インタビュー文字起こし→意思決定インサイトV3
インタビューから信頼できる分析レポートを作成
説明
おすすめした人
淡苍
このスキルをおすすめする理由
逐語引用・タイムスタンプ・参加者を根拠に、テーマ、緊張関係、機会まで導出。反証監査で結論を検証し、信頼度と証拠の不足も明示します。
インタビュー、ユーザー調査、フォーカスグループの文字起こしを、あらゆる結論を根拠となる発言まで追跡できる、証拠に基づくリサーチ統合に変換します。1件から20件までの文字起こしを入力すれば、コード化されたテーマ、張力マップ、機会バックログ、意思決定に関する問いへの直接的な回答を生成します。もう「録音は何時間もあるのに、結論がない」という状態にはなりません。 企業・プロダクトチーム向け：分析担当者が何日もかけて行う整理やコーディングを省けます。すべての判断は参加者の発言とタイムスタンプに結び付けられ、監査・追跡が可能です。これにより、「AIがインサイトを捏造する」リスクを根本から抑えられます。機会の一覧は「when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]」の形式で出力され、プロダクトロードマップや市場に関する意思決定へ直接つなげられます。 研究者・学術関係者向け：要約ではなく、実際の質的研究の実践に沿っています。quote-firstのオープンコーディング、Behaviour/Belief/Wishによる証拠分類、反証可能なテーマ、反証となる証拠を積極的に探す分析を行い、論文の方法論セクションにも記載できる厳密さを備えています。サンプルに関する規律も厳格です。参加者が12人未満の場合は割合を報告せず、n=1は発見ではなく仮説として明示し、テーマの強さは参加者数に基づいて判断します。 プロダクトマネージャー、UX・市場リサーチャー、ジャーナリスト、コンサルタント、創業者、そして録音素材を抱えながら研究結果を出せずにいるあらゆる方に適しています。 English: Turn interview, user research, or focus-group transcripts into an evidence-led research synthesis where every conclusion is traceable to a verbatim quote. Feed it one transcript or twenty, and get coded themes, a tension map, an opportunity backlog, and a direct answer to your decision question—no more hours of recordings with zero findings. For businesses & product teams: skip days of manual coding; every claim is anchored to participant quotes with timestamps, auditable and traceable, eliminating the risk of AI-fabricated insights; opportunities are framed as "when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]", ready to feed product roadmaps and market decisions. For researchers & academics: real qualitative practice, not summarisation—quote-first open coding, Behaviour/Belief/Wish evidence tagging, falsifiable themes, deliberate disconfirming-evidence hunting, rigorous enough for a methods section; strict sample discipline: no percentages under 12 participants, n=1 flagged as hypothesis rather than finding, theme strength counted in participants. For product managers, UX & market researchers, journalists, consultants, founders doing customer discovery—and anyone sitting on hours of recordings with no findings.
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研究Signal Room: インタビュー統合
