# ユーザーヒアリングの進め方：学術界と産業界は何を共有し、どこで分かれるか

- 著者：小川 修一郎（デザイン研究者／デザインコンサルタント）https://jamjet-iqbal.com/
- 初出：2026-10-31、更新：2026-11-01
- 正規の URL（HTML）：https://jamjet-iqbal.com/notes/design-user-interview-practice/
- 英語版：https://jamjet-iqbal.com/en/notes/design-user-interview-practice/（Markdown：https://jamjet-iqbal.com/en/notes/design-user-interview-practice.md）
- 言語：ja
- キーワード：user-interview, user-research, qualitative-interview, contextual-inquiry, critical-incident-technique, saturation, information-power, participant-response-bias, rapid-ethnography, service-design, customer-discovery, lean-startup, jobs-to-be-done, research-democratization, research-ethics, synthetic-users, ai-interviewer, research-practice-gap

> デザイン成果物（UI から、サービス、事業まで）をつくるためのユーザーヒアリングについて、学術の文献 32 本と、公的機関の手引きと調査倫理の規範 14 件、調査会社とコンサルの資料 12 件、実務家の一次証言 13 件を読み、本文が取れたものは本文で照合した。聞き方の作法は両者でほぼ一致する。意見や将来の予測ではなく過去の具体的な出来事を聞き、誘導せず、黙って聞き、言葉を観察と合わせて読む。学術は自己報告の限界と、聞き手が答えを動かす大きさを測った（Dell ら 2012 では、聞き手が作ったと思った方を選ぶ傾向が約 2.5 倍、通訳つきの外国人の聞き手では 5 倍）。産業は同じことを手引きと業界規範の規則にしている。分かれるのは聞いたあとである。止め時を、学術は飽和や information power という知識の十分さで決め（飽和は面接 9〜17 件、Hennink と Kaiser 2022）、産業は 1 ラウンド 4〜8 人を繰り返し、設計の判断に確信が持てるかで決める。分析を、学術は逐語の記録と体系的な手順で残し、産業は記憶が新しいうちに付箋でまとめ、調査 2 時間に分析 1 時間を当てる。人類学とデザインの学生を同じ場で比べた研究では、技法は同じで、違いは調査の目的と参加者の声の扱いに出た（Segelström 2013）。誰が聞くかは、産業では研究者以外へ広がり（実務家調査では研究を行う人としてプロダクトデザイナーが 61%）、倫理を確かめるのは、学術では所属機関の審査、産業では組織の手引きと業界規範である。事業の層では、学術が顧客発見の方法そのものを無作為化実験で確かめている（Camuffo ら 2020）。生成 AI については、合成ユーザーを人の代わりにしない点で両者が一致する。AI を聞き手にすることは、構造化した聞き取りでは人と同程度の質が報告され、探索的な面接では人が要るという評価が多い。

## 学術と産業の手引きはどこで食い違うか

**ユーザーヒアリング**は、作る前や作りながら、使う人や買う人に会って話を聞き、何を作るかの判断材料にする行為である。
学術界はこれを質的インタビュー、文脈の中で聞く contextual inquiry、参加者に素材を作ってもらう生成的な調査として論じてきた。
産業界は discovery のインタビュー、顧客インタビュー、顧客発見（customer discovery）と呼ぶ。
聞く対象は、画面の使い方から、サービスの仕組み、事業の仮説まで広がる。

このノートは、学術の文献 32 本（査読論文、博士論文、学術書、プレプリント 2 本）と、産業の資料 39 件を読んだ。
産業の資料は、公的機関の手引きと調査倫理の業界規範 14 件、調査会社、UX コンサル、デザインファーム、戦略コンサルの資料 12 件、方法を作り実施してきた実務家の一次証言 13 件である。
数値、引用、主張は、本文が取れた文献では本文の該当箇所で照合した。本文が取れなかった文献は、年のあとに「要旨」と添えて要旨の範囲だけで書いた（末尾の未検証事項）。

並べてみると、聞き方の作法はほとんど同じである。
人に「何が欲しいか」をそのまま聞かない。
過去の具体的な出来事を聞く。
誘導しない。
黙って聞く。
できれば相手の場で聞く。
ところが、何人に聞けば止めてよいか、聞いたものをどう記録し分析するか、誰が聞くか、倫理を誰が確かめるかになると、手引きの書き方が食い違う。
この食い違いは何から来ているのか。

## 意見を聞くか、出来事を聞くか

学術の側でこの作法を支えているのは、自己報告の限界についての知見である。
Nisbett と Wilson（1977）は、人が自分の判断の原因を報告するとき、その過程の記憶をたどっているのではなく、その種の刺激がその種の反応を生みそうかという因果の理論を当てはめて答えていると論じた。
Jerolmack と Khan（2014、要旨）は、人が言うことは行うことの弱い予測因子であり、面接と質問紙の研究者はしばしば自己報告を行動と取り違えると述べ、この誤りを「態度の誤謬」と名づけた。
同じ要旨は、態度と行動のずれに取り組むのは面接ではなく民族誌の方だと主張する。

デザイン研究の側では、Beyer と Holtzblatt（1995、冒頭の段落）が、従来の面接と質問紙は今のアプリケーションの設計には足りず、その人の仕事の文脈の中でその人を理解する必要があると書き、題名のとおり、設計者が顧客に弟子入りする関係を提案した。
過去の具体的な出来事を集める方法には、Butterfield ら（2005、要旨）が 50 年の歩みをたどった critical incident technique（CIT）もある。
Gremler（2004、要旨）によれば、サービス研究だけで CIT を使った研究が 141 件ある。

産業の手引きは、同じことを手順として書いている。
GOV.UK の Service Manual は、インタビュー中は物語と実例に焦点を当て、一般論と「どうあるべきか」の話を避けるよう求める。
Teresa Torres（2022）は「最後に〜したときのことを話してください」という問いで始めるよう勧める。
Ash Maurya（2017）は、確かな根拠は顧客が過去にしたことか今していることだけで、「使いますか」のように将来を聞くと偏りに入ると書く。
Strategyzer の Luo（2023）は、意見より事実と経験を聞き、買うかどうか、いくら払うかを聞かないよう勧める。
JTBD の switch interview を実演した Spiek と Moesta は、参加者が「ほかならどこで買うか」と推測を語り始めると、その部分を記録から外させる。
Indi Young（2015）の listening session は、最近の出来事のあいだに頭の中を通ったことすべてを聞き、解決策についての質問はしない。

