大量のインタビューを、高速に。
AIが従業員・顧客・現場の声を一人ずつ深掘りする「AIインタビュー」。サーベイやアンケートでは見えない「なぜ」を、意思決定の根拠に変える——経営企画・人事・商品企画・リサーチ・CX担当のための実践メディアです。
AIが同時並行で、一人ずつ深掘り
特集
記事一覧
調査設計2026.09.16AIインタビューの質問変更管理｜実査中に聞き方を直す前に残す記録AIインタビューの実査開始後に質問・分岐・説明を変更する際、変更理由、影響範囲、版、比較方法をどう記録するかを解説します。
調査設計2026.09.15A/Bテストで差が出た後にAIインタビューを使う｜数字の差を次の仮説に変える設計"A/Bテストで差が出たのに、なぜ起きたのか説明できない。効果測定と原因仮説を混同せず、AIインタビューで次の実験へつなげる設計を解説します。"
調査設計2026.09.14AIインタビューの質問順序｜答えを誘導せず、聞く負担を増やさない設計"AIインタビューは質問の内容だけでなく、順番で答えの文脈が変わります。導入・探索・深掘り・センシティブな論点・終わり方を分け、順序を検証して記録する実務を解説します。"
調査設計2026.09.13AIインタビューのサンプル偏りをどう扱うか｜声の多さを市場の多さと誤読しない設計"AIインタビューで集まった声を、どこまで意思決定に使えるのか。対象母集団、招待・不参加、属性の空白、主張範囲を記録し、定性の発見を過剰に一般化しない実務を解説します。"
調査設計2026.09.12AIインタビューの品質保証｜実査中の異常を見つけ、判断に使える回答を残す"AIインタビューを実施中に、未完了・不自然な回答・質問理解のずれをどう検知し、再調査・除外・設計修正を判断するかを解説します。"
調査設計2026.09.11AIインタビューのパイロット調査｜本調査前に質問・導線・分析を検証する"AIインタビューを本調査の前に小さく試し、質問の理解、回答導線、同意、分析手順を検証するパイロット調査の設計を解説します。"
調査設計2026.09.10AIインタビューの縦断調査｜1回の本音で終わらせず変化を追う設計"AIインタビューを複数回実施し、顧客・従業員の変化を追うための縦断調査の設計を解説。波の置き方、同意、離脱、比較可能性を実務に落とします。"
調査設計2026.09.09AIインタビューの多言語調査設計｜翻訳だけで回答を比較しないための実務【2026】AIインタビューを多言語で実施するとき、翻訳文の一致だけでは回答を比較できません。意味等価、回答尺度、文化的な語り方をどう検証し、分析結果へ残すかを一次情報から解説します。
調査設計2026.09.08AIインタビューの聞き返し設計｜深掘りと誘導をどう分けるかAIインタビューで回答を深掘りする聞き返しを、具体化・意味確認・対比・終了確認に分け、誘導質問や過剰な追及を避ける設計と評価方法を解説します。
調査設計2026.09.07AIインタビューのデータ保存期間｜録音・文字起こし・分析結果を分ける設計AIインタビューで取得した録音、文字起こし、対応表、分析結果をいつまで保存するか。目的・再識別リスク・本人対応・委託先を分け、保存台帳と削除手順を設計する実務を解説します。
調査設計2026.09.04AIインタビューの回答形式の選び方｜テキスト・音声・動画を調査目的で分けるAIインタビューの回答形式をテキスト・音声・動画から選ぶ基準を、調査目的、参加者負担、同意、アクセシビリティ、分析証跡から解説します。
調査設計2026.09.03AIインタビューの同意設計｜録音・個人情報・撤回を回答者へどう説明するか【2026】AIインタビューで録音・個人情報・撤回をどう説明し、同意証跡をどう残すか。回答者体験とデータ処理を一致させる実務を解説。
調査設計2026.09.01AIインタビューの対象者リクルーティング｜条件・スクリーナー・謝礼の設計【2026】AIインタビューで調査目的に合う対象者を集めるための条件、スクリーナー、募集経路、謝礼、個人情報管理を解説。
ツール比較2026.07.31
AIインタビューツール比較｜セルフ型とマネージド型の選び方【2026年版】
羅列の比較でなく2軸4類型で整理。情報管理・納品物・契約形態などエンタープライズの選定観点まで。
活用事例2026.07.30
社内AIインタビューの活用事例10選｜国内7社・海外3社の公開事例に学ぶ
