概要
https://webtan.impress.co.jp/e/2025/11/06/50280
詳細内容
## リサーチに1週間はもう要らない！ 元営業のプロダクトマネージャーが自身の困りごとから作り上げた、はてな「toitta」／HCD-Net通信 #40
https://webtan.impress.co.jp/e/2025/11/06/50280
はてなのプロダクトマネージャーが自身の課題から発話分析ソリューション「toitta」を開発し、人間中心設計（HCD）の知見と生成AIを活用してユーザーリサーチの効率を大幅に向上させた。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 66/100 | **Annex Potential**: 63/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[発話分析, KA法, ユーザーリサーチ, 生成AI, プロダクトマネジメント]]
株式会社はてなのプロダクトマネージャーである米山弘恭氏は、自身の営業経験からプロダクトへの課題意識を深め、定性データ分析の壁に直面したことをきっかけに、発話分析ソリューション「toitta」を立ち上げました。この経験は、ウェブアプリケーション開発におけるユーザーリサーチとプロダクトマネジメントのあり方に重要な示唆を与えています。
記事は、元々営業職だった米山氏が、ユーザーの声をプロダクトに反映できない歯がゆさからプロダクトマネジメントへ転身した経緯から始まります。当初は定量データに基づく意思決定を試みるも、ユーザーの厳しい反応を受け、ユーザーインタビューの重要性を痛感しました。
新規事業チームの責任者となった米山氏らは、当初数々の仮説検証を行うも成果が出ず、分析の精度を高めるために「KA法」を採用します。しかし、KA法によるインタビューの発話抽出と整理には丸1週間かかるという膨大な負担が課題となりました。この状況を打破するため、チームのエンジニアが自動書き起こし・付箋化ツールを開発。これにより1週間かかっていた作業が数時間に短縮され、リサーチ効率が劇的に向上しました。
この内製補助ツールをリサーチャーやデザイナーに見せたところ、「欲しい！」という強い要望が寄せられ、これが「toitta」の事業アイデアへと発展しました。米山氏は、仮説から新しいテーマを探すのではなく、自分たちの現場課題を解決するために作ったツールこそが事業アイデアとなったと語ります。プロトタイプ提供とベータ版公開では、生成AIによる書き起こし精度に厳しい指摘を受けつつも改善を重ね、初日から問い合わせが殺到するほどの大きな反響を呼びました。
リリース後、顧客からの多様な要望に対応するため、「toitta」を定性情報のデータ基盤「リサーチリポジトリ」として活用。KA法で発話単位の分析を徹底することで、単なる要望リストではなく、その背景にある真の課題構造を特定できるようにしました。これにより、「複数人をグルーピングしたい」という要望の裏に隠れた「質問ごとに回答を横並びに比較したい」というニーズを発見し、「クロスレポート機能」として実装。この機能は事業成長の大きな推進力となりました。
さらに、米山氏は顧客であるHCD専門家との信頼関係を築くため、自ら「人間中心設計専門家」資格を取得。「開発者自身がHCDやUXを理解し実践していること」を目に見える形で示すことの重要性を強調しました。
この事例は、プロダクト開発において、形式的なリサーチだけでなく、自身の課題解決から生まれたツールの価値、そして顧客との対話を通じて本質的なニーズを深掘りすることの重要性を、ウェブアプリケーションエンジニアに示しています。生成AIが定性データ分析の効率を劇的に高め、より人間中心なプロダクト開発を可能にする具体的なユースケースとして注目すべきです。