UI/UXデザイン
UXリサーチ
使い勝手を良くしたいが、どこをどう直せばいいかが分からない。UXリサーチの相談は、たいていこの状態から始まります。対象の業務と行動データの確認から、利用者への聞き取り、改善方針の立案までを引き受ける humbulls にご相談ください。
解決できる課題
humbulls にご依頼いただくことで、次のような課題を解決できます。
- 使い勝手を良くしたいが、どこをどう直せばいいのかが分からない
- 使う人の業務やフローを踏まえないまま機能が足されていて、かえって手間が増えている
- 作り手の目線で画面ができていて、実際に使う人の目線から離れている
- 「使いにくい」という声は届くが、どの画面のどこを指しているのかまでは分からない
- 改善の案は社内で出そろっているが、どれから手を付けるかで意見が割れて決まらない
- 利用者に直接聞いたほうがいいとは思うが、誰にどう声をかければいいのかが分からない
- 以前に調査を外注したが、報告書を受け取っただけで、その後は何も変わらなかった
humbulls の特徴
実装まで担当しているから、そのまま直せる形で結果を返せる
humbulls はサイトや Web アプリの制作と、GA4・Google タグマネージャーの設置まで自分で手を動かしています。調査の段階から、直すのにどれくらい手間がかかるか、直したあとに数字が取れるかを踏まえて手法を選びます。実装の見通しが立たないまま並べた改善案は、紙の上だけで止まりやすいからです。
「言われたことしか調べてくれない」と言わせない、先に把握してから提案する進め方
調査に入る前に、対象の画面を humbulls 側で通しで操作し、Google アナリティクスとヒートマップ・セッション録画で読むのをやめている位置と手が止まっている入力欄を見ておきます。何が起きているかを自分で把握したうえで話すので、指示された範囲だけを調べて終わりにはなりません。聞かれていない論点でも、数字が示していれば先にお伝えします。
お客さまの作業は情報提供と確認だけ。窓口が1つで済む進め方
調査設計、行動データの確認、質問の作成、聞き取りの進行、記録の整理まで humbulls 側で進めます。お願いするのは、情報の提供と、対象者のご紹介、成果物の確認が中心です。工程を分けないので、数字を見た人がそのまま質問を書き、報告をまとめ、直す順番まで決めます。途中で担当が変わらないぶん、最初に立てた設計の意図が薄まりません。
報告書で終わらせない、直す順番と次回の手順まで渡す納品
納品の中心に置くのは報告書ではなく、直す順番のリストです。何を先に直すか、根拠になった数字と言葉はどれか、今回は見送るものと理由は何かを1行ずつ書きます。あわせて、同じ調査を次回は社内で回すための手順を AI スキル（.md ファイル）にしてお渡しし、引き渡しの場で一度実行してもらいます。
UXリサーチを成功させる3つの秘訣
UXリサーチは、調査そのものが失敗することはあまりありません。集めた材料が社内で使われないまま終わることのほうが多いです。humbulls が相談を受けたときに最初に確かめているのは、次の3つです。
その1 対象の業務と全体像をつかむ
調べはじめる前に、その画面が使われている業務を理解します。何の仕事の、どの場面で開かれているのか。ここを飛ばすと、業務に合わない機能を足すことになり、かえって手間が増えます。humbulls は既存の画面を実際に通しで操作し、マニュアルや社内資料があれば先に読みます。そのうえで仮説を立ててから調査に入るので、漠然と全体を見て回るより深いところに届きます。
あわせて、着手の前に「この調査で決めること」を1つの文にして合意します。たとえば「問い合わせフォームの入力項目を減らすかどうかを決める」「価格の目安をページに出すかどうかを決める」といった粒度です。同時に、その判断に必要な材料も先に書き出します。決める文が書けない相談には、調査を提案しません。数字が見えていないことが原因なら計測の整備を、方向そのものに迷いがあるなら戦略側の相談を先に提案します。
その2 利用者を観察する
作り手の中だけで議論を進めると、判断が使う人の目線から離れていきます。humbulls は、実際に使っている人に直接聞くことを重視しています。聞く相手は、同じ立場の利用者2〜3名です。数を集めると平均に寄り、誰の課題でもない結論になることがあります。BtoB のサービスサイトが対象なら、買い手だけでなく、日々問い合わせを受けている営業の方にも伺います。
ただ、いきなり人に聞くことはしません。先に Google アナリティクスとヒートマップ・セッション録画で、読むのをやめている位置と手が止まっている入力欄を特定し、絞った場所についてだけ質問を作ります。場所を決めずに聞くと、返ってくるのは相手の記憶に頼った一般論になりがちです。聞き取りの前には、AI に利用者の役割と前提知識を与えて画面を通しで操作させ、詰まる場所の候補も出しておきます。AI は仮説を増やすために使い、判断は実在の人の言葉で行います。
