リサーチを、
ひとつの ループ に。
これまでのユーザー調査は、設計 → 実査 → 分析 → 報告と
4 つの工程に分断された直線パイプラインでした。
それぞれ別の人が担当し、待ち時間が積み上がり、1〜2 ヶ月が消えていきます。
RapiQ は、その 4 工程を 1 つのループに統合しました。
各ステップの出力が、次のステップの入力に直接つながります。
6 週間の直線が、最短 1 日で回るループに変わります。
RULE
工程の継ぎ目を
なくす、一気通貫。
RULE
AI は走り、
人は問いと判断を。
RULE
主張のすべてに、
根拠を紐づける。
4 つの工程を、
1 つのループに。
旧来のリサーチでは、4 つの工程が 別々の人・別々の机で動いていました。 設計の出力は仕様書、実査の出力は録画と文字起こし、分析の出力はファインディングのドキュメント—— それぞれが別のフォーマットで、別のツールに保管され、次の工程へは「ファイルを受け渡す」かたちで引き継がれていきます。
RapiQ は、その 4 工程を 同じプラットフォーム上のひとつの流れにまとめました。 設計で立てた問いが、そのまま実査の AI モデレーターの台本に。実査で集まった発言が、そのまま分析エンジンの入力に。分析で抽出されたファインディングが、そのままレポートのスライドに—— 出力と入力のあいだに、もう手作業はありません。
Before
合計 6 週間
直線で、4 人が バケツリレー
リサーチャー / 社内合意
外注 / モデレーター
アナリスト
ディレクター
工程の継ぎ目で、要件の伝達ミス・待ち時間・コストが積み上がる。「やりたいときに、すぐ」が、できなかった理由。
After
合計 最短 1 日
ループで、AI が 継ぎ目なく
出力が次の入力に直結する 単一プラットフォーム。担当者の交代も、ファイルの受け渡しも、もう発生しない。
Step · Research Design
問いを、AI が
構造化する。
「丁寧な調査設計」は、長年リサーチャーの暗黙知でした。 リサーチクエスチョンの立て方、仮説の精度、設問のバイアス除去—— どれもが熟練の腕。 RapiQ は、その腕を AI のなかに分散させ、誰が設計しても崩れない品質を、設計の側から担保します。
目的を、構造に翻訳する
「解約理由を知りたい」「次の機能を決めたい」のような曖昧な目的を、リサーチクエスチョン・仮説・成功基準に分解。AI が問いを構造化する第一歩は、ここから始まる。
何を聞かない、まで設計する
聞きすぎは答えを濁す。リサーチの熟練者は「聞かないこと」も決めている。RapiQ では、目的に対して効かない問いを AI が落とし、残った設問だけを並べる。
バイアスを、設問の段階で外す
「〜だと思いませんか？」のような誘導は、AI が検知して書き換える。長年リサーチャーの暗黙知だった「設問のつくり方」を、設計の側からプロ品質に揃える。
Input · 目的
「既存ユーザーの解約理由を、機能改善に活かしたい」
Output · リサーチクエスチョン
「解約に至ったユーザーは、どの機能のどの場面で離脱を決めたのか？」
Output · 仮説
- ·連携機能の不足が、業務フロー上の摩擦になっている
- ·料金よりも、特定の機能の有無が決定打になっている
Output · 設問（抜粋）
Q. 解約を決めた最後のきっかけは、具体的にどの作業のときでしたか？
バイアス除去・選択肢の網羅性をチェック済み
AI モデレーター
「なぜ」を、3 回追っています
User #07
Step · Fieldwork
「1 対 1」を超える、
並列の対話。
「リサーチャーが 1 人ずつ深掘りする」のは、時間制約のなかでの妥協でした。 AI モデレーターなら、1 対 1 の深さを保ったまま、100 セッションを並列で。 これまで順番待ちだった対話が、すべて同時に走ります。
「なぜ」を、3 回追える
AI モデレーターは、相手の回答から「掘る価値のある言葉」を選び、追加質問を組み立てる。表面の答えで止まらず、行動の裏にある理由までたどり着く。
同時に、100 人と話せる
