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LLMを活用した“ユーザーの満たされないニーズ”の特定

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最初に以下の動画みていただくとよいかも😁。


はじめに

製品開発で満たされないニーズを探す際に悩んだことはありませんか？
現代の製品開発やサービス提供において、ユーザーの満たされないニーズを特定することは極めて重要です。しかし、このプロセスは多くの企業やプロジェクトで困難を伴います。特に、ニーズを特定できるかどうかが不明な状態で試行錯誤を続けることはリソースの浪費に繋がりかねません。

本記事では、LLM（大規模言語モデル）を活用して満たされないニーズを効率的に特定し、思考の試行回数を増やすためのアプローチを探ります。
さらに、各種AIサービスの相互利用による分析の精度向上や、現場現実の確認の重要性についても深掘りしていきます。


1. 背景情報：満たされないニーズの重要性

製品やサービスが市場で成功するためには、ユーザーのニーズを的確に捉え、それに応えることが必要不可欠です。特に満たされないニーズを見つけ出すことは、新しいビジネスチャンスを創出する鍵となります。

例えば、Airbnbは「手頃な価格で地元の雰囲気を味わえる宿泊体験」という満たされていないニーズに応えることで、宿泊業界に革命をもたらしました。同様に、Uberは「簡単に配車できる」というニーズに応えて、タクシー業界を変革しました。

しかし、これらのニーズを特定することは容易ではなく、不確実性が伴います。多くの企業が市場調査やユーザーインタビューを行っていますが、表面的なニーズしか捉えられていないケースも少なくありません。


2. LLMの導入とそのメリット

LLM（大規模言語モデル）は、大量のデータを解析し、多様な意見やフィードバックを生成する能力を持っています。これにより、ユーザーの潜在的なニーズや不満を明らかにするための試行回数を飛躍的に増やすことができます。

LLMの主なメリットは以下の通りです：

  • 大量データの高速処理: 人間が処理するのに何ヶ月もかかるデータを数分で分析できます。

  • バイアスの軽減: 多様なソースからの情報を統合することで、個人や特定グループのバイアスを軽減できます。

  • 新たな視点の提供: 人間が気づきにくい関連性や洞察を見出すことができます。

  • 24時間365日の稼働: 常に新しい情報を取り込み、分析を続けることができます。

これらのメリットにより、LLMの活用は通常のアプローチでは得られない深い洞察を提供する可能性を秘めています。



3. 意見の収集と統合

LLMを活用して、ユーザーや関係者からの意見やフィードバックを収集します。この段階では、製品の特性や使用状況に基づく意見、不満点、期待、制約などの情報を幅広く集めます。具体的なデータソースとしては、ソーシャルメディアの投稿、製品レビュー、カスタマーサポートの記録などが利用されます。

収集された意見に対し以下のようなアプローチをとります：

  • 意見をグループに分ける: 意見を感情のトーン、背景や動機、目的や期待などの親和性に基づいてグループ化します。

  • 各グループの意見の志を抽象化して統合: グループ内の意見が持つ根本的な目標や願望、価値観を取り出し、それをさらに共通のテーマや概念にまとめます。

これらが完了したら、LLMによるデータ解析を通じて、共通点や相関関係の分析が行われます。これにより、全体の中で浮き彫りになるトレンドやパターンを把握し、各テーマにおいて顕在化している満たされないニーズや改善点を特定します。例えば、多くのユーザーが「価格が高い」と感じている場合、その背後にある価値提供の不足やコスト削減の余地を探ることが考えられます。


全体感 把握の例


4. 深掘りと詳細分析

次に、特定されたキーポイントに対してさらなる掘り下げを行います。この段階では、LLMの分析結果を基に、ユーザーの心理的背景や動機を理解することが重要です。例えば、特定の製品機能に対する不満が多い場合、その原因が使い勝手の悪さに起因するのか、期待していた機能と異なる点にあるのかを深掘りします。