両者は、言葉を観察と合わせて読むという処方でも一致する。
Jerolmack と Khan が民族誌を勧めるのに対して、Nielsen Norman Group（Rosala と Pernice 2023）はインタビューの限界として、記憶が不確かなことと、観察した行動が得られず自己報告に頼ることを挙げ、IDEO.org の Design Kit は「その人が言うことは一つのデータにすぎない」と書いて、身振りと文脈を見るよう求める。
GOV.UK は観察の訪問に、黙って見る、時々聞く、一手ごとに説明してもらう、の三段階を置き、時々聞くやり方を、自然さと理解の釣り合いがとれる方法としている。

## 聞き手は答えを動かすか

答えを動かすのは質問の言い回しだけではない。
Dell ら（2012）は、インドのバンガロールで 450 件の面接を行い、参加者が、聞き手が作ったと信じた方の技術を約 2.5 倍選びやすいことを示した。
二つは同じものだった。
聞き手が通訳を要する外国人の研究者だと、この偏りは 5 倍になった。
聞き手が作った方をわざと劣化させても、参加者はそちらを選んだ。

産業の規範は、この偏りを規則にしている。
英国の Market Research Society の行動規範（2023）は、データ収集の設計で、参加者を特定の見方へ誘導しないことを求める。
GOV.UK のユーザーリサーチのブログで Spanton（2014）は、予想した結論へ調査を導かないよう求め、「サイトのこの部分はどれくらい簡単でしたか」のような誘導質問を例に挙げた。
Erika Hall（2013）は、よいインタビューとは黙ることだと書き、間を置いて話を引き出すよう勧める。
Strategyzer と Steve Blank（2020）は、聞く場は売り込む場ではないと書く。

一致の中に、扱いの深さの違いがある。
産業の規則は、言い回しと聞き手の構えで偏りを抑えようとする。
Dell らの結果は、偏りの大きさが聞き手と参加者の社会的な距離で変わり、聞き手が作ったと参加者が思うだけで生じることを示している。
デザイナーが自分の案を持って聞きに行く場面は、この実験の、聞き手が作ったと参加者が知っている条件に重なる。
ただし、この数字はインドの特定の集団での測定であり、どの場面でも同じ大きさになるとは言えない。

## 何人に聞けば止めてよいか

止め時の決め方は、両者がはっきり分かれる点である。
学術は、知識が十分になったかで止める。
Guest ら（2006、要旨）は、西アフリカの女性 60 人への面接を分析し、飽和は最初の 12 件の中で起き、大きな主題の要素は 6 件で現れていたと報告した。
Hennink と Kaiser（2022）は、飽和を実証的に確かめた 23 本を系統的にレビューし、面接では 9〜17 件で飽和に達したが、それは比較的均質な集団と狭く定めた目的の研究に限られると述べた。
複数の国にまたがる研究や、コードの意味の飽和を問う研究は、もっと多くの面接を要した。
Malterud ら（2016、要旨）は、飽和という語が方法論ごとにばらばらに使われていることを批判し、標本が研究に関わる情報を多く持つほど必要な人数は減るという information power を提案した。
人数は、研究の目的、標本の特定性、既存の理論の使用、対話の質、分析の戦略で決まるとされる。

産業は、ラウンドを単位にして、設計の判断に確信が持てるかで止める。
GOV.UK は、各ラウンドに明確な目的を置くよう求め、1 ラウンドのインタビューかユーザビリティテストは典型的に 4〜8 人とし、alpha の段階については、障害のある人を含めて設計解が利用者のニーズを満たすと確信できたときに調査は十分だと書く。
User Interviews 社の 2023 年の実務家調査（929 人の自己選択の標本）では、司会のつく調査の参加者の中央値は 8 人だった。
事業の層ではもっと多く聞く。
Blank は、自分の授業で 10 週に 100 人の顧客と話すことを課している（2020）。

二つの基準のあいだを、産業の側から埋めようとする動きもある。
NN/g の Rosala（2021）は、決まった人数はないと書き、ユーザビリティテストの 5 人という目安をインタビューに当てはめるのは誤りで、探索的な研究の多くでは 5 人では少なすぎると述べる。
そのうえで 5〜6 人の代表的な標本で始め、分析しながら、新しいことを学ばなくなるまで足すよう勧め、根拠に Guest らの飽和の研究を挙げる。
5 人という目安の出どころである Nielsen と Landauer（1993、要旨）は、ユーザビリティの問題の発見数を、試した人数の関数として Poisson 過程で表したモデルであり、面接の飽和を扱ったものではない。
Jared Spool（2011）は人数より観察の時間で考えるよう勧め、一人と 2 時間向き合うことが、8 人と 15 分ずつより価値を持ちうると書いた。
年に一度しか調査しないチームは、調査しないチームとほとんど同じように苦労し、2 時間の観察には 6 週ごとが最低の間隔に見えたという。
この観察は Spool が多くのチームを見て得た経験則で、因果を確かめたものではない。

## 聞いたあとをどう扱うか

聞いたものを記録し、分析し、成果物にする段で、違いはさらに大きくなる。
GOV.UK は、各ラウンドのあと、記憶が新しいうちにできるだけ早く分析するよう求め、調査 2 時間につき分析 1 時間を目安にする。
観察した人を多く集めると研究者の偏りを減らせるとし、付箋を動かして群を作る affinity sorting で所見をまとめる。
米国の digital.gov も、インタビューには聞き手とメモ係の少なくとも 2 人が要るとする。
学術の質的研究では、逐語の記録を作り、手順を明示して主題を取り出す。
Braun と Clarke（2006、要旨）は、心理学で広く使われながら位置づけが曖昧だった主題分析（thematic analysis）に、意図的で厳密に行うための手引きを与えた。

