Listen Labs
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ツール紹介:参加者特定からAI司会の顧客インタビュー実施、回答を自動要約・分析。手作業調査を置き換え、数時間で洞察を迅速に提供。
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登録日:2025-10-21
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ツール情報
Listen Labs AIとは？
Listen Labs AIは、AIを核に据えたリサーチプラットフォームです。従来の手作業中心だった顧客インタビューを、AIモデレーションによって効率化し、参加者のリクルーティングからインタビューの進行、回答の分析、要約レポートの作成までを一気通貫で支援します。適切な参加者を素早く見つけ、聞き方や追質問のばらつきを抑えながら会話を進行。収集した発言を自動で整理・要約し、実行可能なインサイトへと変換します。これにより、計画・実施・集計にかかる時間とコストを大幅に削減し、数週間待つのではなく数時間で意思決定に活用できるアウトプットを提供。プロダクトリサーチ、UX改善、マーケティング検証など、スピードと再現性が求められる現場で、定性調査の品質とテンポを両立させることを目指したツールです。
Listen Labs AIの主な機能
- 参加者リクルーティングの最適化：条件に合う対象者の探索・選定を効率化して面談準備を短縮
- AIモデレーターによるインタビュー進行：事前設計に基づく質問・追質問で一貫性を担保
- 回答分析とテーマ抽出：発言内容を整理し、パターンや示唆を自動で可視化
- 要約レポート生成：アクションにつながるインサイトを凝縮したレポートを短時間で作成
- 仮説検証のサイクル加速：短いスプリントで調査→学習→改善を反復
- プロジェクト管理：目的・対象・質問セットをまとめて管理し再利用を容易に
- チーム共有：関係者が理解しやすい形式で結果を共有し、合意形成を促進
- 所要時間の短縮：数時間で結果を取得し、意思決定のリードタイムを削減
Listen Labs AIの対象ユーザー
Listen Labs AIは、ユーザー理解と顧客の声を素早く意思決定に反映したいチームに適しています。具体的には、プロダクトマネージャーやUXリサーチャー、デザイナー、グロース/マーケティング担当、カスタマーサクセス、スタートアップ創業者など。新機能の受容性検証、オンボーディング改善、価格やメッセージの評価、解約理由の深掘りなど、定性リサーチを短いサイクルで回したい場面で効果を発揮します。大規模な企業のリサーチ部門から少人数のチームまで、調査の内製化とスピードアップを求める組織に向いています。
Listen Labs AIの使い方
- アカウントを作成し、新規プロジェクトを立ち上げる。
- リサーチの目的と仮説を定義し、質問ガイド（質問項目・順序・追質問方針）を設計する。
- 対象ユーザーの条件を設定し、参加者リクルーティングを実行する。
- AIモデレーターを有効化し、インタビューをスケジュールまたは即時実施する。
- 収集した回答を自動分析し、テーマや洞察のサマリーを確認する。
- 要約レポートを編集・注釈し、チームと共有して合意形成を行う。
- 得られたインサイトに基づき次のアクションを決定し、必要に応じて追加調査を回す。
Listen Labs AIの業界での活用事例
ソフトウェアやSaaSのプロダクト開発では、ターゲットユーザーのユースケース理解や機能の優先度付けに活用され、スプリントごとにユーザーインタビューを回して学習速度を高めます。EC・D2Cでは、購入動機や離脱要因の把握、クリエイティブやコピーの検証に役立ちます。B2Bマーケティングでは、意思決定プロセスや評価基準の解像度を上げ、商談支援コンテンツの改善に貢献。カスタマーサクセス領域では、解約兆候の早期発見とオンボーディング体験の改善に繋がるインサイトを短時間で抽出できます。いずれも、インタビューの実施からレポート化までを迅速化することで、意思決定のタイミングを逃さないのが利点です。
Listen Labs AIの料金プラン
料金は、利用規模や機能範囲、実施するインタビュー数などに応じて案内される形が一般的です。導入検討の際は、最新のプラン、見積もり、トライアルやデモの提供可否を公式情報で確認し、自社のリサーチ頻度や体制に合う構成を選ぶのがおすすめです。
Listen Labs AIのメリットとデメリット
メリット：
- 参加者リクルーティングから分析・レポートまでを一元化し、調査リードタイムを大幅短縮
- AIモデレーションにより質問の一貫性が保たれ、再現性の高い定性データを収集
- 要約レポートが行動指針に直結し、意思決定のスピードを高める
- 小規模チームでも調査を内製化しやすく、運用コストを抑制
- 短いサイクルで仮説検証を回せるため、学習と改善が加速
デメリット：
- 高度に専門的なテーマや微妙なニュアンスの把握では、人間のモデレーションが必要な場合がある
- 調査設計（目的・仮説・質問の質）が結果の妥当性に大きく影響する
- 対象者の質や母集団の偏りに左右され、汎化には注意が必要
- 独自要件や特殊な分析手法が必要な場合、追加のリサーチ手段を併用することがある
Listen Labs AIに関するよくある質問
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質問：AIモデレーターはどのようにインタビューを進行しますか？
事前に設定した質問ガイドに沿って会話を進め、回答に応じて関連する追質問を行います。これにより、各セッションの進行が標準化され、比較しやすいデータが得られます。
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質問：どれくらいの時間でレポートを受け取れますか？
プロジェクト規模や対象者数によりますが、従来の週単位の運用に比べて大幅に短縮され、数時間で実行可能なインサイトが得られるのが特長です。
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質問：質問設計のベストプラクティスはありますか？
目的と仮説を明確化し、オープンな質問を中心に据えつつ必要に応じて確認用の質問を挿入します。用語の定義を合わせ、サンプルの多様性を確保すると、分析の精度が高まります。
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質問：社内への共有はどのように行いますか？
自動生成された要約レポートを編集・注釈し、関係者に共有してレビューや意思決定の材料として活用します。会議前に要点を配布すると合意形成が進みます。
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質問：既存のリサーチフローと併用できますか？
既存の定量調査やユーザビリティテストと組み合わせ、仮説生成や深掘りのための定性インサイト取得に用いることで、全体のリサーチ効率を高められます。