「RESEARCH Conference Lightning Talk 2026」に参加してきました

地図作りの現在地

武田 透摩さん(株式会社プレイド)

  • 事業戦略 - 施策プロダクト - インタビューの方向性 - アクション
    • リサーチのステップの地図を作っている
    • どのステップでどんなロールの人が何をするか
  • 課題
    • データやツールが分散する
      • ツールが分かれていたり
      • データが微妙に異なっていたり
    • 情報へのアクセスのしやすさ
      • 情報を見つけ出すのが難しい
    • 情報の伝え方
      • アクションに繋がる示唆がないと意味がない
  • 対処
    • キーを統合して統一的にデータをとれるように
    • ダッシュボードだけでなく阻止kの関心に合わせた内容の共有

リサーチの"はじめの一歩"を標準化。やり方やマインドだけじゃなく、法務・経理・CS連携も可視化した、自社専用「リサーチ基本ガイド」作成ウラ話。

不破 昌代さん(株式会社リブセンス)

  • リサーチを始める時の課題
    • 自社でどう動けばいいか分からない
    • 何から手を付ければいいか
    • 意欲があっても動けない
    • 属人化や部署ごとのサイロ化
  • 自社専用のユーザーリサーチのガイド
    • 自社で明日から動けるように
    • 前提理解
      • なぜリサーチするか
      • 定性定量
    • 調査全体設計
      • 目的/手法/スケジュール/体制
    • リサーチ実務
    • 社内手続き
  • ガイドのポイント
    • 意義やマインドを冒頭で丁寧に
  • ガイドを作るのに
    • スコープが難しい
        • 誰のために
        • どこまで書くか
    • 工数が思ったよりかかる
      • パターンが多い
      • リーガルリスク
      • CS/経理
    • 正解を求めてしまう
      • 本当にあってるか考えると止まってしまう
    • まずはその場にいる人たちのために書いた
  • ガイドの展開
    • レクチャー会
    • 1on1伴走
    • 外部で学ぶ

兼業から専任へ。デザイナー出身リサーチャーの過去と現在

村上 輝泰さん(GO株式会社)

  • リサーチャー専任になるまで
    • もともとデザイナー
    • その中でリサーチも
    • Goへリサーチャーとして転職
  • 兼業での学び
    • 自己完結型でスピード感がある
    • 自分で作ったものを調査し改善
    • 難しく考えないのがいい
    • 1人でやらずに他部門とも協力
    • 小さく素早く
  • 専任での学び
    • 事業全体を深く客観的に評価できる
    • 関係者と密な連携ができる
      • 依頼ベースで動くことが多い
      • 何故調査するのか
      • 結果をどう活かすのか
    • ドメインの理解が重要
      • 調査のクオリティに直結する
    • リサーチを広く共有
      • ノウハウがたまっていく
      • 暗黙知になりやすい

AIを叩き台として、「検証」から「共創」へと進化するリサーチ

安達 美貴さん(株式会社LegalOn Technologies)
https://speakerdeck.com/mela_dayo/aiwokou-kitai-tosite-jian-zheng-kara-gong-chuang-hetojin-hua-sururisati

  • AIを使ったリサーチ
    • もっともらしい課題整理ができる
    • ユーザーをみているつもりになっているだけではないか
    • どうやって使っていくといいか
  • AIのいい使い方
    • 仮説の終わりではなく始まりとして使う
    • 結論とはみなさない
    • 不完全なたたき台を作るものとして使う
    • それを土台にプロトタイプの作成とインタビューを繰り返していく
  • 一般論に基づく答えは出せる
  • 特定ドメインの現場で起こっている業務のリアルや文脈までは理解できない
  • AIで変わること
    • リサーチの流れが変わる
    • これまでは仮説をもとにリサーチしてプロトタイプ作って検証
    • これからはAIで素早く仮説を立ててプロトタイプ作って検証していく
  • AIにHowを任せてWhyとWhatに時間をかける

メイキング・オブ ask toitta -リサーチ×AIエージェント開発のリアル

米山 弘恭さん(株式会社はてな)

  • ask toittaのきっかけ
    • 大型の開発を動かせるタイミングだった
    • ワークフローマップとモデルを整理
      • 課題は赤く
      • 因果関係は矢印で
    • マップを読み合わせてみんなで意思決定
    • たくさんのアイデアを戦わせてこの機能をやることになった
    • AIエージェントを使った機能
  • どう作るか
    • インサイトではなくファインディングに
      • ひらめきはAIに委ねずに人がやっていたい
    • エージェントの精度に正解がない
      • 人の手でデータを判断していった

デザインからプロダクトマネジメント領域への挑戦

ひとみさん(NE株式会社)

  • NEXT ENGINE
    • ECのデータ管理
    • 10兆円の市場の10%はこれを通ってる
  • デザイナーからプロダクトマネジメントへ
    • ユーザーに向き合うマインドセットを整える
      • 今までと違うのはみんな同じ
      • 環境を整える
    • ユーザーのことを理解する
      • 毎日小さなリサーチの積み重ね
      • 過去の商談の履歴みたり
      • ドメインの知識をためていく
    • 人を巻き込んでリサーチ
      • 知りたいことが明確になってくる
      • CSやセールスから情報収集

老舗ものづくり企業でリサーチが変革を起こすまで - 三菱重工DXの実践

上田 和明さん(三菱重工業株式会社)

  • 三菱重工でのリサーチ
    • 0-1フェーズ
      • なにが事業価値につながるのかわからない
    • 1-10フェーズ
      • 成功モデルが刺さるか田舎分からない
    • 活動の結果に向き合い続ける
      • 得られた結果からありたい姿に対する評価をする
      • 事業便益がどれほど改善したのかまで