ラピッドUXリサーチとは？

俳優、エンターテイナー、スタンドアップコメディアン、バンドがこのセリフを使うのをよく耳にする、 一夜にして成功するためには、何年もの努力が必要だった。

ラピッド・リサーチはそれに似ている。UXリサーチには比較的新しく追加されたように感じられますが、皆さんが思っているよりもずっと以前から水面下で構築されており、業界の要求がより即座になり、より多くの意思決定がデータやリサーチを通じて行われるようになり、もはや偶然に任せることができなくなるにつれて発展してきました。テクノロジーの進歩はかつてないほど速く、競争はよりダイナミックになり、わずかな利益が何百万ドルにもなる今日、迅速で効率的なプロセスは、今日の実務に不可欠なものであることは間違いありません。

デザイナー、開発者、利害関係者、そしてプロジェクトに携わるすべての人が、昨日中に答えを出さなければならない質問を持っているとき、私たちは、その答えの背後にあるデータを記録的な速さで提供できるシステムを準備しているだろうか？

今、私たちができること。迅速なUXリサーチへようこそ。

迅速な研究定義：

ラピッド・リサーチ・プログラムは、デザイナー、研究者、利害関係者があらかじめ選んだリサーチ・トピックを調査し、素早くフィードバックを提供する、スタンドアロンで軽量なプロセスである。

言い換えれば、ラピッド・リサーチ・プログラムは迅速で（多くの場合1週間だが、2週間を超えることはまれ）、定義された質問と基準に基づいており、タイトでテンプレート化されたコンパクトなスケジュール（プロジェクトの定義から、必要最低限の調査結果を提供するまでのすべてが効率的に収まるように）で構築され、次の要求が何であれ、記録的な速さで実行に移せるようになっている。

ラピッドリサーチのフレームワークは、従来のUXリサーチのスプリントと何が違うのでしょうか？

既存のアジャイル・プロセスでは、スプリント・セッションで製品開発のスピードアップが図られている。

さて、ラピッドリサーチプロジェクト（および密接に関連するいくつかの実践方法）は、そのアイデアを取り入れたUXリサーチの実践方法を提供します。しかし、ラピッドリサーチプロジェクトは、研究者、デザイナー、利害関係者に、データ主導の意思決定のための迅速なフィードバックシステムを提供することで、さらに一歩進んでいます。

多くの場合、アジャイルプロセスはUXリサーチの中心であるユーザーではなく、製品や機能に焦点を当てすぎてしまいます。ラピッドUXリサーチは、製品開発者が製品や機能に対して必要とする評価的なものでありながら、参加者が少ないにもかかわらず、ユーザーのパフォーマンス、反応、懸念に焦点を当てる。ユーザーリサーチチームが学んだことは何でもミックスにフィードバックすることができ、多くのアジャイルスプリントが見逃しているジェネレーティブリサーチの裏口を作ることができる。

ユーザーニーズの把握

時間をかけずに質の高いインサイトを提供するには、問題の核心にストレートに迫るインタラクションやインタビューが欠かせない。アンケートは的を絞った簡潔なもので、観察調査は短時間で実施できるにもかかわらず、実際のユーザーのニーズを明確かつ即座に洞察することができる。

時間がないことを考えると、参加者のリクルートも組織的、迅速かつ効果的に行わなければならず、必要なデータを提供する可能性が最も高い、小規模だが関連性のある集団を作らなければならない。

効果的なテスト方法とツール

ローリングリサーチプロセスや継続的なディスカバリーリサーチプロセスと同様に、これら3つのやや類似した実践の間にも共通する根拠がある。

まず、厳しいスケジュールを守ることが不可欠だ。

第二に、すべてのスクリプト、ステージ、練習について、明確に定義され、適応可能なテンプレートがあれば、実務者の努力は簡素化され、可能な限り多くの作業を自動化すれば、すべてを迅速かつ合理的なペースで進めることができる。このテンプレートのバンクは、さらなる研究サイクルや、より上級のユーザー研究者からの限られたインプットで適切な操作を実行するために、若手研究者を参加させるために極めて重要である。

短時間のインタビュー、簡単なアンケート、A/Bテストはすべてこのプロセスに適しており（しかし決してすべてを網羅しているわけではありません）、最小限の時間で価値あるインサイトを提供します。調査を構造化し、一貫性を保つことが鍵であり、定性データの提供はこのスタイルの調査セッションにはるかに適している。

スピード・ドリブン・シンセシス

効果的なラピッド・リサーチ・プログラムに必要なのは、参加者の募集やテストの実施だけではありません。データこそがリサーチ業務の要であり、迅速なフィードバック評価を通じて主要なテーマを特定することが極めて重要なのです。ありがたいことに、テクノロジーはデータ分析に関してリサーチチームの味方であり、多くのリアルタイムで自動化された分析ツールや、主要な指標、パターン、異常を特定するための分析予測データモデルが利用可能です。

分析をさらに効率化するために、（AIを活用した翻訳・書き起こしツールで）データ抽出を自動化し、既存の最も効果的なコミュニケーション・チャンネルと構造化されたリサーチ・リポジトリを通じて、組織全体で広く知識を共有する。

調査プロセスがシンプルであればあるほど、調査結果や報告書もそれに見合ったものになるはずだ。長ったらしい報告書は、目を通されることはあっても読まれることはめったにないので、できるだけデータを消化しやすくするために、ビジュアルツールや図表を使ったシンプルな1ページの調査結果にこだわりましょう。

ラピッド・リサーチ・プロジェクトが重大な問題や予期せぬ問題を発見した場合、利害関係者は、長期的な進捗状況を追跡するためにより深い分析が必要か、さらなるラピッド・サイクル評価を実施する必要があるかなど、次のステップを決定することができる。そのような場合、このスケーラブルで迅速な調査の枠組みは非常に貴重なものとなる。

複数のチームで複数の調査研究を実施

ラピッドフレームワークのもう一つの利点は、複数の研究を同じ期間または重複して実施できることです。テンプレートがあれば、調査チーム間でタスクや参加者を共有することで、より効率的に、必要な作業の総量を減らすことができる。また、チームの数にもよりますが、同じリサーチャーがインタビューを実施することで、プログラムに連続性と流れを持たせることができます。