このプロセスでは、Visualization-of-Thought（VoT） と呼ばれる技法を活用することが有効です。VoTは、思考の可視化を通じて、問題の構造を明確にし、ユーザーの潜在的な感情や思考パターンを視覚的に表現する手法です。例えば、ユーザーのフィードバックから抽出された感情の流れやニーズの階層構造を図解することで、より具体的な問題の特定と解決策の模索が可能となります。

意見を構造化した例


3．意見の収集と統合 は、意見の統合と抽象化に重きを置き、4. 深掘りと詳細分析 は、意見の心理的背景や感情の探求に焦点を当てています。
3．意見の収集と統合 は、意見をひとつのまとまりとして捉え、全体像を把握することを重視しています。4. 深掘りと詳細分析 は、個々の意見に対する深層的な理解を深め、個別の意見の背景や動機を探ることを重視しています。

これらを併用することには、いくつかの重要なメリットがあります。それぞれが異なる視点やアプローチを提供するため、併用することでより包括的で深い洞察を得ることができます。

多角的な視点の提供
前者は、意見をグループ化して抽象化し、全体を統合することを主眼としています。これにより、多様な意見や視点を整理し、統一感のある見解を構築することができます。一方、後者は、意見の背後にある心理的背景や動機を深く掘り下げることに焦点を当てています。これにより、個別の意見がどのような感情や考えから発せられたのかを理解することができます。

洞察の深度の向上
前者は、意見を整理し抽象化することで、全体的な課題やテーマを明確にします。後者は、その課題やテーマに対して、より深いレベルでの理解を目指します。たとえば、前者が「ユーザーエクスペリエンスの向上」を統合的な目標として設定した場合、後者はそれを達成するための具体的な感情的要因やユーザーの動機を探求します。これにより、表層的な問題解決だけでなく、根本的な原因やユーザーのニーズに対する理解が深まります。

戦略的アクションの明確化
前者の結果として得られる統合された意見や目標は、製品やサービスの方向性を示す重要な指針となります。後者を併用することで、その指針に基づいた具体的な戦略的アクションが明確になります。ユーザーの心理的背景を理解することで、どのような改善や新しい機能が最も効果的かをより精緻に計画することができます。

共感の構築とコミュニケーションの強化
後者は、意見の背後にある感情や心理を探るため、ユーザーとの共感を深めることができます。これにより、企業や開発者はユーザーの視点に立ったコミュニケーションを行うことができ、より良いユーザーエクスペリエンスを提供するための基盤が築かれます。前者における整理と統合があることで、こうした感情的な洞察が具体的なアクションに結びつけやすくなります。

柔軟な適応と継続的な改善
これらを併用することで、意見の収集から深掘り、実行までのプロセスを反復的に行うことができます。これにより、変化する市場の状況やユーザーのニーズに柔軟に対応し、継続的に製品やサービスを改善することが可能です。

これらのメリットにより、単独で使用する場合よりも、より包括的で深い分析と行動計画の策定が可能となります。


5. 現場現実の確認とフィードバックの重要性

AIによる分析結果は、あくまでも仮説の段階です。抽出されたキーポイントについて、現場での確認を行うことが極めて重要です。これには、以下のような手法が含まれます：

  • ユーザーテスト: 実際の使用環境で製品やサービスを試用してもらい、直接的なフィードバックを得る。

  • フィールド調査: ユーザーの日常生活や仕事環境に入り込み、観察を行う。

  • プロトタイプテスト: 改善案を具現化したプロトタイプを使ってユーザーの反応を確認する。

現場からのフィードバックは、理論と実際のギャップを埋めるために不可欠です。例えば、スマートホーム製品の開発において、AIが「音声制御の需要が高い」という分析結果を出したとしても、実際のユーザーテストでは「プライバシーの懸念からボタン操作を好む」というフィードバックが得られるかもしれません。

