research-synthesis について
インタビュー、アンケート、ユーザビリティテスト、フィードバックを構造化された調査結果にまとめるスキルです。観察と解釈を分け、接続済みソースから背景情報を補えます。
主な機能
- 01調査資料の統合
- 02主要テーマの要約
- 03観察と解釈の区別
- 04接続済みデータとの照合
活用シーン
- 01インタビュー記録やメモの分析
- 02アンケートやユーザビリティ調査結果の要約
- 03サポートフィードバックとの比較
MCP 対応
関連する MCP ソースが接続されている場合、ユーザーフィードバック、分析データ、過去の調査資料を取得できます。
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ anthropics/ knowledge-work-plugins --skill research-synthesisインストール後、Claude Code で/research-synthesisを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
/research-synthesis
見慣れないプレースホルダーがある場合や、接続されているツールを確認する必要がある場合は、CONNECTORS.md を参照してください。
ユーザー調査データを、実行可能なインサイトにまとめます。調査手法、インタビューガイド、分析フレームワークについては、user-research スキルを参照してください。
使用方法
/research-synthesis $ARGUMENTS
受け付けるデータ
- インタビューの文字起こしまたはメモ
- アンケート結果(CSV、貼り付けたデータ)
- ユーザビリティテストの録画またはメモ
- サポートチケットまたはフィードバック
- NPS/CSAT の回答
- アプリストアのレビュー
出力
## Research Synthesis: [Study Name]
**Method:** [Interviews / Survey / Usability Test] | **Participants:** [X]
**Date:** [Date range] | **Researcher:** [Name]
### Executive Summary
[3-4 sentence overview of key findings]
### Key Themes
#### Theme 1: [Name]
**Prevalence:** [X of Y participants]
**Summary:** [What this theme is about]
**Supporting Evidence:**
- "[Quote]" — P[X]
- "[Quote]" — P[X]
**Implication:** [What this means for the product]
#### Theme 2: [Name]
[Same format]
### Insights → Opportunities
| Insight | Opportunity | Impact | Effort |
|---------|-------------|--------|--------|
| [What we learned] | [What we could do] | High/Med/Low | High/Med/Low |
### User Segments Identified
| Segment | Characteristics | Needs | Size |
|---------|----------------|-------|------|
| [Name] | [Description] | [Key needs] | [Rough %] |
### Recommendations
1. **[High priority]** — [Why, based on which findings]
2. **[Medium priority]** — [Why]
3. **[Lower priority]** — [Why]
### Questions for Further Research
- [What we still don't know]
### Methodology Notes
[How the research was conducted, any limitations or biases to note]
コネクターが利用可能な場合
~~user feedback が接続されている場合:
- 調査データを補うため、サポートチケット、機能リクエスト、NPS の回答を取得します
- テーマを実際のユーザーからの苦情や要望と照合します
~~product analytics が接続されている場合:
- 使用状況データと行動指標を使って、定性的な調査結果を検証します
- 特定した課題の影響を定量化します
~~knowledge base が接続されている場合:
- 過去の調査や調査結果を検索し、比較します
- 調査結果のまとめを調査リポジトリに公開します
ヒント
- 生の引用を含める — 参加者の直接の引用によって、インサイトの信頼性と印象が高まります。
- 観察と解釈を分ける — 「8 人中 5 人が間違ったボタンをクリックした」は観察です。「ボタンの配置がわかりにくい」は解釈です。
- 可能な限り定量化する — 「ほとんどのユーザー」は曖昧です。「10 人中 7 人」なら具体的です。
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