YouMindは、あなたの通話、インタビュー、ポッドキャストをすでに文字起こししています。Signal Roomは、その次に起こることです。 1件の文字起こしでも20件でも投入すれば、実際のアナリストが署名するようなリサーチ統合が得られます：コード化されたテーマ、タイムスタンプ付きの逐語的な証拠、人々が意見を異にする箇所、そしてあなたが下そうとしている意思決定へのランク付けされた回答です。 この方法は実際の定性調査手法であり、要約ではありません： • 引用優先で機能するオープンコーディング — 引用がなければコードもない — コードはアナリストの専門用語ではなく、参加者自身の言葉で命名されます。 • すべてのコードに行動・信念・願望のタグが付けられます。「ぜひ支払いたい」は「先月支払った」とは同じ証拠のクラスではないからです。 • テーマは反証可能な文章で示され、強度は引用数ではなく参加者数で数えられ、反証する証拠は意図的に探されます。 • 参加者が本当に分かれる箇所と、どちらの側に立つかを予測する要素を示すテンションマップ。 • 「[状況]のとき、[誰]が[結果]を望む、なぜなら[理由]」という形式の機会バックログ。それぞれが「強い」「示唆的」「逸話的」に評価されます。 • あなたの意思決定の問いへの直接の回答。信頼度と、それを変える要素が明示されます。 • 今回のラウンドで回答できなかった3つの質問と、次にインタビューすべき人物。 重要なガードレール：引用を捏造したり美化したりせず、参加者が12人未満の場合はパーセンテージを報告せず、既定で参加者を仮名化し、n=1が仮説であって発見ではないことを率直に伝えます。 プロダクトマネージャー、UXリサーチャー、マーケットリサーチャー、ジャーナリスト、コンサルタント、カスタマーディスカバリーを行う創業者、そして何時間もの録音を抱えながら発見がないすべての人に向けたものです。
対話ディレクターPro｜インタビュー設計エンジン
あなたに質問リストを与えるのではなく、記憶に残る対話をデザインするお手伝いをします。 7ステップの全フロー：ゲスト研究から素材完成まで ゲストプロファイル → ナラティブ構成 → 質問マトリックス → フロー調整 → インタビューリハーサル → 素材変換 → インタビュー振り返り 💡 Step 1-3はコアデザインフローで、完全なインタビュー計画を独立して提供します。Step 4-7は強化体験で、必要に応じて使用します。 🔍 ゲストプロファイル｜ゲストの公開情報をネット検索し、5次元の詳細プロファイルを生成——事実の骨格、ストーリーの鉱脈、核心の対立、コミュニケーションスタイル、感情の入り口。どの方向に掘り下げるべきかを示します。非公人物の場合は自動的にインタビュー形式の情報収集に切り替えます。 🌿 フォローアップ分岐ツリー｜質問生成時に、システムが各重要質問に対するゲストの回答方向を事前に予測し、対応するフォローアップ質問をデザインします。この「デシジョンツリー」を持って現場に臨み、ゲストの回答を聞いた後、対応する分岐を選んでフォローアップするだけです——現場でAIを使う必要はなく、リアルタイムで文字起こしする必要もありません。すべての事前計画は準備段階で完了しています。現場では即興俳優ではなく棋士のように振る舞えます。市場に類を見ない機能です。 🎬 AIリハーサル｜インタビュー前にAIがゲスト役を演じ、3つの回答スタイル（深掘り型/表面的型/回避型）をシミュレート。事前にフォローアップを練習し、フローの盲点を発見できます。 📝 5つの出力｜1回のインタビューから生成：人物インタビュー記事 / ポッドキャスト脚本 / 口述記録 / SNSコンテンツパック / ドキュメンタリー脚本の骨格 📊 インタビュー振り返り｜計画と実際の比較、ゴールデンモーメントと残念な瞬間の分析、5次元能力レーダーチャート。毎回のインタビューで成長できます。 対応対象：ポッドキャストインタビュー・人物インタビュー・受講生インタビュー・UX深掘りインタビュー・経営陣インタビュー
コンテンツ調査レポート生成
📝 一言で言うと：テーマを入力するか資料をアップロードすると、AIが資料整理から初稿作成までの全工程を支援します。 🔍 主な機能： 資料のスマート統合：複数のドキュメントをアップロードすると、AIが核心的な意見、重要なデータ、典型的な事例を自動抽出し、重複を排除して矛盾をマークします。 アウトライン自動生成：テーマや資料の内容に基づき、論理的で構造が整った記事のアウトラインを生成します。 初稿をワンクリックで作成：アウトラインに沿って段落ごとに内容を生成。データや事例には出典が明記され、追跡可能です。 5つの執筆スタイルに対応：正式レポート、WeChat公式アカウント記事、小紅書（RED）ノート、学術論文、ビジネスブリーフ。 引用の透明性：すべてのデータと意見に出典を明記し、捏造や虚偽はありません。 コンテンツ自動生成ワークフロー：資料解析 → 意見抽出 → アウトライン生成 → 5スタイルでの執筆 🎯 適用シーン： 📊 業界研究：「2026年人型ロボット産業」と入力すると、データと事例を備えた分析レポートの初稿を生成します。 📝 コンテンツ制作：関連記事を3本アップロードして、WeChat公式アカウント向けの深掘り記事にまとめます。 📚 学術ライティング：複数の論文抄録をアップロードして、文献レビューの初稿を生成します。 📋 競合分析：競合他社の資料を複数アップロードすると、ワンクリックで比較分析レポートを生成します。 🧠 個人学習：新しい分野のテーマを入力すると、その分野の知識概要をすばやく生成します。 💼 ビジネス意思決定：ビジネスデータ＋背景資料を入力すると、CEO向けの意思決定ブリーフを生成します。 👩💼 対象者：研究者、アナリスト、コンテンツクリエイター、プロダクトマネージャー、学生、コンサルタントなど、高品質の初稿を迅速に作成したいすべての方。
インタビュー文字起こし→意思決定インサイトV3