その3 お客さまも巻き込む
調査の結果をドキュメントで受け取るだけだと、実感が伴わないまま社内で共有され、活用されずに終わることが多いです。humbulls は聞き取りへの同席をお勧めしています。数字の説明を聞くより、利用者が詰まっている場面を一度見るほうが、そのあとの社内の話が早く進みます。改善案を絞り込む場も、humbulls が持ち帰って書くのではなく、ご一緒に出していただくほうが納得感が残ります。
UXリサーチは、一度やって終わりにするものではありません。同じ調査を次回は社内で回せるように、手順を AI スキル（.md ファイル）にしてお渡しし、引き渡しの場で一度実行してもらいます。humbulls は自社サイトの月次レポートをスキルの実行1回で作り直せる状態にしていて、同じ手順を別のサイトで立ち上げ直したときにかかったのは1週間でした。お客さま自身で調査を回せるところまでを、このメニューの範囲にしています。
プロジェクトの進め方
実際の進め方は、対象の範囲と今の計測状況を踏まえて相談のうえ決めますが、基本的には次の4ステップをお勧めしています。
プロジェクト設計
契約後にまず、進行計画とやり取りの場を整えます。ここで「この調査で決めること」を1つの文にし、判断の基準と、必要な材料の一覧まで合意します。材料が集まらなかった場合にどう決めるかも先に書きます。決める文が書けない場合は、調査を始めません。計測の整備か、戦略の整理を先に提案します。この工程を飛ばすと、材料を集めたあとで基準の議論が始まり、報告書が結論の出ない資料になります。
- 主な成果物: 調査設計1枚（決めること・判断の基準・材料の一覧）、進行計画
要求理解
利用者が何に困っているのかを理解する工程です。対象の業務と画面を humbulls 側で通しで操作し、Google アナリティクスとヒートマップ・セッション録画で、離脱している位置と手が止まっている入力欄を特定します。数値そのものより、同じ場所で繰り返し起きている動きを探します。プロジェクトによって必要な手法は違うので、実施する内容は事前の確認をしたうえで、次の中から検討します。
- 行動データの分析（Google アナリティクス／ヒートマップ／セッション録画）
- AI による疑似ユーザーテスト
- ユーザーインタビュー
- ユーザーテスト（ユーザビリティテスト）
- 公開されている利用者の発言の収集
計測が入っていない場合は、この工程の前に導入が必要です。
- 主な成果物: 離脱箇所の一覧（根拠になった画面と数値つき）／AI 疑似ユーザーテストの実行ログ／仮説のリスト
ユーザー調査
絞り込んだ場所について、同じ立場の利用者2〜3名に聞きます。集めるのは、その人が普段使っている言い回しです。要望のリストは作りません。あわせて、その領域で公開されている利用者の発言を集め、実際に使われている言葉に整理します。集めた言葉は、そのまま見出しや FAQ に使えるところまで構造化します。聞き取りにはご同席をお勧めしていて、記録の整理は humbulls が担当します。
- 主な成果物: 聞き取りの記録と要点／利用者の言葉のリスト
改善方針の立案と引き渡し
集めた材料を、直す順番のリストにまとめます。何を先に直すか、根拠になった数字と言葉はどれか、今回は見送るものと理由は何かを1行ずつ書きます。同じ調査を次回は社内で回せるように、調査の手順を AI スキル（.md）にしてお渡しし、その場で一度実行してもらいます。改善の実行を humbulls が続けて担当するかどうかは、この時点で改めて決めます。
- 主な成果物: 直す順番のリスト／調査手順の AI スキル（.md）／次に誰が何をするかの一覧
成果物
進め方の各ステップで、次のものが手元に残ります。
| # | 成果物 | 中身 |
|---|---|---|
| 1 | 調査設計1枚 | この調査で決めること、判断の基準、必要な材料 |
| 2 | 離脱箇所の一覧 | どのページのどこで止まっているか。根拠の画面と数値つき |
| 3 | AI 疑似ユーザーテストの実行ログ | 利用者の役割を与えた指示と、その出力。詰まる場所の候補 |
| 4 | 利用者の言葉のリスト | 実際に使われている言い回しと、悩みの構造化 |
| 5 | 直す順番のリスト | 順番・根拠・見送るものと理由を1行ずつ |
| 6 | 調査手順の AI スキル（.md） | 次回は社内で同じ調査を回すための手順 |
お問い合わせ
