近年、定性的な調査手法である半構造化インタビューが注目されています。

半構造化インタビューとは、事前に作成したガイドに従い質問を行い、インタビュイーの回答内容に応じて適宜質問内容を変更・追加しつつ深掘りしていくインタビュー手法です。

従来の構造化インタビューと異なり、自由度の高いインタビューであるため、インタビュイーの深い洞察を引き出し、複雑な問題の理解を深めることができます。

メリット

• 調査したい内容を効率的に深掘りできる
• インタビュイーの自由な発言を引き出し、深い洞察を得られる
• 想定外の情報や新たな視点を得られる
• インタビュイーとの信頼関係を築きやすい

注意点

• 調査者のスキルや経験に左右されやすい
• インタビューに時間がかかる
• 分析に時間がかかる
• 倫理的な配慮が必要

コツ

• 事前にしっかりと準備をする
• インタビュイーとの信頼関係を築く
• アクティブリスニングを心掛ける
• 質問はオープンエンドにする
• メモをしっかり取る
• 倫理的な配慮を忘れない

応用例

• ユーザーインタビュー：新しい製品やサービスの開発に役立てるために、ユーザーのニーズや課題を理解する。
• 顧客満足度調査：顧客満足度を測定し、改善点を見つける。
• 従業員満足度調査：従業員の満足度を測定し、モチベーション向上のための施策を検討する。
• 市場調査：市場の動向を把握し、競争戦略を立てる。
• 社会調査：社会問題の現状を把握し、解決策を探求する。
• 心理学研究：人間の心理を理解する。
• 教育研究：教育効果を測定し、教育方法を改善する。
• メディア：記事や番組の取材をする。
• 政府機関：政策立案のための情報を収集する。
• 非営利団体：活動の成果を評価する。

成功事例

• Airbnbは、ユーザーインタビューを通じて、宿泊施設の予約にまつわるユーザーのニーズや課題を理解し、サービスを改善しました。
• Netflixは、ユーザーインタビューを通じて、ユーザーがどのような映画やドラマを見たいのかを理解し、コンテンツを充実させています。
• Appleは、ユーザーインタビューを通じて、ユーザーがどのような製品やサービスを望んでいるのかを理解し、革新的な製品やサービスを開発しています。

半構造化インタビューの将来展望

半構造化インタビューは、今後も重要な調査手法として活用されることが予想されます。これは、情報化社会において、質的なデータの重要性がますます高まっていること、従来の定量的な調査手法では、複雑な問題を理解することが難しいこと、半構造化インタビューは、インタビュイーの深い洞察を引き出すことができることなどが理由です。

今後、半構造化インタビューは、人工知能やビッグデータなどの技術と組み合わせて、さらに効果的に活用されるようになるでしょう。

結論

半構造化インタビューは、さまざまな場面で活用できる強力な調査手法です。インタビューのスキルを磨き、積極的に活用することで、より深い洞察を得ることができ、より良い意思決定を下すことができます。

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