この二つの扱い方を同じ場で比べた研究がある。
Segelström（2013）は、人類学の学生 2 人とデザインの学生 2 チームに、アドベント（待降節）の市という同じ場を調べさせた。
人類学の学生は文献をもとに早く焦点を絞り、研究の問いを最後まで変えなかった。
半構造化面接を録音して文字に起こし、分析では一人ひとりの声に忠実であることを目指した。
デザインの学生は行動に移せる洞察を目指し、もっと有望な領域が見つかれば最初の焦点をいつでも変えた。
発表された材料には、参加者一人ひとりの声は見えず、ペルソナと利用者像が中心にあった。
Segelström は、両者は同じ技法を似たやり方で使っており、違いは調査の目的と参加者の声の扱いにあって、資料を得たあとの分析と統合で最もはっきり出ると結論した。
この比較は学生どうしで、一つの場での結果である。
学術界と産業界の比較そのものではないが、知るために聞くことと、作るために聞くことの違いが、技法ではなく聞いたあとの扱いに現れることを示している。

学術の側にも、この差を問題にする議論がある。
Dourish（2006）は、HCI で民族誌の研究を「設計への含意」で評価する慣行を批判した。
含意を引き出すことにこだわると民族誌の性質を見誤り、民族誌の価値は、それが与えるモデルと考え方の方にあると論じた。
Dourish が民族誌の評価の物差しから外そうとした「設計への含意」は、デザインの学生にとっては調査の目的そのものだった。

一方で、学術は速く聞く方法も研究してきた。
Millen（2000、要旨）は製品開発の短い周期に合わせた rapid ethnography を提案し、焦点と範囲を絞り、主要な情報提供者（key informant）を使い、複数の観察者で記録し、共同で分析する、という要素を挙げた。
Vindrola-Padros と Johnson（2020）は迅速な質的研究の技法をレビューし、従来の方法を速くする工夫が、逐語の記録を作らない（収集と分析を同時に行うか、音声や映像から直接コード化する）か、記録づくりを速めるかの二つにまとまると報告した。
同じレビューは、メモだけに頼ると細部が失われること、従来と同じ質を得るには経験のある研究者が要ることを欠点に挙げる。
付箋でまとめる産業のやり方は前者の型にあたり、学術のレビューはその型の費用を名指ししている。

## 誰が聞くか

聞き手が誰かでも、両者の前提が違う。
産業では、研究者でない人が聞くことが広がっている。
User Interviews 社の 2023 年の調査では、回答者の 26% がデザイナー、PM、マーケター、データアナリストなど、研究者ではないが研究を行う人だった。
ResearchOps のない組織では、研究者でない人が研究の担い手の 61% を占めた。
Maze の 2024 年の調査（自社で配布した 1,234 人）では、研究を行う人としてプロダクトデザイナーが 61%、PM が 38%、マーケターが 17% 挙がった。
UXPA の 2024 年の調査（37 か国の 444 人）を集計した MeasuringU（2025）では、「ユーザーリサーチ、インタビュー、質問紙」を使う人が 75% で、UX の手法の中で最も多かった。
User Interviews 社の 2025 年の調査では、ResearchOps が支える手法の首位はインタビューで 92% だった。

この広がりには、実務家自身の懸念もある。
User Interviews 社の 2023 年の調査で、研究の民主化（研究者以外が研究を担うこと）への気持ちは 5 点中 2.95 で、自由記述 526 件のうち 45% が否定的だった。
最も多い懸念は質の低下である。
freee の粟村（2023）は、PM やデザイナーのインタビューに、閉じた質問の多いものなど基本を踏まえないものが見られるようになったと振り返った。
手順をまとめた kit の維持が追いつかず、アポイント、謝礼、機密の調整が実査と並行できなくなったため、ResearchOps の専任を雇ったという。
NN/g の Pernice（2022）は、複雑な調査は経験のある研究者が担い、易しい調査は指導と資源を渡して任せるよう勧める。
メルペイの草野（2025）は、週ごとに調査を定常的に開く Weekly UXR という仕組みで、調査を一から設計する費用を下げ、社内の関係者が気軽に使い始められるようにしている。

学術は、聞き手の技量を方法の妥当性の一部として扱う。
Segelström（2013）が人類学とデザインの比較を行った動機の一つは、デザイナーは現場の調査に十分な技量と準備がないという、学術文献に広くある批判だった。
研究と実務の溝の研究もある。
Colusso ら（2017）が実務家 22 人に聞いたところ、学術研究は実務でほとんど使われず、実務家は行動に移せる指針を好んだ。
Gray ら（2014、要旨）は、affinity diagramming と affordance の使い方を interaction designer に聞き、実務の発想が研究へ上がる道と、理論が実務へ降りる道のモデルを示した。
このノートの収集では、研究者でない人が行うインタビューの質を測った学術研究は見つからなかった。

## 倫理を誰が確かめるか

倫理の中身は、両者でかなり近い。
GOV.UK は、すべての参加者から情報を与えたうえでの同意を取り、参加は自発的でいつでもやめられること、データを何に使い、どれだけ保存するかを伝えるよう求める。
子どもや弱い立場の人では、本人と保護者などの両方から同意を取る。
ICC と ESOMAR の国際規範（2025）は、誰にでも参加を断る権利があること、集める情報を研究の目的に直接関わる範囲に限ることを定める。

違うのは、誰が確かめるかである。
このノートで読んだ学術の面接研究には、所属機関の倫理審査（IRB）の承認を明記したものがある（Kapania ら 2025）。
GOV.UK の同意の頁は、同意の取り方とデータの扱いを定めるが、第三者による審査を前提にしていない。
デジタル庁のサービスデザイン関連ガイドライン改訂の検討会（2026）では、委員から、倫理委員会の承認が要る場合があることを追記し、負荷の高い作業や機微な情報に当たるときは倫理委員会へ上げる、という意見が出ている。
これは委員の意見で、決定ではない。
産業と行政では、倫理の確認は組織の手引きと業界規範が担い、第三者の審査は例外として扱われていることが、この議論から読み取れる。

