UX リサーチでは、インタビューの記録、メモ、アンケートの回答、サポート チケット、ユーザビリティ セッションなど、多くの生の資料が生成されます。それを発見に変えるのは時間がかかりますが、そこが AI が最も役立つところです。
今日の一般的な用途には、自動文字起こし、個々のセッションの要約、メモや公開調査の回答をテーマにクラスタリングすること、多くの研究を一度に検索することなどが含まれます。 AI は、研究者がレビューするための面接ガイド、スクリーナーの質問、調査文言の草案などの準備にも役立ちます。
危険な使い方は、参加者を置き換えることです。一部のツールは、研究上の質問に答える AI ペルソナである「合成ユーザー」を提供します。これらは準備には役立ちますが、トレーニング データで一般的な内容を繰り返しているため、特定のユーザーが実際に何を行うかを伝えることはできません。証拠ではなく、ブレーンストーミングの補助として扱ってください。
要約も間違っている可能性があります。 AI はテーマを誇張したり、まれではあるが重要な問題を見逃したり、引用をでっち上げたりする可能性があります。良い方法は、すべての発見を実際の引用またはクリップにリンクし、生データのサンプルを自分で読み取ることです。
プライバシーも重要です。録音やトランスクリプトを AI サービスに送信する前に個人情報を削除し、同意が含まれていることを確認してください。 AI を注意深く使用すると、研究者は最も重要な部分であるユーザーとより多くの時間を過ごせるようになります。