For Roles / R-02 · プロダクトマネージャー
推測ではなく、
ユーザーの声でプロダクトを進化させる
「この機能、本当にユーザーが求めているのか？」その疑問をスプリント内に解消。AIインタビューを手軽に実施し、データドリブンな意思決定を実現します。
Use Cases
プロダクトマネージャーの現場で、こう使われています
実際の業務シーンで RapiQ が効きどころを 3 つに整理しました。
01
Case 01
機能リリース前のユーザーヒアリング
新機能やUIの改善案についてAIインタビューでユーザーの意見を収集。使い勝手や要望をリリース前に把握し、改善点を特定できます。
02
Case 02
プロダクトバックログの優先順位付け
「どの機能を先に作るべきか」をユーザーの声で判断。AIが複数のインタビューから要望の優先度を定量化し、根拠のあるロードマップを構築します。
03
Case 03
オンボーディング体験の改善
新規ユーザーにAIインタビューで利用体験をヒアリング。何がわかりにくいか、どこで詰まったかを分析し、改善につなげます。
Outcomes
期待される変化
導入後、プロダクトマネージャーのチームに起きる変化を 3 点で整理しました。
Outcome 01
スプリント内でユーザー検証を完了でき、リリース前の意思決定を仮説ではなくデータで揃えられる。
Outcome 02
ロードマップの優先順位に「ユーザーの声」という根拠を持ち込み、社内の合意形成を進めやすくなる。
Outcome 03
リリース後の改善検証が日常的に回り、プロダクトの学習サイクルが止まらない。
Scenarios
具体的なシナリオ
こんな場面で、実際に使われています。
Scenario 01
スプリントレビュー前にユーザー10人にAIインタビューを実施、改善ポイントをチームに共有
Scenario 02
次の四半期のロードマップを決めるため、既存ユーザーへのインタビューを並行実施
Scenario 03
ユーザーインタビューの結果をAIが分析し、経営陣への提案レポートを自動生成