学術は、誰を聞き手の前に呼ぶかという力の問題も論じてきた。
Harrington ら（2019、要旨）は、参加型デザインのワークショップが豊かで恵まれた人の活動になりやすく、研究の歴史的な文脈、地域への接近、素材の受け止め方、個人の語りを集めることの害に緊張があると論じた。
Costanza-Chock（2020、要旨）は、普遍を装うデザインの原則が、交差的に不利な立場の人を消していくと論じ、周縁化された共同体が主導するデザインを提案した。
産業と行政も、多様な参加者を求める。
GOV.UK は、いま障害のある利用者がいなくても、障害のある参加者を含めるよう求め、将来使いたい人に壁を作らないことを理由に挙げる。
デジタル庁の DS-670.1（2026）は、障害者や高齢者がプロジェクトの各段階に参加して設計と評価に寄与するインクルーシブデザインの考え方を、多様な利用者の特定に含めている。
多様な参加者を求める結論は同じでも、Harrington らと Costanza-Chock は構造的な不平等を、GOV.UK は将来の利用者に壁を作らないことを理由にしている。

## UI、サービス、事業で聞き方は変わるか

UI の層では、ヒアリングは試作の評価と隣り合う。
GOV.UK は、利用者とその課題とニーズを知る discovery の調査を、サービスの計画、設計、構築の前に行うよう求める。
続く alpha の段階は、想定する利用者で試作を試し、設計解がニーズを満たすと確信できるまで調べる。
ここでは Dell らの偏りが最も効きやすい。
試作を作った本人がそれを参加者の前に置けば、参加者が聞き手の作ったものを選ぶ条件がそろう。

サービスの層では、聞く相手が増える。
英国の Design Council の Double Diamond は、最初の発見の段階を、問題を想定するのではなく理解する段階とし、課題の影響を受ける人と話し、時間を共にすることを含める。
Segelström（2013）は、サービスデザインを、利用者、職員、その他の関係者を調査に巻き込む「関係者中心」の分野と位置づけた。
サービスデザインの事務所 3 社を参与観察すると、関係者を着想の源として扱うか、案を一緒に作る人として扱うかで、事務所ごとの違いが外向けの説明よりずっと大きかった。
実務家への面接からは、調査の洞察を可視化する理由として、洞察を言葉にするため、依頼主に伝えるため、資料を生きたまま保つため、の三つが出た。
Trischler ら（2018）は図書館のアイデアコンテストで、顧客を含むチームの案が、社内の専門職だけのチームの案より利用者の便益と新しさで高く、実現性で低いことを報告した。
この結果が出たのは、まとまりがあり共同で案を作ったチームに限られる。
これは聞き取りではなく、顧客を設計に加えることの効果である。
Sleeswijk Visser ら（2005、要旨）の contextmapping は、研究のプロジェクトと長年の産業の実務から作られた生成的な調査の手法で、学術と産業の境界で生まれた方法の例である。

事業の層では、ヒアリングは仮説の検証になる。
Blank の 2026 年の授業は、録音した実在の人への面接を少なくとも 10 件課し、半分は対面で、各面接を「仮説、実験、予想した結果、実際の結果、次の手」の形で書かせる。
Maurya は、早く採用する顧客を探すときに問うべきは「誰か」ではなく「いつか」だと書き、属性よりも行動の引き金を見るよう勧める。

学術はこの層で、方法そのものを確かめている。
Camuffo ら（2020、要旨）は、イタリアの新興企業 116 社を無作為に分け、仮説を立てて厳密に試すよう教えた群が、より高い成果を出し、別の案へ方向転換しやすく、脱落は増えなかったことを報告した。
Leatherbee と Katila（2020）は、NSF の I-Corps で 8 週間に 100 件近い面接を行う 152 チームを追った。
仮説の設定、検証、事業案の収束という要素は予想どおりつながり、MBA で学んだメンバーはこの方法に抵抗したが、事後にその価値を認めた。
I-Corps は Blank が lean startup の方法で作った NSF のプログラムで、Blank が授業で課す 100 人という数とも重なる。
Shepherd と Gruber（2021、要旨）は、lean startup を顧客開発を含む五つの構成要素に分け、研究の知見で補うことで、学術と実務の溝を狭めようとした。
UI とサービスの層の聞き取りの方法について、効果を無作為化実験で確かめた研究は、このノートの収集には無かった。

## 生成 AI は聞き手と話し手のどちらに入るか

生成 AI は、ヒアリングの二つの位置に入りつつある。
一つは聞き手である。
Xiao ら（2020）は、約 600 人のフィールド研究で、自由回答を解釈して必要なら追って質問するチャットボットの会話型調査を、通常のオンライン質問紙と比べた。
チャットボットの方が参加者の関与が高く、情報量、関連性、具体性、明確さで回答の質が高かった。
Wuttke ら（2025）は、大学生を AI と人の面接者に無作為に割り当てた小規模な研究で、データの質は従来の方法と同程度だったと報告した。
手順からの逸脱の多さは両者で同程度だったが、中身は違い、人の面接者は相手の答えを言い直して確かめる手順を怠りがちだった。
Wuttke ら（2026、プレプリント）は 571 人で、AI による面接が、標準化した質問紙では拾えない考え方の違いを示し、面接を終えた人の評価は質問紙と同等以上だったと報告する。
ただし、終えた人の割合は条件で違った。

産業の試行の評価は、もう少し厳しい。
NN/g の Rosala（2026）は、AI 面接ツール 2 種を研究のリーダーと ResearchOps の専門職 10 人で試した。
会話が自然だったと答えたのは 3 人、くつろげたと答えたのは 5 人で、話を遮る、答えのあと長く黙る、同じ質問を繰り返す、という問題が両方のツールに見られた。
Rosala は、AI の面接は速く広く聞けるが、人が行う深い半構造化面接の代わりにはならないと結論している。

