TAMKO
限定公開中お問い合わせ受付中

AIでつくった顧客像に、
その場でインタビューできるツール。

今まで手間がかかってすぐ立てられなかった顧客仮説が、思いついたその場で手軽に立てられます。頭の中の想像のままではなく、発言を踏まえた仮説で、施策を世に出せます。

01 / その場で聞ける体験

会議中も、制作中も、
企画を出す前にも。

仕事の途中でふと迷ったとき、人集めや日程調整を待たずに、 AIでつくった生活者像や現場担当者・導入判断者像へ、その場で聞ける。そんな体験を開発しています。

  • 01 / 会議中

    意見が割れたら、その場で聞く。

  • 02 / 商品ページ制作中

    伝える内容と順番に迷ったら、制作中に聞く。

  • 03 / 企画提出前

    気になる点を、企画を出す前に聞く。

インタビュー事例

AI顧客像に聞くと、
何が見えてくるのか。

AIに施策の正解を求めるのではなく、想定した顧客像ごとに質問します。 立場による反応や迷いの違いを比べ、どの発言をもとに考えたのかを残しながら、 「たぶん」を「この人なら、この場面なら」まで具体にした仮説へ落とします。 各事例は、実際に使った5つの手順(01 リサーチ設計 → 05 結果・次の施策)に沿って読めます。

グループインタビュー

工場向け設備異常検知カメラ

この事例で聞いたこと

  • アラート後の動き方
  • 読む人に合う案内
  • 使える場面・使えない場面

グループインタビュー工場向け設備異常検知カメラ

返ってきた発言

実際のやりとりから、3つの発言を紹介します。

設備の導入や運用に関わる4人のAI顧客像に、導入時に最初に知りたい情報とその理由、判断を止める不安、社内説明に必要な情報を聞きました。

  • アラート後の運用
    松本 恒一
    食品包装工場の製造課設備リーダー像
    アラートが鳴ったあと、誰が見に行くのか、止めるのか、記録するのかが決まっていません。

  • 誰が責任を持つか
    小林 美咲
    医薬品包装工場の製造設備係長像
    導入して問題が起きたときに、『誰が決めたのか』という話になりやすいのが怖いです。

  • 信頼できる説明
    井上 亮介
    電子部品組立工場の生産技術班長像
    営業が『どこでも使えます』と言うと逆に怪しく見えます。

発言はレポート・スライドに整理された表記で、会話ログの言い回しと少し異なる場合があります。

HOW THIS CASE RAN

この発言が生まれるまでの、4つの手順。

どんなリクエストを書き、どんな相手を集め、どう聞き進めたか。 この事例で実際に使った設定と会話ログから、原文のまま抜粋して紹介します。

  1. 01
    リサーチ設計

    この調査は、次のリクエストから始まりました。

    調査の目的(リクエスト原文)
    工場向け設備異常検知カメラのLPで、役割ごとに誰へ何をどの順番で伝えると理解と導入判断が進むのかを明らかにする

    目的タイプ:探索的課題タイプ:本音・心理の理解

    必ず聞く質問(5問・原文)
    1. 設備異常検知カメラの導入を検討するとしたら、最初に知りたいことは何ですか。また、それを最初に知りたい理由は何ですか。
    2. 現場で設備異常検知の必要性を感じるのはどのような場面ですか。そのとき今のやり方で困っていることは何ですか。
    3. 導入してよいと思う判断の根拠は何ですか。逆に、導入を止める、または後回しにする理由は何ですか。
    4. 社内で導入を説明する場合、誰に対してどの情報が必要ですか。効果、費用、運用負荷、誤検知、既存設備との接続などのうち、特に重い論点はどれですか。
    5. LPを見る順番として、最初に目に入るべき内容、その次に必要な内容、最後に背中を押す内容は何ですか。役割によって違いがあるとしたら何ですか。
  2. 02
    参加者設定

    この条件で、4名のAI顧客像が集まりました。

    対象者の条件(リクエスト原文・冒頭)
    国内の製造業工場勤務者。設備保全・生産技術・工場運営に関与し、設備トラブル対応や設備投資の検討経験がある人。
    条件の全文を読む

    国内の製造業工場勤務者。設備保全・生産技術・工場運営に関与し、設備トラブル対応や設備投資の検討経験がある人。具体的には、1) 夜勤を含む現場運営で設備停止や異常対応の責任を持つ設備責任者、2) 保全経験1〜5年程度で日常点検・一次対応・報告作成を担う保全担当者、3) 設備導入の最終判断または強い決裁関与を持つ工場長クラス。離散系、組立系、食品、化学など複数業種を含め、同一グループ内は役割が近い参加者で編成する想定。