インタビューから信頼できる分析レポートを作成
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おすすめした人
淡苍
このスキルをおすすめする理由
逐語引用・タイムスタンプ・参加者を根拠に、テーマ、緊張関係、機会まで導出。反証監査で結論を検証し、信頼度と証拠の不足も明示します。
インタビュー、ユーザー調査、フォーカスグループの文字起こしを、あらゆる結論を根拠となる発言まで追跡できる、証拠に基づくリサーチ統合に変換します。1件から20件までの文字起こしを入力すれば、コード化されたテーマ、張力マップ、機会バックログ、意思決定に関する問いへの直接的な回答を生成します。もう「録音は何時間もあるのに、結論がない」という状態にはなりません。 企業・プロダクトチーム向け：分析担当者が何日もかけて行う整理やコーディングを省けます。すべての判断は参加者の発言とタイムスタンプに結び付けられ、監査・追跡が可能です。これにより、「AIがインサイトを捏造する」リスクを根本から抑えられます。機会の一覧は「when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]」の形式で出力され、プロダクトロードマップや市場に関する意思決定へ直接つなげられます。 研究者・学術関係者向け：要約ではなく、実際の質的研究の実践に沿っています。quote-firstのオープンコーディング、Behaviour/Belief/Wishによる証拠分類、反証可能なテーマ、反証となる証拠を積極的に探す分析を行い、論文の方法論セクションにも記載できる厳密さを備えています。サンプルに関する規律も厳格です。参加者が12人未満の場合は割合を報告せず、n=1は発見ではなく仮説として明示し、テーマの強さは参加者数に基づいて判断します。 プロダクトマネージャー、UX・市場リサーチャー、ジャーナリスト、コンサルタント、創業者、そして録音素材を抱えながら研究結果を出せずにいるあらゆる方に適しています。 English: Turn interview, user research, or focus-group transcripts into an evidence-led research synthesis where every conclusion is traceable to a verbatim quote. Feed it one transcript or twenty, and get coded themes, a tension map, an opportunity backlog, and a direct answer to your decision question—no more hours of recordings with zero findings. For businesses & product teams: skip days of manual coding; every claim is anchored to participant quotes with timestamps, auditable and traceable, eliminating the risk of AI-fabricated insights; opportunities are framed as "when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]", ready to feed product roadmaps and market decisions. For researchers & academics: real qualitative practice, not summarisation—quote-first open coding, Behaviour/Belief/Wish evidence tagging, falsifiable themes, deliberate disconfirming-evidence hunting, rigorous enough for a methods section; strict sample discipline: no percentages under 12 participants, n=1 flagged as hypothesis rather than finding, theme strength counted in participants. For product managers, UX & market researchers, journalists, consultants, founders doing customer discovery—and anyone sitting on hours of recordings with no findings.
関連スキル
すべて表示研究Signal Room: インタビュー統合