もう一つの位置は話し手、つまり参加者である。
ここでは両者の結論がもっとも近い。
Agnew ら（2024）は、人の参加者を大規模言語モデルで置き換える提案を集め、その動機が費用の削減と集めるデータの多様性にあること、そして代表、包摂、理解という、人と行う研究の基本の価値と衝突することを論じた。
Wang ら（2025）は、4 つのモデルと、16 の属性集団にわたる 3,200 人の研究で、モデルが集団を誤って描き、平板にすることを示した。
Kapania ら（2025）が質的研究者 19 人に聞くと、研究者は当初、モデルが似た語りを返すことに驚いたが、対話を重ねるうちに、同意と主体性を奪うこと、手触りと文脈の深さを欠くことなどの限界を挙げた。
Hämäläinen ら（2023、要旨）は、GPT-3 がゲームを芸術として体験した話をもっともらしく作れることを示しつつ、合成データは着想や予備実験には使えても、所見は必ず実データで確かめるべきだと書く。
Park ら（2026、プレプリント）は、約 2 時間の面接などの自己報告をもとに個人を模したエージェントを作っており、ヒアリングの記録そのものが合成参加者の材料になり始めている。

産業の実務家も、合成ユーザーを人の代わりにしない。
NN/g の Rosala と Moran（2024）が過去の調査を合成ユーザーで再現すると、合成ユーザーは受けた講座をすべて修了したと答え、何にでも関心を示した。
二人は、合成ユーザーは机上調査と仮説づくりには使えるが、最終の判断には使えないとし、合成の所見を実在の利用者の所見として示さないよう求める。
Torres（2024）は、生成 AI で実在の人との discovery を置き換えないよう書いた。
Steve Portigal（2023）は、Niloufar Salehi が合成ユーザーのサービスを試した報告を紹介し、真の調査の代わりに勧められたときに共有するよう促した。
Blank（2026）は授業で AI の顧客ペルソナとの合成面接を認めるが、実際の面接が合成の面接を採点するのであって、その逆ではないと書く。
例外は量的な調査の再現で、Bain & Company（2026）は、過去の回答者ごとのデータから作ったデジタルツインで、過去のコンジョイント調査の主要な結果の約 90% を再現したと報告する。
この 90% は 1 社 1 調査の主張で、何を主要な結果として数えたか、何をもって再現と判定したかは記事に書かれていない。
User Interviews 社の 2025 年の調査では、研究に AI を使う人は 80% で、91% が出力の正確さと作り話を心配していた。

## 共通と差異の一覧

| 論点 | 共通する部分 | 学術界の重心 | 産業界の重心 |
|---|---|---|---|
| 何を聞くか | 意見や将来の予測ではなく、過去の具体的な出来事を聞く。言葉を観察と合わせて読む | 自己報告の限界の理論（Nisbett と Wilson、Jerolmack と Khan）、CIT、contextual inquiry | 手順の規則（GOV.UK、Torres、Maurya、Strategyzer、switch interview） |
| 誘導と迎合 | 誘導しない。黙って聞く。売り込まない | 偏りの大きさを測る（Dell らで約 2.5 倍、外国人の聞き手で 5 倍） | 言い回しと構えの規則（MRS の行動規範、GOV.UK、Hall） |
| 止め時 | 決まった人数はない。分析しながら足す | 知識の十分さ（飽和、information power。面接 9〜17 件の目安は均質な集団と狭い目的に限る） | 1 ラウンド 4〜8 人を繰り返し、設計の判断への確信で止める。観察の時間と頻度で考える |
| 記録と分析 | 観察を束ねて主題や所見にする | 逐語の記録と明示した手順。速い方法も研究し、その費用を名指しする | 記憶が新しいうちに付箋でまとめる。調査 2 時間に分析 1 時間 |
| 成果物 | 参加者の世界の理解 | 参加者の声を保った記述、モデル、考え方 | 行動に移せる洞察、ペルソナ、設計の機会 |
| 誰が聞くか | 聞き手の技量が結果を左右する | 訓練を受けた研究者を前提にする | 研究者以外へ広げ、研修、kit、ResearchOps で質を支える |
| 倫理 | 同意、自発的な参加、撤回の権利、集める情報の最小化、多様な参加者 | 所属機関の倫理審査。力と不平等の批判（Harrington ら、Costanza-Chock） | 組織の手引きと業界規範。第三者の審査は例外。アクセスできない人を生まない |
| 事業の層 | 買うかどうかを聞かず、行動の事実で仮説を確かめる | 方法そのものを無作為化実験と追跡で確かめる | 授業と実務の手順（Blank、Maurya、Strategyzer） |
| 生成 AI | 合成ユーザーを人の代わりにしない | 構造化した聞き取りで AI の聞き手は人と同程度。合成参加者の害を測る | AI の聞き手は探索的な面接には不向き。合成は机上調査と仮説づくりまで |

## 違いはどこから来るか

表の差異は、聞いたものが誰に何を正当化しなければならないかの違いとして読める。
これはこのノートの解釈である。
学術のヒアリングは、その場にいなかった読み手に、知識の主張を確かめてもらう必要がある。
だから、止め時を飽和で説明し、逐語の記録と手順を残し、参加者の声を記述に保ち、倫理を第三者に確かめさせる。
産業のヒアリングは、同じチームに、次に何を作るかの判断を今すぐ支える必要がある。
だから、ラウンドを繰り返し、確信で止め、記憶が新しいうちに束ね、多くの人を聞く場に入れる。
Segelström の比較で、同じ技法の違いが分析と統合で最もはっきり出たことは、この読みと合う。

この境界は動いている。
産業の側では、NN/g が飽和の研究を引いて人数を説明し、デジタル庁の検討会の委員は、マイノリティを含む質的調査の人数の目安、複数の分析者、トライアンギュレーション、倫理委員会への相談を手引きに書き込むよう提案している。
学術の側では、rapid ethnography と迅速な質的研究が、速さの代わりに何を失うかを測ってきた。
事業の層では、実務から生まれた lean startup を、学術が無作為化実験で確かめている。

## この調べで言えること、言えないこと

言えるのは、聞き方の作法については学術と産業がほぼ一致し、差異は止め時、記録と分析、聞き手、倫理の確認、成果物の形という、聞いたあとの扱いに集まっていることである。
この差異は、どちらかが正しいという差ではない。
どちらも、聞いたものを何に使うかに合わせた選択である。