従業員の声をAIで深掘りする公開事例を一次情報リンク付きで整理。共通パターンと導入時の注意点まで。
限界と設計2026.07.29
AIインタビューのデメリットと限界｜精度を落とさないための設計【2026】
できないことを先に開示する。限界×影響×補完策の表と導入前チェックリストで、検討後期の不安に答える。
用語整理2026.07.28
「AI面接」と「AIインタビュー」の違い｜採用と市場調査で混同しないための整理【2026】
同じ言葉で混ざる採用選考と市場調査。30秒で切り分けて、探しているほうへ案内する。
社内の声2026.07.27
従業員の本音をAIインタビューで聞く｜社内調査の設計・匿名性・音声の扱い
サーベイでは実態がつかめない。社内向けAIインタビューの設計・匿名性・音声の扱い・運用まで。
モデレーション2026.07.26
AIモデレーターとは｜人間モデレーターとの違いと使い分け【2026】
できる・できないの線引きと、調査目的×対象者×深さで選ぶ使い分けマトリクス。ハイブリッド設計3パターンも。
料金・費用2026.07.25
AIインタビューの料金・費用相場｜従来のデプスインタビューと何が変わるか【2026】
従来デプスの費用構造を工程分解し、AIで消える費用・残る費用を整理。予算配分の考え方まで。
分析ノート2026.07.23
AIインタビュー20名で何が分かるか｜サンプル調査「音声広告の受容性」の分析ノート
公開サンプル調査を全解剖。設計・品質検査・4つの発見・判断メモまで、分析の進め方を一段ずつ。
VoC2026.07.21
解約理由・VoCをAIインタビューで深掘りする｜数字では見えない離反の理由
スコアの裏にある本当の離反理由を、一人ずつの発話から特定する。
研究ノート2026.07.17
2時間のインタビューで「分身」はできるか｜スタンフォード「1,000人のエージェント」研究を読む
1,052人×2時間の音声インタビューから作られたエージェントは、本人の回答をどこまで再現したか。
分析2026.07.14
インタビュー分析を生成AIで速くする｜発話データを判断材料に変える
発話を構造化し、示唆と根拠（引用元）を結びつける生成AI分析の実務。
研究ノート2026.07.10
インタビューは何人に聞けば十分か｜「12人で飽和」の研究から最新レビューまで
6件で70%、12件で92%——古典実験の中身と条件、最新レビューの9〜17件、そして反論まで。
デプス2026.07.07
デプスインタビューをAIで行う｜設計・実査・分析の実務
1対1で深く聞く調査をAIで並行実施する。設計から分析までの進め方。
研究ノート2026.07.04
人はAIに本音を話すのか｜「機械相手だと話しやすい」研究の実像と限界
開示が増える研究と、差がない研究。両方を読んで分かる「判断されない感覚」の正体。
基礎2026.07.01
AIインタビューとは｜アンケートより深く、従来インタビューより速い定性調査
仕組み・アンケートや従来インタビューとの違い・使いどころと限界を、実装の知見から解説。
扱うテーマ
01
調査設計
目的から問いを設計する。誰に・何を・どこまで深く聞くかを決める、定性調査の出発点。
02
実査（AIモデレート）
回答者はURLを開き、画面の質問に声で答える。AIが回答を読み取り、必要なところだけ聞き返して深掘りする。
03
発話の分析
集まった発話データを構造化し、示唆と根拠（引用元）を結びつける。生成AIで分析を速く、抜け漏れなく。
04
意思決定への接続
結論・反証・次に確かめることを、根拠に遡れる形でまとめる。「聞いて終わり」にしない締め方。
「なぜ」を、
意思決定の根拠に。
「AIインタビュー・ラボ」は、企業のAI導入・活用を支援する株式会社TechWorkerが運営する、AIインタビュー（AIモデレートによる定性調査）の実践メディアです。AIインタビュープラットフォーム「CoeSignal」の開発・提供で得た実務知と、上場企業を含む37社・2,500名のAI支援で得た知見をもとに発信しています。
AIインタビューは、熟練モデレーターや対面の調査を置き換える魔法ではありません。アンケートでは拾えない「なぜ」を、一人ずつ・速く・深く聞き、根拠に遡れる形で判断につなげるための道具です。本メディアでは、その使いどころと限界を誠実に扱います。
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