AIインタビュー・ラボ — AI-Moderated Research Lab

大量のインタビューを、高速に。

AIが従業員・顧客・現場の声を一人ずつ深掘りする「AIインタビュー」。サーベイやアンケートでは見えない「なぜ」を、意思決定の根拠に変える——経営企画・人事・商品企画・リサーチ・CX担当のための実践メディアです。

AIが同時並行で、一人ずつ深掘り
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AIインタビューツール比較|セルフ型とマネージド型の選び方 ツール比較2026.07.31 AIインタビューツール比較|セルフ型とマネージド型の選び方【2026年版】 羅列の比較でなく2軸4類型で整理。情報管理・納品物・契約形態などエンタープライズの選定観点まで。 社内AIインタビューの活用事例10選|国内7社・海外3社の公開事例に学ぶ 活用事例2026.07.30 社内AIインタビューの活用事例10選|国内7社・海外3社の公開事例に学ぶ 従業員の声をAIで深掘りする公開事例を一次情報リンク付きで整理。共通パターンと導入時の注意点まで。 AIインタビューのデメリットと限界|精度を落とさないための設計 限界と設計2026.07.29 AIインタビューのデメリットと限界|精度を落とさないための設計【2026】 できないことを先に開示する。限界×影響×補完策の表と導入前チェックリストで、検討後期の不安に答える。 「AI面接」と「AIインタビュー」の違い|採用と市場調査で混同しないための整理 用語整理2026.07.28 「AI面接」と「AIインタビュー」の違い|採用と市場調査で混同しないための整理【2026】 同じ言葉で混ざる採用選考と市場調査。30秒で切り分けて、探しているほうへ案内する。 従業員の本音をAIインタビューで聞く|社内調査の設計・匿名性・音声の扱い 社内の声2026.07.27 従業員の本音をAIインタビューで聞く|社内調査の設計・匿名性・音声の扱い サーベイでは実態がつかめない。社内向けAIインタビューの設計・匿名性・音声の扱い・運用まで。 AIモデレーターとは|人間モデレーターとの違いと使い分け モデレーション2026.07.26 AIモデレーターとは|人間モデレーターとの違いと使い分け【2026】 できる・できないの線引きと、調査目的×対象者×深さで選ぶ使い分けマトリクス。ハイブリッド設計3パターンも。 AIインタビューの料金・費用相場|従来のデプスインタビューと何が変わるか 料金・費用2026.07.25 AIインタビューの料金・費用相場|従来のデプスインタビューと何が変わるか【2026】 従来デプスの費用構造を工程分解し、AIで消える費用・残る費用を整理。予算配分の考え方まで。 AIインタビュー20名で何が分かるか|サンプル調査「音声広告の受容性」の分析ノート 分析ノート2026.07.23 AIインタビュー20名で何が分かるか|サンプル調査「音声広告の受容性」の分析ノート 公開サンプル調査を全解剖。設計・品質検査・4つの発見・判断メモまで、分析の進め方を一段ずつ。 解約理由・VoCをAIインタビューで深掘りする|数字では見えない離反の理由 VoC2026.07.21 解約理由・VoCをAIインタビューで深掘りする|数字では見えない離反の理由 スコアの裏にある本当の離反理由を、一人ずつの発話から特定する。 2時間のインタビューで「分身」はできるか|スタンフォード「1,000人のエージェント」研究を読む 研究ノート2026.07.17 2時間のインタビューで「分身」はできるか|スタンフォード「1,000人のエージェント」研究を読む 1,052人×2時間の音声インタビューから作られたエージェントは、本人の回答をどこまで再現したか。 インタビュー分析を生成AIで速くする|発話データを判断材料に変える 分析2026.07.14 インタビュー分析を生成AIで速くする|発話データを判断材料に変える 発話を構造化し、示唆と根拠(引用元)を結びつける生成AI分析の実務。 インタビューは何人に聞けば十分か|「12人で飽和」の研究から最新レビューまで 研究ノート2026.07.10 インタビューは何人に聞けば十分か|「12人で飽和」の研究から最新レビューまで 6件で70%、12件で92%——古典実験の中身と条件、最新レビューの9〜17件、そして反論まで。 デプスインタビューをAIで行う|設計・実査・分析の実務 デプス2026.07.07 デプスインタビューをAIで行う|設計・実査・分析の実務 1対1で深く聞く調査をAIで並行実施する。設計から分析までの進め方。 人はAIに本音を話すのか|「機械相手だと話しやすい」研究の実像と限界 研究ノート2026.07.04 人はAIに本音を話すのか|「機械相手だと話しやすい」研究の実像と限界 開示が増える研究と、差がない研究。両方を読んで分かる「判断されない感覚」の正体。 AIインタビューとは|アンケートより深く、従来インタビューより速い定性調査 基礎2026.07.01 AIインタビューとは|アンケートより深く、従来インタビューより速い定性調査 仕組み・アンケートや従来インタビューとの違い・使いどころと限界を、実装の知見から解説。
扱うテーマ
01
調査設計
目的から問いを設計する。誰に・何を・どこまで深く聞くかを決める、定性調査の出発点。
02
実査(AIモデレート)
回答者はURLを開き、画面の質問に声で答える。AIが回答を読み取り、必要なところだけ聞き返して深掘りする。
03
発話の分析
集まった発話データを構造化し、示唆と根拠(引用元)を結びつける。生成AIで分析を速く、抜け漏れなく。
04
意思決定への接続
結論・反証・次に確かめることを、根拠に遡れる形でまとめる。「聞いて終わり」にしない締め方。

「なぜ」を、
意思決定の根拠に。

「AIインタビュー・ラボ」は、企業のAI導入・活用を支援する株式会社TechWorkerが運営する、AIインタビュー(AIモデレートによる定性調査)の実践メディアです。AIインタビュープラットフォーム「CoeSignal」の開発・提供で得た実務知と、上場企業を含む37社・2,500名のAI支援で得た知見をもとに発信しています。

AIインタビューは、熟練モデレーターや対面の調査を置き換える魔法ではありません。アンケートでは拾えない「なぜ」を、一人ずつ・速く・深く聞き、根拠に遡れる形で判断につなげるための道具です。本メディアでは、その使いどころと限界を誠実に扱います。

CoeSignal 公式サイト