言えないことも多い。
産業の数値は、自社の顧客に偏る自己選択の調査（User Interviews 社、Maze）と、方法を公開していない主張（Bain & Company）を含み、調査どうしで比べられない。
人数の学術の知見（飽和と information power）は、保健や社会科学の面接研究から来ており、デザインのヒアリングで人数の基準を実証した研究は、このノートの収集では見つからなかった。
Segelström の比較は学生を対象にした一つの場の結果で、Dell らの測定はインドの特定の集団の結果である。
サービスデザインの実務家が自分のヒアリングの手順を書いた一次資料は、確保できなかった（This is Service Design Doing の該当章は取得できなかった）。
UI とサービスの層で聞き取りの方法の効果を確かめた実験と、研究者でない人のインタビューの質を測った研究も、見つからなかった。

## 関連ノート

- [質的研究と量的研究の違い：デザインの文脈で](https://jamjet-iqbal.com/notes/qualitative-quantitative-design-research/)：質的研究と量的研究の違いと、デザイン研究での手法の選び方
- [デザイン研究における質的手法の位置づけは学術的主流か](https://jamjet-iqbal.com/notes/design-research-methodology-mainstream/)：デザイン研究での質的手法の位置づけ
- [問題を立て直す実務手法の系譜：起源をたどると誰が作ったか](https://jamjet-iqbal.com/notes/problem-definition-methods-industry/)：Jobs-to-be-Done の三つの系統を含む、問題を立て直す実務手法
- [デザインと新規事業の工程は、どの標準に載るか](https://jamjet-iqbal.com/notes/design-work-process-standards/)：ISO 9241-210（人間中心設計）と工程の標準
- [デザイン業界における AI 活用 — 学術レビュー（2026）](https://jamjet-iqbal.com/notes/ai-in-design-literature/)：合成ユーザーを含む、デザインでの AI 活用の学術レビュー

## 未検証事項

主要主張に未検証の記述は残していない。
次の文献は本文を取れず（出版社と機関リポジトリの多くが機械の取得を断った）、要旨の範囲で書いた。
Beyer と Holtzblatt（1995、冒頭の段落まで）、Braun と Clarke（2006）、Butterfield ら（2005）、Camuffo ら（2020）、Costanza-Chock（2020）、Gray ら（2014）、Gremler（2004）、Guest ら（2006）、Hämäläinen ら（2023）、Harrington ら（2019）、Jerolmack と Khan（2014）、Malterud ら（2016）、Millen（2000）、Nielsen と Landauer（1993）、Shepherd と Gruber（2021）、Sleeswijk Visser ら（2005）。
このうち Camuffo ら、Harrington ら、Jerolmack と Khan は、出所の許諾が確かめられない写しか機械の取得を断る頁でしか本文が見つからず、使わなかった。
Wuttke ら（2026）と Park ら（2026）はプレプリントで、査読版は確認できなかった。

## 参照文献

アクセスはすべて 2026-11-01。台帳と検証の記録は `source/review/design-user-interview-practice/` の `papers.md` と `industry.md`。