1 対 1 のインタビューを、並列で 100 セッション。これまで「順番待ち」だった対話が、すべて同時に走ります。100 人規模の本音が、回答者の応答スピードに合わせて、最短 1 日で揃います。
文脈を、忘れない
前半の回答を踏まえて、後半の質問を組み直す。「さきほど A とおっしゃいましたが」と、人と同じ会話の流れを保ったまま深掘りする。
Step · Analysis
定量と定性を、
ひとつの机に。
アンケートの「どれくらい」と、インタビューの「なぜ」は、本来切り離せません。 別々のツールで処理していたから、別々のレポートになっていただけ。 RapiQ は、数字と発言を同じ画面で扱う分析エンジンを持っています。
100 人の発言を、横断で読む
個別のログを並べるだけでは、何も見えない。AI が発言を意味単位に分解し、テーマ・ペルソナ・ペインポイントを横断で構造化する。
数字と言葉を、ひとつの机に
「46% が不満を感じている」（定量）と「その理由は連携の手間」（定性）を、同じレポートのなかで並べて読む。両輪が揃ったときに、初めて意思決定が動く。
影響度 × 緊急度で、優先度を出す
抽出されたファインディングは、すべて「インパクトの大きさ」と「対応の急ぎ度」で並び替えられる。手をつける順番が、データの側から決まる。
連携不足による業務摩擦が解約の主要因。機能強化により 67% の顧客維持が見込まれる。
定量
46% が言及
定性
「Slack と連携できなくて…」
シンプルさを維持した強化が継続条件。
解約要因調査
機能改善により
67% の顧客維持が実現可能
Step · Proposal
翌朝の会議に、
間に合う形で。
分析が終わっても、スライドにする時間がない——それで止まる意思決定が、たくさんありました。 RapiQ は、分析結果から 社内承認に使えるスライドレポートを自動で組み上げ、 翌朝の会議にそのまま持ち込める形まで一気通貫で仕上げます。
翌朝の会議に、間に合う形で
分析が終わっても、スライドにする時間がない——それで止まっていた意思決定。RapiQ は、表紙・サマリー・ファインディング・推奨アクションまで、自動でレポートに組み上げる。
すべての主張に、根拠を添える
「ユーザーは A を求めている」の隣に、回答者の発言そのままと、定量の集計が並ぶ。読み手が「本当に？」と思ったとき、すぐに証拠まで戻れる構造になっている。
PPTX / PDF で、そのまま使える
社内承認、クライアント報告、経営会議——配布先のフォーマットに合わせて書き出し。スライドの体裁を整える時間も、もう要らない。
速いのに、
深い理由。
「AI で速い」だけのプロダクトは、すぐに底が見える。 RapiQ が 速さと深さを両立できているのは、その裏側に、はっきりした品質ルールがあるからです。
行間を、読みすぎない
発言にない結論を、AI に勝手に補完させない。「ユーザーがそう言った」と「ユーザーがそう考えている」を、はっきり分ける品質基準を組み込んでいる。
主張に、必ずソースを紐づける
ファインディングのすべてに、「誰の、どの発言が根拠か」「どの集計値に支えられているか」を添付。AI のアウトプットを、検証できる状態でしか返さない。
深い解釈は、人の仕事に残す
設計の意図、最終的なアクションの選択——これらは人が決める仕事。AI は文字起こし・構造化・一次抽出までを担い、判断の時間を人に返す。
モデルを、固定しない
GPT・Claude・Gemini など複数モデルを用途別に使い分け、それぞれの得意領域で動かす。1 つのモデルの癖に、全体の品質を引きずられないようにしている。
So what?
「AI でとりあえず動かしてみた」では、
経営の判断材料にはなれない。
検証できる、戻れる、説明できる—— 意思決定の場に出して恥ずかしくない品質を、RapiQ は内部のガードレールで担保しています。 「速さ」を享受しながら、「深さ」を妥協しないために。
このループを、
あなたの調査で。
30 分のデモで、設計から実査・分析・レポートまで、
ループが 1 周まわるところを実際にお見せします。