UserTestingがAI主導の体験リサーチを強化し、深層トレンドインサイトを提供

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UserTestingは、ユーザーリサーチから深い洞察を引き出すための新しいAI駆動機能をプラットフォームに追加しています。ユーザーリサーチとテストを専門とするUserTestingは、2022年に13億ドルでThoma Bravoによって買収され、ユーザー体験テストソリューションで知られるUserZoomと合併しました。現在、UserTestingは「フィードバックエンジン」を発表し、UserZoomの技術を活用して、ユーザー調査のフィードバックを包括的に分析するために生成AIを統合しています。

UserTestingは、生成AIの機能を拡充し、AI駆動の調査を通じて豊かな洞察を提供し、ユーザーテスト運営におけるトレンドとテーマ分析を強化しています。CEOのアンディ・マクミランは、「以前は、AIを用いてインサイトの要約や感情分析に焦点を当てていましたが、今ではオープンエンドの調査回答からテーマを抽出するテーマ設定の概念を導入しました」と述べています。

生成AIによるユーザーテストのテーマ特定の強化

UserTestingは、これまで感情分析ツールを提供してきました。新たに追加されたAI駆動のテーマ生成機能により、プラットフォームはテスト結果のより微妙な理解を目指しています。大規模言語モデル（LLM）を活用し、オープンエンドの調査回答を分析して重要なテーマを抽出します。これにより、研究者は文脈を理解し、重要なテーマや概念、感情を特定できるようになります。

AIは、キーワードのフラグ付けや回答のポジティブ・ネガティブ分類を行うのではなく、テキスト全体を評価し、共通のトピックに基づいて回答を整理します。これにより、各テーマに該当する回答数を定量化し、研究者は個々のコメントを詳細に探る前に、支配的な議論の概要を把握できます。このアプローチは、標準的なキーワード検索よりも深い理解を提供します。

新しいテーマ機能とAI駆動の洞察の違い

2023年8月のアップデートでは、UserTestingは新しいテーマ機能とは異なるAI駆動の洞察を導入しました。マクミランは、参加者がウェブサイトでの購入など特定のタスクを完了することで生成される洞察について説明しました。これらは成功率や中断点などの指標に焦点を当てています。一方、テーマはオープンエンドの調査回答から生じ、AIが異なる言葉遣いの下でも類似の概念を論じる回答をカテゴライズすることを可能にします。このテーマ分析は、各テーマの普及度を定量化し、感情を超えた広い視点を提供します。

生成AIによる要約と真のAI洞察の違い

テキスト、音声、または動画から要約を作成することは、LLMによって促進される基本的な生成AIの機能です。マクミランは、UserTestingのアプローチは単なる生成AIの要約にとどまらないことを強調しました。同社は、顧客体験に関する研究データを使用して独自のモデルを訓練しています。この方法論により、通常は専門研究者が明らかにする必要がある実行可能な洞察を組織に提供します。UserTestingのモデルは、一般的な要約プロセスでは見落とされがちな重要なコンテキストを提供するのです。

「私たちは、経験研究において重要な感情と意図に焦点を当てた機械学習モデルの訓練に何年も投資してきました」と彼は説明しました。「私たちの豊富なコンテンツのリポジトリにより、エンジンを効果的に訓練できるのです。」

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