YouMindは、あなたの通話、インタビュー、ポッドキャストをすでに文字起こししています。Signal Roomは、その次に起こることです。 1件の文字起こしでも20件でも投入すれば、実際のアナリストが署名するようなリサーチ統合が得られます：コード化されたテーマ、タイムスタンプ付きの逐語的な証拠、人々が意見を異にする箇所、そしてあなたが下そうとしている意思決定へのランク付けされた回答です。 この方法は実際の定性調査手法であり、要約ではありません： • 引用優先で機能するオープンコーディング — 引用がなければコードもない — コードはアナリストの専門用語ではなく、参加者自身の言葉で命名されます。 • すべてのコードに行動・信念・願望のタグが付けられます。「ぜひ支払いたい」は「先月支払った」とは同じ証拠のクラスではないからです。 • テーマは反証可能な文章で示され、強度は引用数ではなく参加者数で数えられ、反証する証拠は意図的に探されます。 • 参加者が本当に分かれる箇所と、どちらの側に立つかを予測する要素を示すテンションマップ。 • 「[状況]のとき、[誰]が[結果]を望む、なぜなら[理由]」という形式の機会バックログ。それぞれが「強い」「示唆的」「逸話的」に評価されます。 • あなたの意思決定の問いへの直接の回答。信頼度と、それを変える要素が明示されます。 • 今回のラウンドで回答できなかった3つの質問と、次にインタビューすべき人物。 重要なガードレール：引用を捏造したり美化したりせず、参加者が12人未満の場合はパーセンテージを報告せず、既定で参加者を仮名化し、n=1が仮説であって発見ではないことを率直に伝えます。 プロダクトマネージャー、UXリサーチャー、マーケットリサーチャー、ジャーナリスト、コンサルタント、カスタマーディスカバリーを行う創業者、そして何時間もの録音を抱えながら発見がないすべての人に向けたものです。
対話ディレクターPro｜インタビュー設計エンジン
あなたに質問リストを与えるのではなく、記憶に残る対話をデザインするお手伝いをします。 7ステップの全フロー：ゲスト研究から素材完成まで ゲストプロファイル → ナラティブ構成 → 質問マトリックス → フロー調整 → インタビューリハーサル → 素材変換 → インタビュー振り返り 💡 Step 1-3はコアデザインフローで、完全なインタビュー計画を独立して提供します。Step 4-7は強化体験で、必要に応じて使用します。 🔍 ゲストプロファイル｜ゲストの公開情報をネット検索し、5次元の詳細プロファイルを生成——事実の骨格、ストーリーの鉱脈、核心の対立、コミュニケーションスタイル、感情の入り口。どの方向に掘り下げるべきかを示します。非公人物の場合は自動的にインタビュー形式の情報収集に切り替えます。 🌿 フォローアップ分岐ツリー｜質問生成時に、システムが各重要質問に対するゲストの回答方向を事前に予測し、対応するフォローアップ質問をデザインします。この「デシジョンツリー」を持って現場に臨み、ゲストの回答を聞いた後、対応する分岐を選んでフォローアップするだけです——現場でAIを使う必要はなく、リアルタイムで文字起こしする必要もありません。すべての事前計画は準備段階で完了しています。現場では即興俳優ではなく棋士のように振る舞えます。市場に類を見ない機能です。 🎬 AIリハーサル｜インタビュー前にAIがゲスト役を演じ、3つの回答スタイル（深掘り型/表面的型/回避型）をシミュレート。事前にフォローアップを練習し、フローの盲点を発見できます。 📝 5つの出力｜1回のインタビューから生成：人物インタビュー記事 / ポッドキャスト脚本 / 口述記録 / SNSコンテンツパック / ドキュメンタリー脚本の骨格 📊 インタビュー振り返り｜計画と実際の比較、ゴールデンモーメントと残念な瞬間の分析、5次元能力レーダーチャート。毎回のインタビューで成長できます。 対応対象：ポッドキャストインタビュー・人物インタビュー・受講生インタビュー・UX深掘りインタビュー・経営陣インタビュー
コンテンツ調査レポート生成
📝 一言で言うと：テーマを入力するか資料をアップロードすると、AIが資料整理から初稿作成までの全工程を支援します。 🔍 主な機能： 資料のスマート統合：複数のドキュメントをアップロードすると、AIが核心的な意見、重要なデータ、典型的な事例を自動抽出し、重複を排除して矛盾をマークします。 アウトライン自動生成：テーマや資料の内容に基づき、論理的で構造が整った記事のアウトラインを生成します。 初稿をワンクリックで作成：アウトラインに沿って段落ごとに内容を生成。データや事例には出典が明記され、追跡可能です。 5つの執筆スタイルに対応：正式レポート、WeChat公式アカウント記事、小紅書（RED）ノート、学術論文、ビジネスブリーフ。 引用の透明性：すべてのデータと意見に出典を明記し、捏造や虚偽はありません。 コンテンツ自動生成ワークフロー：資料解析 → 意見抽出 → アウトライン生成 → 5スタイルでの執筆 🎯 適用シーン： 📊 業界研究：「2026年人型ロボット産業」と入力すると、データと事例を備えた分析レポートの初稿を生成します。 📝 コンテンツ制作：関連記事を3本アップロードして、WeChat公式アカウント向けの深掘り記事にまとめます。 📚 学術ライティング：複数の論文抄録をアップロードして、文献レビューの初稿を生成します。 📋 競合分析：競合他社の資料を複数アップロードすると、ワンクリックで比較分析レポートを生成します。 🧠 個人学習：新しい分野のテーマを入力すると、その分野の知識概要をすばやく生成します。 💼 ビジネス意思決定：ビジネスデータ＋背景資料を入力すると、CEO向けの意思決定ブリーフを生成します。 👩💼 対象者：研究者、アナリスト、コンテンツクリエイター、プロダクトマネージャー、学生、コンサルタントなど、高品質の初稿を迅速に作成したいすべての方。
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