羽山さんが衝撃を受けたのは「前後の文脈をふまえた切片化」

──羽山さんはtoittaに初めて触れたとき、どんな印象を持ちましたか？

羽山　プロダクトのリリース前に、はてなさんのオフィスに呼んでいただき、画面を見せてもらいました。衝撃的だったのは、発話を書き起こした文章を「前後の発話の文脈までふまえて」ユーザーの心理がひとつに読み取れる単位に分解してくれることです。

　音声の書き起こしをしてくれるAIサービスはたくさんあります。要約や議事録をしてくれるサービスもある。ですが、インタビューの分析で必要なのは切片化です。「ユーザーの心理を解釈できる文」を作ること。単に発話の一部を抜き出しただけでは不十分なんです。

　たとえば「今日は暑いね。エアコンをつけて」というユーザーの発話があったとします。これを単に分解すると「今日は暑いね」「エアコンをつけて」となる。これを別々のふせんに書きます。

　ふせんを一枚一枚めくり、いざ分析するときに「エアコンをつけて」という文だけしかないと、分析者は、ユーザーがなぜエアコンをつけてほしかったのかわからない。暑いからか寒いからか、ひょっとしたら蒸して湿度を下げたかったのかもしれず、分析することができません。

　親和図法で分析をするためには「暑かったのでエアコンをつけてほしい」というように、「ユーザーの心理がわかるように」発話を切り出す必要があります。ただ機械的に文章を切るのではなく、前後の発話で何が言われているかをふまえて切り出します。

　toittaは、見返したときにユーザーの気持ちがわかるように、前後の文脈を加えて文章を抜き出している。「UXリサーチの実務をよくわかっていらっしゃる」とお伝えしました。

米山　そこを理解していただけたのはとても嬉しかったです。

羽山　「生成AIで親和図法を効率化できないか」ということは、多くのUXデザイナーが期待しつつも誰も実現できずにいました。切片化は、「月がきれいですね」という発話を「あなたが好きです」と捉えるようなもの。さすがにAIにはまだ難しい領域で、人間の解釈がどうしても必要だろうと考えていました。

　toittaがそこに挑戦しようとしているのを目の当たりにして衝撃を受けました。「UXデザイン業界の待望のプロダクトだ！」と非常に興奮しました。

──そんな理想のプロダクトを実際に使ってみた感想もお聞かせください。

羽山　先日のことです。UXリサーチのセミナーで、ユーザーインタビューを実演し、さらに翌週までに親和図法で分析し、受講生に見せることになっていました。ところが仕事が忙しく前日の夜まで手を付けられませんでした。いつもなら一日では終わらない作業です。どうしよう。

　そのとき、toittaのテストアカウントを使わせていただいたところ、なんと親和図法の分析が一晩で完了したんです。

　toittaにインタビュー動画をアップロードしたあとは自動で書き起こしができており、切片化もされている。いつもなら、切片を100枚抜き出すだけでも一晩では足りません。AIが生成した切片にはハルシネーションがあるためチェックは必須ですが、いちから手作業で時間をかけるのではなく、自動で切片化されたものをレビューするだけで良かった。間に合うかどうか焦りながら夜中から始めた親和図法が、なんとカーテンの外が明るくなる前に完成していました。