    • 高橋 直也
      自動車部品工場の夜勤設備責任者像

      悩み・関心夜勤で人が少ない時間の初動遅れ

    • 松本 恒一
      食品包装工場の製造課設備リーダー像

      悩み・関心誤検知でラインを止めること

    • 井上 亮介
      電子部品組立工場の生産技術班長像

      悩み・関心対象設備を広げたときの費用増

    • 小林 美咲
      医薬品包装工場の製造設備係長像

      悩み・関心監査時に説明しにくいこと

    参加者はAIでつくった人物像で、実在の人ではありません。

  3. 03
    モデレーター設定

    聞き方とモデレーターのスタイルを選びました。

    グループインタビューガツガツ系丁寧さ:高精度

    ガツガツ系」=クライアント要求に沿って効率的に回答を回収するスタイル。

    この設定で始まった、実際の冒頭発言(抜粋)
    賛成でも反対でも率直にお願いします。論点回収のためにこちらから途中で切ることがありますが、その点だけご了承ください。

  4. 04
    インタビュー

    ただ順番に質問するのではなく、聞き方に合わせて進みます。

    4人に同じ質問を順番に回し、意見が割れた箇所は名指しで確かめます。建前で止まった回答は、本音を聞き直します。

    意見の違いを、その場で参加者に確かめる
    モデレーター

    ありがとうございます。停止そのもの、品質影響、原因特定、説明負荷で少し違いますね。今の話で近いと思う方、逆に違うと思う方、短く返してください。高橋さん。

    高橋 直也

    松本さんの『止めるか流すか』は近いです。ただ、うちは夜勤なんで、迷ってる時間がもっと危ないです。

    建前で止まった回答に、本音を聞き直す
    モデレーター

    それは建前になりやすいので、本音もください。何が引っかかりますか。

    小林 美咲

    本音で言うと、導入して問題が出た時に『誰が決めたのか』になりやすいのが怖いです。品質保証からデータ保存やバリデーションを聞かれ、システム部門から接続を聞かれ、現場からは手順が増えると言われる。……

    会話ログからの原文抜粋です(長い発言は文の区切りで省略)。発言はAIによるシミュレーションで、事実ではありません。

05結果・次の施策

導入前に気になるのは、精度だけでなく、アラート後の動き方と責任分担だった。

インタビューから見えてきた仮説

  1. アラート後の動き方

    誰が確認し、止め、記録し、説明するかが決まっていないと、現場の負担だけが増えるように見える。

  2. 読む人に合う案内

    現場担当者は使うメリットから、決裁者は導入を見送る条件から読みたい。最初に見せる情報を分けたほうがよさそう。

  3. 使える場面・使えない場面

    成功事例の数よりも、使えない条件や他の方法との使い分けを隠さず伝えるほうが信頼につながりそう。

次に試す施策

LPの最初を読む人ごとに分け、その後に担当範囲と使える条件を伝える構成を試す。

  1. 試す案 01読む人別の案内

    現場で使う方へ/導入を判断する方へ。

  2. 試す案 02担当範囲

    誰が確認し、止め、記録し、説明するか。

  3. 試す案 03使える条件

    検知しやすい異常と、向かない場面も先に示す。

AIで変わる、仮説の立て方

これからは、高解像度の仮説を
素早く立てられる時代に。

BEFORE AIこれまで
迷い
会議・経験から考える
「たぶん」で決める
WITH AIザ・カセッツその場で
迷い
AI顧客像に聞く
「この人なら」まで具体になる
変わらないこと最後は現実で確かめる

