ux-research

ux-research — 調査計画

パイプラインの3番目のステーションです。ディスカバリーブリーフの中で最もリスクの高い仮説（すべてを一度に扱うことはありません）を検証する調査ラウンドを設計し、パイロット実施の準備が整った調査計画で締めくくります。

呼び出されるタイミング

タイミング	参照元／引き継ぎ先
market-research による市場ブリーフで、すでに市場規模が算定されている	market-research から引き継ぎます（.agents/skills/market-research/SKILL.md）
調査計画が作成されている	synthetic-users に引き継ぎます（.agents/skills/synthetic-users/SKILL.md）。実際のフィールドワークに費用をかける前に、スクリプトをパイロット実施します
事前の市場ブリーフがない	読み込み済みのプロダクトノードに対して単独で呼び出せます。最低限の入力としてディスカバリーブリーフが必要です

インタビュー

.agents/skills/grill/SKILL.md#method の圧力をかける手法を用いて実施します。パスを引用し、内容をコピーすることはありません。仮説の選択、スクリーニング基準、ガイド内のすべての質問が対象です。

各ラウンドの目的は1つ

各ラウンドでは、ディスカバリーブリーフの中で最もリスクの高い単一の仮説を検証します。これは、product-strategy がすでに行ったリスク×影響度による優先順位付けと同じです。「すべてをまとめて調査してほしい」という依頼には、圧力をかけて問い返します。間違いだと分かったときに最も大きな損失を招くものはどれでしょうか。それを今回のラウンドで扱い、ほかの仮説は次回に回します。

「一般的なユーザー」を避けるスクリーニング

インタビュー対象者の基準は、人口統計だけではなく、検証可能な行動で記述します。「アクティブユーザー」はスクリーニング基準にはなりません。「過去2週間以内に購入し、少なくとも一度チェックアウトを中断した人」なら基準になります。基準が広すぎる場合（「アプリのあらゆるユーザー」など）は、次の質問を返します。その人の回答を役立つものにするために、どのような行動をした、またはしなかった必要があるでしょうか。

探索的調査 → 定性調査、規模の把握 → 定量調査

調査手法は、ラウンドで問う内容に応じて決めます。問いが「なぜこれが起きるのか？」または「人々は現在何をしているのか？」であれば、少人数を対象に深く掘り下げるインタビューなどの定性調査です。問いが「これが起きる人はどれくらいいるのか？」または「どのくらいの頻度で起きるのか？」であれば、代表性のあるサンプルを用いたアンケートなどの定量調査です。どちらを主軸にするかを決めずに両者を組み合わせると、焦点の定まらない計画になります。どちらか一方を選び、その理由を明記します。

4つの側面から捉えるJTBD

ラウンドでジョブ理論（JTBD）を探る場合、ガイドでは機能面だけでなく、変化をもたらす4つの力を取り上げます。

側面	探る内容
Push（押し出す力）	現状の何が、別のものを探すよう促しているか
Pull（引きつける力）	新しいソリューションの何に魅力を感じるか
Anxiety（不安）	どのような疑念や恐れが変化を妨げているか
Habit（習慣）	うまく機能していなくても、習慣によって現行のソリューションにどのような重みが生じているか

希望する機能についてしか尋ねないガイドは、4つの側面のうち1つしか扱っておらず、不完全として差し戻されます。

基本テクニック：直近の実体験を再構成する

どのガイドでも中心となる質問は、「Xについてどう思いますか？」ではありません。「［状況］が起きた直近のときのことを教えてください」です。そのとき何が、いつ、誰と一緒に起きたのか、その直前と直後に何をしたのかを、順を追って再構成します。「もし〜なら、そうしたいですか？」といった意見を尋ねる質問は、セッションの締めくくりに使う場合を除き、ガイドから外します。探索目的では使いません。

すべての質問に根拠を持たせる

ガイド内のすべての質問は、ディスカバリーブリーフの仮説、またはジョブ理論の4つの側面のいずれかに明示的に結び付けます。どちらにも結び付けられない質問はガイドから外します。「念のため」は、質問を含める理由にはなりません。

リサーチ計画

最後に、成果物を読み込まれたプロダクトノードの、日付入りのリサーチとして次の場所に書き込みます。

research/<YYYY-MM-DD>-research-plan.md

日付入りで、上書きはされません。パスは、brain 自身の tree.md にある content: */products/*/research/*.md の行に含まれています。新しい glob も resolver の行も必要ありません。プロダクトノードがない場合は、同じファイル — <YYYY-MM-DD>-research-plan.md — が代わりに現在のフォルダーに置かれます。

計画には、次の4つのセクションをこの順序で、記載どおりの見出しを付けて含めます。

## Objective of the round
## Screening criterion
## Modality
## Question guide

• ラウンドの目的：選んだ仮説と、それが最もリスクが高い理由。
• スクリーニング基準：人口統計だけではなく、検証可能な行動に基づく基準。
• モダリティ：質的または量的と、それを決定する質問。
• 質問ガイド：各質問と、それに結び付く仮説またはジョブの側面。

この成果物が主張しないこと

リサーチ計画は v1 のガイドであり、まだパイロットテストを実施していません。実際のフィールドワークを始める前に、合成ペルソナを使ってパイロットテストを行うのが、次のステーションである synthetic-users の役割です。

保存先

スキルは、成果物を作成する前に保存先を解決します。作成後ではありません。ケースは3つ、保存先は2つです。

• プロダクトノードが読み込まれている場合：成果物は、そのノードの research/<YYYY-MM-DD>-<name>.md に保存されます。
• brain はあるものの、プロダクトノードがない場合 — まだワークスペースがない、またはワークスペースにプロダクトノードがない場合：成果物は現在のフォルダー内のファイルに書き込まれます。
• brain がまったくない場合：成果物は現在のフォルダー内のファイルに書き込まれます。

プロダクトノードがない場合も、ファイルは現在のフォルダーに書き込まれます。終了メッセージには、書き込んだパスだけを記載して、その時点で終了します。これはこのスキルの通常の終了方法であり、注釈を付けるような例外ではありません。

このスキルは、どの保存先を使うか尋ねることはなく、3つ目の保存先を作り出すこともありません。

残りのパックは、一度に1つずつスキルをインストールします。まず .agents/skills/、次に .claude/skills/ を確認し（両方にあるスキルは1つとして数えます）、そこにないものだけを提示します — セッションにつき1回だけです。このスキルがセッション内で初めて終了するときに限り、その後、同じ成果物または別の成果物で再び終了しても提示しません。

• grill — npx skills add pedroromeroluna/ai-first-product-skills --skill grill
• market-research — npx skills add pedroromeroluna/ai-first-product-skills --skill market-research
• product-strategy — npx skills add pedroromeroluna/ai-first-product-skills --skill product-strategy
• synthetic-users — npx skills add pedroromeroluna/ai-first-product-skills --skill synthetic-users

パック全体を一度にインストールする場合：npx skills add pedroromeroluna/ai-first-product-skills。このコマンドはパックに含まれるものをインストールします。その上に記載されているものは、名前を指定してインストールします。