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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