施策・ABテスト・本調査

AIで変わるのは正解探しではなく、「たぶん」を「この人なら」まで具体にして、確かめたい仮説にするまで。

OUR STANCENEW METHOD

私たちが目指したのは、
仮説づくりの新たな手法。

定性調査の置き換えではなく、欲しい時に素早くインタビューができ、仮説立案ができる新しい業務価値です。

03 / 仕組みと機能

ザ・カセッツの仕組みと機能を解説します。

RESEARCH CONTEXT

聞く前の準備から結果の整理まで、5つの手順があります。

誰に、どの順番で、何を聞くか。どの発言をもとに何を考えるか。 伝統的なインタビューと同じ流れを、その場で進められるようにしています。

選べる3つのインタビュー手法どれも同じ5つの手順で進みます。今回知りたいことに合わせて、聞き方を選びます。

GROUPグループインタビュー

複数のAI顧客像に、同じ質問をする

複数のAI顧客像に同じ質問をして、共通する反応や意見の違いを比べます。

こんなとき立場のちがう相手が、同じ質問にどう分かれるかを見たいとき。

1ON11on1インタビュー

一人に、順を追って質問する

一人のAI顧客像に順を追って質問し、判断が変わるきっかけや検討の流れを整理します。

こんなとき一人の判断が動く筋道を、順を追って確かめたいとき。

DEPTHデプスインタビュー

一人に、深く掘り下げて聞く

一人のAI顧客像に経験や感情を詳しく聞き、その答えに至った理由を探ります。

こんなとき答えの奥にある理由まで、深く知りたいとき。

INTERVIEW WORKFLOW / 5 STEPS

伝統的なインタビューの流れ

各ステップをクリックすると、実際の画面と入力の仕方を見られます。

FEATURE LIST

機能一覧

調査の設計からレポートの活用まで、主な機能を紹介します。

マニュアル調査リクエスト
調査の目的・課題・質問を、調査設計書の形式でそのまま入稿できます。
AIでサクッと調査リクエスト
知りたいことだけ伝えると、あとはAIが汲み取って調査設計のたたき台を作ります。各項目は人が確認して直せます。
画像の添付
商品やデザイン案の画像を添えて、それを見せながら聞けます。
候補者の自動リクルーティング
セグメント軸を選ぶと、条件に合う候補者15名を自動で用意。3〜7名を選んで実施します(1人ずつ手動でも設定できます)。
3つのインタビュー手法
グループ/1on1/デプスを、知りたいことに合わせて選べます。
5つのモデレータースタイル
標準型・泳がせ系・攻め系・ガツガツ系・やんわり系。掘り下げ方を変えて、聞き方による発言の違いを比べられます。
文脈を踏まえた自動進行
一問一答ではなく、参加者ごとの条件と、それまでの会話を踏まえて聞き進めます。
レポート/会話分析モード
結論とインサイトを読むモードと、元の会話ログと照らし合わせるモードを切り替えられます。
発言へのジャンプ
レポートの引用をクリックすると、元の質問と会話に戻れます。
追加質問(最大3回)
気になる発言に、自分がモデレーターとして「なぜ」「いつ」「何と比べて」と聞き直せます。
レポートのダウンロード
仕上がったレポートを、スライドや資料として出力できます。
調査記録の保存・比較
案件が変わっても同じ項目で保存。あとから比べて、チームで共有できます。

自分たちの場合はどう使えそうか、お話を伺いながらお伝えします。

ザ・カセッツについて相談する
06 / よくある質問

FAQ

できること、使い方、AIの発言をどこまで信じてよいか、お問い合わせで届くものをまとめました。

01
ABOUT

まず知りたいこと

Q01ひとことで言うと、どんなツールですか?

AIでつくった顧客像にインタビューして、「たぶんこうだろう」という顧客仮説を「この人なら、この場面なら」まで具体的にするツールです。AI顧客像の発言をそのまま答えにはせず、次に試す施策と、実際の顧客に確かめることまで整理します。現在は限定公開中で、試していただく方を絞ってご案内しています。

Q02一般的なAIチャットと、何が違うのですか?

AIそのものの性能を売りにしたツールではありません。誰に、どんな場面を想定して、何を、どの順番で聞いたかを記録し、複数のAI顧客像の反応を同じ形で比べられる点が違います。その場かぎりの相談ではなく、聞く相手や質問をチームで共有し、あとから使い直せます。

Q03どんな人・チームを想定していますか?

広告、LP、EC、商品企画、CRM、営業とマーケティングの連携などで、「顧客ならどう感じるか」という話がメンバーの想像だけで止まりがちなチームを想定しています。専任のリサーチャーだけでなく、企画や制作の途中で別の見方を増やしたい担当者にも使える形を目指しています。

Q04TO CとTO B、どちらにも使えますか?

どちらも対象です。TO Cでは生活者や利用者、TO Bでは現場担当者、導入推進担当者、決裁者などを想定し、一人ずつ役割や状況を設定します。ただし、このページに載せている事例はすべて架空で、導入実績ではありません。

02
HOW TO USE

聞けること・使い方

Q05どんなマーケティングの悩みを聞けますか?