### 学術

- Agnew, William, A. Stevie Bergman, Jennifer Chien, Mark Díaz, Seliem El-Sayed, Jaylen Pittman, Shakir Mohamed, and Kevin R. McKee. 2024. "The Illusion of Artificial Inclusion." *Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems*: 1–12. https://doi.org/10.1145/3613904.3642703
- Beyer, Hugh R., and Karen Holtzblatt. 1995. "Apprenticing with the Customer." *Communications of the ACM* 38 (5): 45–52. https://doi.org/10.1145/203356.203365
- Braun, Virginia, and Victoria Clarke. 2006. "Using Thematic Analysis in Psychology." *Qualitative Research in Psychology* 3 (2): 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
- Butterfield, Lee D., William A. Borgen, Norman E. Amundson, and Asa-Sophia T. Maglio. 2005. "Fifty Years of the Critical Incident Technique: 1954–2004 and Beyond." *Qualitative Research* 5 (4): 475–497. https://doi.org/10.1177/1468794105056924
- Camuffo, Arnaldo, Alessandro Cordova, Alfonso Gambardella, and Chiara Spina. 2020. "A Scientific Approach to Entrepreneurial Decision Making: Evidence from a Randomized Control Trial." *Management Science* 66 (2): 564–586. https://doi.org/10.1287/mnsc.2018.3249
- Colusso, Lucas, Cynthia L. Bennett, Gary Hsieh, and Sean A. Munson. 2017. "Translational Resources: Reducing the Gap Between Academic Research and HCI Practice." *Proceedings of DIS 2017*: 957–968. https://doi.org/10.1145/3064663.3064667
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- Dell, Nicola, Vidya Vaidyanathan, Indrani Medhi, Edward Cutrell, and William Thies. 2012. "'Yours Is Better!' Participant Response Bias in HCI." *Proceedings of CHI 2012*: 1321–1330. https://doi.org/10.1145/2207676.2208589
- Dourish, Paul. 2006. "Implications for Design." *Proceedings of CHI 2006*: 541–550. https://doi.org/10.1145/1124772.1124855
- Gray, Colin M., Erik Stolterman, and Martin A. Siegel. 2014. "Reprioritizing the Relationship Between HCI Research and Practice: Bubble-Up and Trickle-Down Effects." *Proceedings of DIS 2014*: 725–734. https://doi.org/10.1145/2598510.2598595
- Gremler, Dwayne D. 2004. "The Critical Incident Technique in Service Research." *Journal of Service Research* 7 (1): 65–89. https://doi.org/10.1177/1094670504266138
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- Hämäläinen, Perttu, Mikke Tavast, and Anton Kunnari. 2023. "Evaluating Large Language Models in Generating Synthetic HCI Research Data: A Case Study." *Proceedings of CHI 2023*: 1–19. https://doi.org/10.1145/3544548.3580688
- Harrington, Christina, Sheena Erete, and Anne Marie Piper. 2019. "Deconstructing Community-Based Collaborative Design: Towards More Equitable Participatory Design Engagements." *Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction* 3 (CSCW): 1–25. https://doi.org/10.1145/3359318
- Hennink, Monique, and Bonnie N. Kaiser. 2022. "Sample Sizes for Saturation in Qualitative Research: A Systematic Review of Empirical Tests." *Social Science & Medicine* 292: 114523. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.114523
- Jerolmack, Colin, and Shamus Khan. 2014. "Talk Is Cheap: Ethnography and the Attitudinal Fallacy." *Sociological Methods & Research* 43 (2): 178–209. https://doi.org/10.1177/0049124114523396
- Kapania, Shivani, William Agnew, Motahhare Eslami, Hoda Heidari, and Sarah E. Fox. 2025. "'Simulacrum of Stories': Examining Large Language Models as Qualitative Research Participants." *Proceedings of CHI 2025*: 1–17. https://doi.org/10.1145/3706598.3713220
- Leatherbee, Michael, and Riitta Katila. 2020. "The Lean Startup Method: Early-Stage Teams and Hypothesis-Based Probing of Business Ideas." *Strategic Entrepreneurship Journal* 14 (4): 570–593. https://doi.org/10.1002/sej.1373
- Malterud, Kirsti, Volkert Dirk Siersma, and Ann Dorrit Guassora. 2016. "Sample Size in Qualitative Interview Studies: Guided by Information Power." *Qualitative Health Research* 26 (13): 1753–1760. https://doi.org/10.1177/1049732315617444
- Millen, David R. 2000. "Rapid Ethnography: Time Deepening Strategies for HCI Field Research." *Proceedings of DIS 2000*: 280–286. https://doi.org/10.1145/347642.347763
- Nielsen, Jakob, and Thomas K. Landauer. 1993. "A Mathematical Model of the Finding of Usability Problems." *Proceedings of INTERCHI '93*: 206–213. https://doi.org/10.1145/169059.169166
- Nisbett, Richard E., and Timothy D. Wilson. 1977. "Telling More Than We Can Know: Verbal Reports on Mental Processes." *Psychological Review* 84 (3): 231–259. https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.3.231
- Park, Joon Sung, Carolyn Q. Zou, Jonne Kamphorst, Niles Egan, Aaron Shaw, Benjamin Mako Hill, Carrie Cai, Meredith Ringel Morris, Percy Liang, Robb Willer, and Michael S. Bernstein. 2026. "LLM Agents Grounded in Self-Reports Enable General-Purpose Simulation of Individuals." arXiv:2411.10109（プレプリント、v3）. https://arxiv.org/abs/2411.10109
- Segelström, Fabian. 2013. *Stakeholder Engagement for Service Design: How Service Designers Identify and Communicate Insights*. Linköping Studies in Arts and Science 586, Linköping University（博士論文）. https://doi.org/10.3384/diss.diva-97320
- Shepherd, Dean A., and Marc Gruber. 2021. "The Lean Startup Framework: Closing the Academic–Practitioner Divide." *Entrepreneurship Theory and Practice* 45 (5): 967–998. https://doi.org/10.1177/1042258719899415
- Sleeswijk Visser, Froukje, Pieter Jan Stappers, Remko van der Lugt, and Elizabeth B.-N. Sanders. 2005. "Contextmapping: Experiences from Practice." *CoDesign* 1 (2): 119–149. https://doi.org/10.1080/15710880500135987
- Trischler, Jakob, Simon J. Pervan, Stephen J. Kelly, and Don R. Scott. 2018. "The Value of Codesign: The Effect of Customer Involvement in Service Design Teams." *Journal of Service Research* 21 (1): 75–100. https://doi.org/10.1177/1094670517714060
- Vindrola-Padros, Cecilia, and Ginger A. Johnson. 2020. "Rapid Techniques in Qualitative Research: A Critical Review of the Literature." *Qualitative Health Research* 30 (10): 1596–1604. https://doi.org/10.1177/1049732320921835
- Wang, Angelina, Jamie Morgenstern, and John P. Dickerson. 2025. "Large Language Models That Replace Human Participants Can Harmfully Misportray and Flatten Identity Groups." *Nature Machine Intelligence* 7 (3): 400–411. https://doi.org/10.1038/s42256-025-00986-z
- Wuttke, Alexander, Matthias Aßenmacher, Christopher Klamm, Max M. Lang, Quirin Würschinger, and Frauke Kreuter. 2025. "AI Conversational Interviewing: Transforming Surveys with LLMs as Adaptive Interviewers." *Proceedings of LaTeCH-CLfL 2025*: 179–204. https://doi.org/10.18653/v1/2025.latechclfl-1.17
- Wuttke, Alexander, Max M. Lang, Christopher Klamm, Quirin Würschinger, and Frauke Kreuter. 2026. "AI Conversational Interviewing: Scaling Up Semi-Structured and In-Depth Interviews." arXiv:2606.20064（プレプリント）. https://arxiv.org/abs/2606.20064
- Xiao, Ziang, Michelle X. Zhou, Q. Vera Liao, Gloria Mark, Changyan Chi, Wenxi Chen, and Huahai Yang. 2020. "Tell Me About Yourself: Using an AI-Powered Chatbot to Conduct Conversational Surveys with Open-Ended Questions." *ACM Transactions on Computer-Human Interaction* 27 (3): 1–37. https://doi.org/10.1145/3381804

