How It Works
RapiQの仕組み
調査設計からレポート生成まで、AIがどのようにリサーチを支援するのか。
RapiQのロジックと各フェーズの仕組みをご紹介します。
01
AI調査設計
Research Design
調査目的を入力するだけで、AIが最適な調査設計を自動生成します。
目的の構造化
リサーチクエスチョンと仮説を自動生成
最適な手法の選定
インタビュー・アンケート・複合調査から最適な手法を提案
質問項目の自動生成
調査手法に合わせた質問項目と選択肢を自動設計
AIがあなたの調査設計をサポート
新しいプロジェクトの調査設計を始めましょう。
調査目的を入力
ユーザーの解約理由を把握したい
手法: 複合調査
定量アンケート + 定性インタビュー
質問項目を生成中...
UX改善調査
03:24 終了
AIインタビュアー
話しています...
U
AI
具体的にどのような場面で不便を感じましたか？
Slack連携ができなくて手動作業が増えました
User 02
データ収集
Data Collection
目的に合わせた3つの手法でデータを収集。AIが回答者との対話や回答収集を自動化します。
03
AI分析
Automated Analysis
収集したデータをAIが多角的に分析。定量・定性の両面からインサイトを抽出し、アクションに繋がるファインディングを導出します。
自動文字起こし・構造化
発言をテーマ別に分類し構造化データとして整理
感情分析・キーワード抽出
複数インタビューを横断的に分析しパターンを特定
ファインディング導出
影響度と緊急度でファインディングを優先度付け
UX改善調査 分析完了
定量調査 定性調査
調査サマリー
基本機能への満足度は高く、シンプルさを維持した機能強化が成功の鍵となる。
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連携不備による競合流出リスク 緊急
次のアクション: Slack連携改善
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機能改善による顧客維持の可能性 重要
レポート スライド 9/9枚
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ファインディング 3/3
表紙
サマリー
背景
詳細発見
解約要因調査：機能改善により67%の顧客維持が実現可能
既存顧客の解約理由と機能改善ニーズの定量的把握
Deal | 2026.04.08
04
レポート生成
Report Generation
分析結果をスライド形式のレポートに自動変換。社内承認や共有にそのまま使えるクオリティで出力します。
スライドレポート自動生成
サマリー・ファインディング・推奨アクションを網羅
根拠の自動紐付け
回答者の発言や定量データを根拠として添付
PDF・PowerPointで書き出し
承認プロセスやクライアント報告にそのまま活用