サイトや業務システムの UXリサーチをお考えなら、humbulls にご相談ください。相談は60分です。いまの数字を見せていただければ、調査が要るのか、その前に計測を入れるべきなのか、それとも方向の整理が先なのかを、その場で切り分けます。契約前にお出しできるのは、進め方の説明と、概算の見積もり、概算のスケジュールまでです。売り込みはしません。フォームからのご連絡には3営業日以内に返信します。
関連ナレッジ
調査と優先順位づけで humbulls が実際に使っている手順は、記事で公開しています。
よくある質問
みなさまからよくいただく質問をまとめています。
費用はどのくらいかかりますか。
内容と前提条件で大きく変わるため、金額を先に1つ出すことはしていません。費用を左右するのは、対象の範囲と、聞き取りを含むかどうかの2点です。工程は、設計と行動データの確認、聞き取りと言葉の整理、改善方針の立案と引き渡しの3つに分かれていて、このうち1つだけを切り出しての依頼も受けます。予算が決まっている場合は先に伝えてください。その範囲でできることを切り出して提案します。
実施期間はどのくらいになりますか。
これも範囲で変わります。期間を左右するのは、聞き取りを含むかどうかと、対象者の日程調整にかかる時間の2つです。対象者の選定や日程の確保に時間がかかる場合は、その分だけ延びます。
どのくらい前までに依頼する必要がありますか。
相談そのものはいつでも受け付けます。ただし同時に進める案件数には上限を置いているので、着手時期は相談のタイミングで前後します。上限を決めているのは、1件あたりの手数を落とさないためです。社内の報告日が決まっている場合は、その日程が確保できるかをその場でお答えします。
UXリサーチには、発注側はどのように関与すればよいですか。
調査の設計と実施は humbulls 側で進めます。お願いするのは、情報の提供と、対象者のご紹介、成果物の確認が中心です。ただし聞き取りには、できるだけご同席ください。利用者が詰まっている場面を一度見ておくと、そのあとの社内の話が早く進みます。対象者の条件の整理は humbulls が行い、実際に声をかける部分は依頼元にお願いするのが効率的です。
ユーザーインタビューやユーザビリティテストも実施してもらえますか。
実施します。ただし対象者の紹介は依頼元にお願いしています。humbulls は被験者のリクルーティング代行を行いません。実際の利用者に近い方を2〜3名紹介いただければ、質問の設計、進行、記録の整理は humbulls が担当します。紹介が難しい場合は、行動データの確認と、公開されている利用者の発言を集めるところまでを範囲にします。
Google アナリティクスやヒートマップが入っていなくても始められますか。
計測が入っていない場合は、まず計測を入れるところから始めます。数字で場所が絞れない状態で聞き取りだけを進めても、返ってくるのは一般論になります。計測の導入は別のメニュー（計測ダッシュボード構築）の範囲なので、そちらを先に提案することがあります。
調べた結果、直さないほうがいいという結論になることはありますか。
あります。その場合はそのまま伝えます。調査の前に「決めること」を合意しているので、やらないという判断も結論の1つです。成果そのものの保証はしません。
UXリサーチのあとに、引き続き改善の実行も依頼できますか。
できます。調査だけを単発で受けることもできて、その場合の範囲は、直す順番を決めて引き渡すところまでです。報告書を渡して終わる形では受けていません。決めた順番のとおりに humbulls が直すところまで任せたい場合は、サイトや LP の制作・改善のメニューに続けます。離脱の原因がフォームや導線にあり、獲得の設計から見直すならリード獲得支援、改善が1回で終わらず継続して数字を見る体制が要るなら、伴走型の Growth Partner（月額30万円〜）に切り替えられます。お渡しした AI スキルで、次回からは社内で同じ調査を回していただいても構いません。
提案コンペや相見積もりのために、調査の見立てを先に出してもらえますか。
提案書の作成のみの依頼は受けていません。契約前にお出しできるのは、打ち合わせ、進め方の説明、概算の見積もり、概算のスケジュールまでです。数字を見て見立てを書くところからは、有償の工程になります。
制作会社や代理店を経由しての依頼は可能ですか。
可能です。条件は1つで、実際にサイトやシステムを運用している発注企業の担当者と、humbulls が直接やりとりできることです。数字の背景と社内の事情を伝聞で受け取ると、絞り込みの精度が落ちます。
AI をどこまで使いますか。集めたデータの扱いはどうなりますか。
仮説を出すこと、聞き取りの記録を整理すること、繰り返す調査を手順にすることに AI を使います。判断は実在の人の言葉で行います。データの扱いは要件に合わせて選べます。機密度が高い場合は、生データを AI に渡さず、AI にはコードを書かせ、データの処理はそのコードが実行する構成にします。
