2025年4月、当社の製品であるAIチャットボット「Kotae」は全面的にアップデートし、新バージョンをリリースしました。

Kotaeは、多くのお客様対応を抱える中小企業のために開発されたツールで、今回のリニューアルは、より直感的で使いやすいAIソリューションの提供に向けた大きな一歩となります。

本ブログシリーズでは、新しいKotae（v3）のデザイン・開発プロセスの裏側をご紹介します！

‍

第一回となる今回は、「課題の整理」と「ユーザーリサーチ」についてです。

ユーザーの声を深く理解する

プロジェクトは、MVP（最小限プロダクト）版の利用ユーザーと社内ステークホルダーからのフィードバックを丁寧にレビューするところからスタートしました。特に、ユーザーの離脱率が高かったオンボーディング（初期設定）フローに注目。無料トライアル登録の段階でユーザーがつまずいているのではないかと仮説を立て、改善のヒントを探ることにしました。

今回のリサーチでは、以下の問いを設定しました。

• ランディングページは、Kotaeの魅力や無料トライアルの情報をしっかり伝えられているか？
  
• オンボーディングのどこでユーザーはつまずいているのか？
  
• ダッシュボードは、新規ユーザーにとって使いやすいものか？
  
  

さらに、リサーチのゴールとして以下を掲げました。

• 課題の発見：オンボーディングフローの中で、ユーザーが感じる課題を把握
  
• 改善の優先順位付け：課題の重要度を評価し、今後の改善方針を決定
  
• ユーザーの本音を聴く：Kotaeが解決できる、他の潜在的な業務課題を発見
  
  

体系的なリサーチ手法の活用

このゴールを達成するために、以下の2つのユーザーリサーチ手法を用いました。

• ユーザーインタビュー
  ユーザーの業務内容、IT活用状況、課題、目標、ニーズをヒアリングするオープンインタビューを実施。Kotaeが期待に応えられている点と不足している点を洗い出しました。
  
  
• ユーザビリティテスト
  新規ユーザーに実際にKotaeを操作してもらい、特定のタスクを実行してもらう中で、その行動や反応を観察。テスト後には振り返りのインタビューを行い、具体的なフィードバックを収集しました。
  
  

ユーザビリティを「効果・効率・満足度」で測定

ユーザビリティの評価には、以下の3指標を使用しました。

• 効果（Effectiveness）：タスクを達成できたかどうか（達成/未達成）
  
• 効率（Efficiency）：どれだけ早くタスクを達成できたか。専門ユーザー（コントロールグループ）と比較し、直感的な操作性を評価。
  
• 満足度（Satisfaction）：System Usability Scale（SUS）という10問アンケートで操作後の満足度を数値化。
  
  

重要な「レッドルート（主要導線）」の確認

テストでは、以下のようなKotae利用の主要ステップをタスク化しました。

1. ランディングページ訪問、無料トライアル登録、チャットボットの初期設定・学習
   
2. ボットの精度向上のため、カスタム応答の作成

主な発見と改善の方向性

今回の調査で、Kotaeは「効果（タスクの達成率）」の面では良好でしたが、「効率性」に課題があることが明らかに。たとえば、専門ユーザーは約5分で完了するタスクを、新規ユーザーは平均17分もかかっていました。この差は、よりスムーズなオンボーディング体験の必要性を示しています。

さらに、SUSの平均スコアは56.9と目標を下回る結果に。ユーザビリティテストの観察内容を分析し、以下の6つのカテゴリーに問題点を分類しました。

• ランディングページ
• チャットボット設定
• 分析
• 履歴
• カスタム回答機能
• 全般的なUI/UX
  
  

これにより、課題の優先順位を明確化し、次の改善アイデア創出へとつなげるフレームワークを構築しました。

‍

次回のブログPart 2では、今回見つかった課題をどのように改善し、より快適なユーザー体験へと進化させたのかその具体策をご紹介します。
どうぞお楽しみに！

‍