### 公的機関、標準、調査倫理の規範

- Design Council. n.d. "The Double Diamond." https://www.designcouncil.org.uk/our-resources/the-double-diamond/
- デジタル庁. 2026. 「DS-670.1 ユーザビリティガイドライン」（2026-06-12 デジタル社会推進会議幹事会決定）. https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/e2a06143-ed29-4f1d-9c31-0f06fca67afc/a0942cf4/20260612_usability_guidelines.pdf
- デジタル庁. 2026. 「第 4 回サービスデザイン関連ガイドライン改訂に係る検討会」. https://www.digital.go.jp/councils/service-design-related-guidelines-revision/99fd3421-0231-4c10-a935-992c0eeef48f
- digital.gov (U.S. General Services Administration). n.d. "Interviews and Observations." HCD Guide. https://digital.gov/guides/hcd/discovery-operations/interviews
- GOV.UK Service Manual. 2016. "User Research in Discovery." https://www.gov.uk/service-manual/user-research/user-research-in-discovery
- GOV.UK Service Manual. 2017. "User Research in Alpha." https://www.gov.uk/service-manual/user-research/user-research-in-alpha
- GOV.UK Service Manual. 2017. "Using In-Depth Interviews." https://www.gov.uk/service-manual/user-research/using-in-depth-interviews
- GOV.UK Service Manual. 2017. "Contextual Research and Observation." https://www.gov.uk/service-manual/user-research/contextual-research-and-observation
- GOV.UK Service Manual. 2016. "Plan a Round of User Research." https://www.gov.uk/service-manual/user-research/plan-round-of-user-research
- GOV.UK Service Manual. 2026. "Finding Participants for User Research."（2026-09-22 更新） https://www.gov.uk/service-manual/user-research/find-user-research-participants
- GOV.UK Service Manual. 2016. "Analyse a Research Session." https://www.gov.uk/service-manual/user-research/analyse-a-research-session
- GOV.UK Service Manual. 2018. "Getting Informed Consent for User Research." https://www.gov.uk/service-manual/user-research/getting-users-consent-for-research
- ICC and ESOMAR. 2025. *ICC/ESOMAR International Code on Market, Opinion and Social Research and Data Analytics*. https://community.esomar.org/uploads/public/knowledge-and-standards/codes-and-guidelines/ICCESOMAR-International-Code_English.pdf
- Market Research Society. 2023. *MRS Code of Conduct*. https://www.mrs.org.uk/pdf/MRS-code-of-conduct-2023.pdf

### 調査会社、コンサル、デザインファーム

- Bain & Company. 2026. "Synthetic Customers Earn Their Stripes." https://www.bain.com/insights/synthetic-customers-earn-their-stripes/
- IDEO.org. n.d. "Interview." Design Kit. https://www.designkit.org/methods/interview.html
- Luo, Lucy. 2023. "8 Tips for Conducting Interviews That Deliver Relevant Customer Insights." Strategyzer. https://www.strategyzer.com/library/8-tips-for-conducting-interviews-that-deliver-relevant-customer-insights
- Maze. 2024. *The Future of User Research Report 2024*. https://maze.co/resources/user-research-report-2024/
- MeasuringU. 2025. "The Methods UX Professionals Use (2024)." https://measuringu.com/ux-methods-2024/
- Pernice, Kara. 2022. "Democratize User Research in 5 Steps." Nielsen Norman Group. https://www.nngroup.com/articles/democratize-user-research/
- Rosala, Maria. 2021. "How Many Participants for a UX Interview?" Nielsen Norman Group. https://www.nngroup.com/articles/interview-sample-size/
- Rosala, Maria. 2026. "AI-Moderated Interviews: If, When, and How to Use Them." Nielsen Norman Group. https://www.nngroup.com/articles/ai-interviewers/
- Rosala, Maria, and Kate Moran. 2024. "Synthetic Users: If, When, and How to Use AI-Generated 'Research'." Nielsen Norman Group. https://www.nngroup.com/articles/synthetic-users/
- Rosala, Maria, and Kara Pernice. 2023. "User Interviews 101." Nielsen Norman Group. https://www.nngroup.com/articles/user-interviews/
- User Interviews. 2023. *State of User Research 2023 Report*. https://www.userinterviews.com/state-of-user-research-2023-report
- User Interviews. 2025. *The State of User Research Report 2025*. https://www.userinterviews.com/state-of-user-research-report

### 実務家の一次証言

- 粟村倫久. 2023. 「freee のデザインリサーチのこれまでとこれから」Research Conference 2023 登壇資料. https://speakerdeck.com/researchconf/research-conference-2023-freeenodezainrisatinokoremadetokorekara
- Blank, Steve. 2020. "Customer Discovery in the Time of the Covid-19 Virus." https://steveblank.com/2020/04/07/customer-discovery-in-the-time-of-the-covid-19-virus/
- Blank, Steve. 2026. "Lean LaunchPad: The Next Generation." https://steveblank.com/2026/09/30/lean-launchpad-the-next-generation/
- Hall, Erika. 2013. "Interviewing Humans." *A List Apart*. https://alistapart.com/article/interviewing-humans/
- 草野孔希. 2025. 「メルペイのサービスデザインにおける UX リサーチ実践事例の考察」Serviceology Web Magazine. https://magazine.serviceology.org/2025/06/20/2503/
- Maurya, Ash. 2017. "Find Better Problems Worth Solving with the Customer Forces Canvas." https://ashmaurya.com/blog/find-better-problems-worth-solving-with-the-customer-forces-canvas
- Portigal, Steve. 2023. "Superficial, Stereotyped User Research Bullshit." https://portigal.com/superficial-stereotyped-user-research-bullshit/
- Spanton, Jay. 2014. "What Makes a Good User Research Facilitator?" User Research in Government (GOV.UK blog). https://userresearch.blog.gov.uk/2014/07/11/what-makes-a-good-user-research-facilitator/
- Spiek, Chris, and Bob Moesta. n.d. "The Mattress Interview: A JTBD Switch Interview (Full Transcript)." Jobs to Be Done Radio. https://jobstobedone.org/radio/the-mattress-interview-part-one/
- Spool, Jared M. 2011. "Fast Path to a Great UX: Increased Exposure Hours." Center Centre. https://articles.centercentre.com/user_exposure_hours/
- Torres, Teresa. 2022. "Customer Interviews: How to Recruit, What to Ask, and How to Synthesize What You Learn."（2026-09-29 更新） Product Talk. https://www.producttalk.org/customer-interviews/
- Torres, Teresa. 2024. "Don't Use Generative AI to Replace Discovery with Real Humans." Product Talk. https://www.producttalk.org/2024/06/generative-ai-discovery/
- Young, Indi. 2015. "A New Way to Listen." *A List Apart*. https://alistapart.com/article/a-new-way-to-listen