「誰の、どの場面の、何を確かめたいか」に分けられる悩みを想定しています。たとえば、次のようなことです。

  • LPで、何をどの順番で伝えるか
  • 潜在層向け広告で、自分向けだと感じる場面や言葉は何か
  • 比較・検討時に、何が判断基準や不安になるか
  • 問い合わせや商談へ進む前に、何を確認したいか
  • 離脱や再挑戦の前後で、気持ちや行動がどう変わるか
Q06使い始める前に、何を用意しますか?

商品やサービスの概要、想定する顧客、いま迷っていること、すでに考えている仮説や制約があると始めやすくなります。すべてが決まっている必要はありません。入力した相談を、調査の目的、聞く相手、質問に分け、人が確認して直せる流れを開発しています。

Q07グループ・1on1・デプスは、どう選びますか?

複数の立場を同じ質問で比べるならグループ、一人の判断を順に追うなら1on1、経験や感情の変化を深く聞くならデプス、という使い分けを想定しています。形式から選ぶのではなく、今回知りたいことに合わせて選びます。

Q08実在する顧客データがなくても使えますか?

仮説を立てる段階なら、商品情報と想定する顧客の条件から始められる設計を目指しています。ただし、情報を多く入れれば実在する顧客に近づいたり、正解になったりするわけではありません。事実として分かっていることと、チームの想定は分けて扱う必要があります。

Q09最後に、何が残りますか?

AI顧客像の発言、そこから考えたこと、インタビューから見えてきた仮説、次に試す施策、実際に確認することを分けて残します。会議や制作では、「顧客がこう言っている」ではなく、「次はこの仮説を、この方法で確かめたい」と共有できます。

03
RELIABILITY

AIの発言と限界

Q10AI顧客像の発言は、どこまで信じてよいですか?

実在する顧客の声でも、調査結果でもありません。見落としていた視点や、次に聞く質問を見つけるための参考として使います。もっともらしく見えても事実とは限らないため、判断の根拠にはせず、インタビューから見えてきた仮説として扱ってください。

Q11実ユーザーへのインタビューの代わりになりますか?

なりません。実ユーザー調査の前に質問を増やしたり、調査後に別の見方を考えたり、施策で試す表現を整理したりするための補助ツールです。顧客の実態を知りたいときは、実ユーザーへの確認が必要です。

Q12偏った回答や、都合のよい結論になりませんか?

その可能性はあります。入力した前提や質問の仕方、AIの傾向によって回答は変わります。そこで、想定した参加者と質問を記録する、複数の立場を比べる、発言と解釈を分ける、反対の見方も聞く、といった方法で偏りに気づきやすくします。

Q13事実と違う回答が出たら、どう扱いますか?

AI顧客像は、製品仕様、価格、市場データ、法令、業界ルールなどの正しさを保証しません。事実と違う発言は根拠にせず、なぜその誤解が起きそうかを考える材料にするか、分析から外します。公開する文章や重要な判断は、必ず一次情報と担当者が確認します。

Q14個人情報や社外秘を入力してもよいですか?

限定公開の段階のため、データの取り扱いを含む正式な利用条件はまだ確定していません。ご利用をご案内する際は、利用条件とデータの取り扱いを事前にお知らせします。それまでは、本人の許可がない個人情報や、社外秘、契約上入力できない情報を送らないでください。

04
EARLY ACCESS

提供時期・お問い合わせ

Q15いま、すぐに使えますか?

どなたでもすぐに使える状態ではありません。いまは限定公開として、試していただく方を絞ってご案内しています。使ってみたい方は、お問い合わせからご連絡ください。画面・文言・機能は今後変わることがあります。

Q16料金、提供形態、開始時期は決まっていますか?

まだ決まっていません。料金プラン、利用人数、契約単位、提供開始日などは、決まり次第、このページとお問い合わせいただいた方へご案内します。

Q17お問い合わせすると、どうなりますか? ツールの申し込みになりますか?

折り返しご連絡し、いまの提供状況と、みなさんの状況でどんな使い方ができそうかをお伝えします。お問い合わせの時点ではツール利用の申し込みにはならず、先行テストへの参加も確定しません。

Q18いただいた連絡先の用途と、削除の相談方法は?

お問い合わせでいただいた連絡先は、ザ・カセッツに関するご案内のみに利用します。案内の停止やデータ削除のご相談は、お問い合わせフォームからご連絡ください。詳しい取り扱いはプライバシーポリシーをご確認ください。

THE KASETSU / ASK BEFORE YOU DECIDE

頭の中の「たぶん」を、
発言を踏まえた仮説に。

ザ・カセッツはいま、試していただく方を絞ってご案内している限定公開です。使ってみたいという相談を、この窓口で受けています。

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