・「ユーザー目線になる」とは何をすることか
・“ユーザーならどうしてほしいか考える”
　 では、プロダクトづくりの解像度が足りない
・「ユーザーならどうしてほしいか考えるとは」
・ユーザーに何が必要かはあなたか判断する
・ユーザーを理解する専門技術を
　 “UXデザイン”や“UXリサーチ”といいます
 
・“ものさし”を見つける
・プロダクトだけを見ていて、わかりますか？
・ユーザーは欲しいものを言語化できない、をかいくぐる
・深いユーザーニーズまでの道のり
 
■深いユーザー理解でビジネスの売上に貢献する
 
・【事例１】広告の費用対効果を高める
・【事例２】ウェブサイトでの資料ダウンロード数を増やす
・【事例３】ウェブサイトからのお問い合わせ数を増やす
 
・UXデザインやUXリサーチ／UIデザインの位置づけ
・【参考】いろんな呼び名があるけれど・・？

■ユーザーインタビューの基礎
・ユーザーインタビューとは
・インタビューの目的
・分析に使えるのはユーザーの発言だけ
 
■半構造化インタビューとインタビューガイド
・ユーザーインタビューは事前準備が8割
・半構造化インタビューとは
・アンケートシートをガイドとして使うインタビュー
・深い会話を優先する
・プレインタビュー（インタビューの練習）をしておこう
 
■バイアスを回避する
・仮説は会議室に入るときに捨て、出るときに拾う
・仮説検証は「帰無仮説」からはじめる
・ユーザーは無意識に「同調」する
・ホーソン効果は前提を与えるほど加速する
・その前提はあなたのバイアスかもしれない
・すべてのプロダクトは「セルフサービス商品」である
 
■インタビューの会話術を丸暗記する
・インタビューでよく使う13の質問パターン
・それでもアドリブがきついなら
 
■ユーザー心理を深堀りやすい設問を設計する
・リサーチクエスチョンを考える
・ビジネス課題の例
・ポイントは「視点を上げる」
 
■口コミのネットリサーチをしてみる
・自分でできる「口コミのネットリサーチ」
・インターネットに表出するユーザー心理はどれくらい？
・どこから口コミを集めるか
・ネットリサーチの結果を「抽象化」する
 
■インタビュー設問へ落とし込む
・ユーザーの属性を確認する軽い質問
・ユーザーの深い価値観へ分け入る「軸となる質問」
・改善に活かすことができる良い設問とは
 
■【実例／実演】推し活のユーザーインタビュー
・今回のリサーチクエスチョン
　「推し活」をする人はいかにして熱中するようになるのか
・簡易インタビューでわかったこと
・先行研究を参考にする
・ユーザーの発話はどんどんメモをとる
・ひとつの心理や行動ごとに1枚のふせんに書く
・あなたの推測や意見を入れない
・ふせんには「動詞」を含める（単語だけにしない）
・書き出すカードの枚数の目安
・講師によるインタビューの実演

■KA法（本質的価値抽出法）の基礎
・親和図法とは
・KA法の手順
・KA法の特徴（KAカード）
・【分析手順１】ユーザーインタビュー発話録から「出来事」を書き出す
・ユーザー心理が現れる発話や行動をすべて抜き出す
・ひとつのKAカードには「ひとつのユーザー心理」
・あなたの推測や意見は入れない
・分析に使えるのはユーザーの発言だけ
・【分析手順２】「出来事」から「心の声」を解釈する
・【分析手順３】「心の声」から「価値」を解釈する
・ユーザーはつまり何を期待していたのかを解釈する
・満たされなかった価値は反転させ「未充足」としておく
・すべてのカードで維持でも同じ「価値」を書かない
・【分析手順４】「価値」が似ているカードをグループ化してグループ名をつける
・「価値」が似ているカードをグループ化する
・グループに名前をつける
・チームでするときの失敗パターン
・【分析手順５】グループとグループで似たものを線でつなぐ
・「少しでも関係がある」とはなにか
・【分析手順６】グループとグループで似たものを中グループにする
・似たグループとグループを大きいグループにする
・【分析手順７】中グループと中グループで似たものを第グループにする
・大グループにグループ名をつける
・価値マップの完成
・【分析手順８】文章に書き起こしてみる
・叙述化の例
・【親和図法の神髄】親和図法とはすなわち「抽象化」である
・【親和図法の神髄】恐怖を乗り越える
・「枠組み」では心理は理解できない
 
■【講師による実演】推し活インタビュー結果を分析する
・インタビュー結果をKA法で分析する
 
■まとめ
・ユーザーの目線は「定義する」もの
・KA法で客観的にインサイトを抽出できる
・定性分析と定量分析
・定性分析の強みは「これがすべてだ」と言い切れること
・UXリサーチの2つの効果
 
■AIを使ってUXデザイン・UXリサーチする
・AIで親和図をつくる
・AIで切片化、親和図法を支援するツール
・AIでプロトタイピングをする
・具体的にモックアップをつくるシナリオを決める
・LLMでモックアップを生成し、調整する
・【参考】プロンプトのサンプル
・【参考】Geminiの「Canvas」を「有効」にする
・AIへの期待値を正しく持つ