このような現場からの生の声を基に、製品やサービスの改善策の妥当性を確認し、必要に応じて修正を加えていくことが重要です。


6. 思考の試行回数を増やすことの重要性

思考の試行回数を増やすことは、満たされないニーズを特定するために極めて重要です。LLMの活用は、この試行回数を効率的に増やす手段として非常に有効です。

試行回数を増やすことで得られるメリットは以下の通りです：

  1. 多様な視点の獲得: 異なる角度からの検討が可能になり、盲点を減らせます。

  2. パターン認識の向上: 多くの試行を重ねることで、成功や失敗のパターンが明確になります。

  3. 創造性の促進: 異なるアイデアの組み合わせから、革新的な解決策が生まれる可能性が高まります。

  4. リスクの軽減: 多くのシナリオを検討することで、潜在的なリスクを事前に特定できます。

例えば、Googleの「20%ルール」（従業員が勤務時間の20%を個人プロジェクトに充てられる制度）は、思考の試行回数を増やすための施策の一つと言えます。この制度から生まれたGmailやGoogle Newsは、満たされていないニーズに応える革新的な製品となりました。

LLMを活用することで、人間の思考能力を拡張し、より多くの可能性を効率的に探索することができます。これにより、従来の方法では発見できなかった新たな洞察を得ることが可能になります。


まとめ

LLMを用いた満たされないニーズの特定と試行回数の増加は、製品開発における重要なアプローチです。

しかし、AIによる分析はあくまでも出発点であり、現場での確認とフィードバックを組み合わせることが成功の鍵です。不確実性の高い環境で効果的に対応するためには、試行回数を増やし、得られたフィードバックを活用することが求められます。LLMの利用によって、このプロセスを効率化し、潜在的なニーズを特定し、新たなビジネスチャンスを発見する道が開かれるでしょう。


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おまけ

従来の自然言語処理（NLP）技術は、特にLLM（大規模言語モデル）が登場する以前には、過度な前処理や形態素分析が重要視されていました。これには、テキストの正規化やトークン化、形態素解析などが含まれており、これらの前処理はデータの整理や解析のために不可欠でした。しかし、LLMの出現により、これらのプロセスの重要性は相対的に低下しました。


1. 幅広いデータの収集

LLMは、自然言語テキストをそのまま処理できるため、ソーシャルメディアの投稿、製品レビュー、カスタマーサポートの記録など、様々なデータソースから意見やフィードバックを迅速に収集し、整理することが可能です。従来のNLPで必要とされていた過度な前処理は、LLMでは一般に不要となり、収集されたデータをそのまま解析に活用できます。

2. 全体的な関係性の把握

LLMを活用して、収集されたデータから共通のテーマやパターンを抽出します。従来のNLPでは形態素解析などを通じてテキストを分解し、構造化データに変換する必要がありましたが、LLMではプロンプトを使ってどのような観点で情報をまとめるかを指示するだけで、意味や文脈を含めた複雑な関係性を把握できます。これにより、データ全体から浮かび上がるテーマやトレンドを効率的に発見することが可能です。

3. キーポイントの抽出

LLMの高い理解力を活用し、データ中の重要なキーポイントを特定します。特定の問題や要求事項が繰り返し出現している場合、それらを迅速に抽出し、重要度に基づいて優先順位をつけることができます。これにより、満たされないニーズを明確にするための基本的な洞察が得られます。

4. ニーズの重要性の評価

LLMを用いて、特定されたキーポイントの重要性を評価します。市場トレンドや競合分析を行い、どのニーズが最も戦略的に重要であるかを判断します。このステップでは、LLMが提供する幅広い知識とデータベースへのアクセスが活用されます。

5. 具体的な例の探索

LLMを使って、ユーザーからの具体的なフィードバックや使用事例を深掘りします。これにより、特定の問題やニーズに対する具体的な背景や要因を理解しやすくなります。例えば、特定の機能に対するユーザーの反応を詳しく解析し、その原因や影響を明確にします。

6. フィードバックループの確立

プロセスの各段階で得られた洞察を基に、フィードバックループを確立します。LLMを活用してユーザーテストの結果や現場調査のフィードバックを迅速に解析し、仮説を検証し、新たな課題や改善点を特定します。これにより、プロジェクト全体の進捗と成果を継続的に評価し、適応させることが可能です。


このように、LLMを活用することで、従来のNLP手法を超えた効率的かつ効果的な分析が可能となり、満たされないニーズの特定がより迅速に行えるようになります。

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