みなさん、こんにちは。
製品やサービスの開発において、ターゲットユーザーを明確に理解することは成功への重要な鍵です。
その手法として広く活用されているのが「ペルソナ」です。
ペルソナとは、架空ではあるものの、実際のユーザー層を代表する人物像のことで、開発チームがユーザーニーズを把握し、適切な設計判断を行うための強力なツールとなります。
今回は生成AI時代のペルソナの活用方法について考えてみたいと思います。
ペルソナ作成の意義
ペルソナを作成する主な意義は次の2点にあります。
１．シミュレーションのため
ペルソナを通じて、実際のユーザーがどのように製品を利用するか、どのような課題や要望を持つかをシミュレーションできます。これにより、開発の各段階で「このペルソナならどう感じるか？」という視点から意思決定を行えるようになります。
２．メンバー間で共通認識を得やすい
抽象的な「ユーザー」という概念ではなく、具体的な人物像を共有することで、開発チーム全体が同じユーザー像を思い描くことができます。これにより、コミュニケーションの齟齬を減らし、一貫した方向性を維持できます。
適切に作成されたペルソナは3〜4個程度に絞ることで、焦点を絞った製品開発が可能になります。多すぎると焦点がぼやけてしまうためです。
ペルソナの作り方
調査
質の高いペルソナを作成するためには、実データに基づいた調査が不可欠です。主な調査手法としては以下のものがあります。
- ユーザー調査：
- 定量的調査（数値データ）と定性的調査（感情や動機）を組み合わせることで、全体像と深い洞察の両方を得られます
- ユーザーインタビュー：
- 直接ユーザーから話を聞くことで、数字だけでは見えない価値観や行動パターンを理解できます
- ユーザビリティテスト：
- 実際の使用状況を観察することで、言葉にされない課題や行動を把握できます
- ログ・トラフィック分析：
- 実際の使用パターンやよく使われる機能を客観的に把握できます
- サーベイ：
- 広範囲のユーザーから定量的データを収集できます
ペルソナの構成要素
調査データを基に、以下の要素を含むペルソナを作成します。
- 擬人化：
- 顔写真を添付し、具体的な人物として想像しやすくします
- 個人情報：
- 名前、年齢、職業、家族構成などの基本情報を設定します
- 詳細なプロフィール：
- 行動パターン、価値観、目標、悩みなどを含めます
- 製品に対する態度：
- 対象製品やサービスへの好みと不満点を明確にします
具体的な作成手順の例
手順1：性格分類に対する仮説をたてる
まず、想定されるユーザーの性格タイプや行動パターンについての仮説を立てます。たとえば、「技術志向型」「実用主義型」「価格重視型」など、製品カテゴリに応じた分類を考えます。
手順2：アンケート実施とデータ分析
仮説を検証するためのアンケートを実施します。5段階評価などで回答を収集し、結果をレーダーチャートにまとめます。仮説の分類ごとに色分けすることで、パターンを視覚化できます。
手順3：要求獲得
使用頻度が高い機能やサービスには強い要求があると仮定し、それらの要素をペルソナの特性に反映させます。
ペルソナを活用した製品開発の手順
ペルソナが完成したら、次のステップで製品開発に活用します。
- ユーザージャーニーマップの作成：
- 各ペルソナがどのように製品と出会い、使用し、課題を解決するかのストーリーを描きます。
- 機能の優先順位付け：
- 「このペルソナにとって、どの機能が最も価値があるか？」という観点から機能に優先順位をつけます。
- デザイン決定の指針：
- UI/UXの決定において、「このペルソナは理解できるか？」「使いやすいと感じるか？」という基準で判断します。
- マーケティングメッセージの調整：
- 各ペルソナに響くコミュニケーション方法を検討し、マーケティング戦略に反映させます。
- プロトタイプのテスト：
- ペルソナの特性に合致するユーザーを選んでテストを行い、フィードバックを収集します。
ペルソナ作成の課題と対策
平凡なペルソナによる個性の喪失
よくある懸念として、「ありふれた人物」をペルソナとすると、製品も平凡になってしまうのではないかという点があります。確かに、多数派を代表するペルソナだけを考慮すると、差別化が難しくなる可能性があります。
一方で、「希少な人物」、つまり特定のニッチなニーズを持つユーザーをペルソナ化すると、その分野においては大きな差別化が図れる可能性があります。しかし、ターゲットが狭すぎると市場規模が限定され、また開発のリスクも伴います。
このように、ペルソナの選定においては、「共通認識」と「個性」のバランスをどう取るかが非常に重要です。プロジェクトの目的や市場の状況、競合との差別化ポイントを十分に検討しながら、どのペルソナにフォーカスするかを決定する必要があります。
生成AI時代におけるペルソナの必要性
生成AIが顧客理解の手助けをしてくれる時代に、従来のペルソナ作成は必要なのでしょうか？
結論から言えば、AIはペルソナを置き換えるのではなく、補完するツールとして捉えるべきです。
生成AIが飛躍的に進化し、膨大なデータ解析やシミュレーションが容易になりました。こうしたツールは、顧客理解やマーケットリサーチの手助けとして非常に有用であり、定量的なデータの分析やトレンド予測など、従来の手法では時間と労力がかかっていた部分を効率化しています。
しかし、生成AIが提供するのはあくまで「膨大なデータの集積」と「パターンの抽出」に過ぎません。そこには、ユーザーの感情や生活背景、文化的な文脈といった、数値化しにくい微細なニュアンスは含まれにくいという側面があります。ペルソナ作成は、そうした定量的なデータと定性的なインサイトを統合し、実際に「人」としての深い理解を追求するプロセスです。
また、開発チーム内での共通認識形成や議論の土台となる点でも、生成AIの分析結果を補完する形で非常に価値があります。
すなわち、生成AIが補助することで、より豊かな情報を得つつも、人間の感性や直感による微妙な調整を加える必要性は依然として高いのです。
まとめ
ペルソナ作成は、サービス開発の初期段階で重要な役割を果たすツールです。
ユーザー調査やインタビュー、ログ分析、さらにはアンケートの結果をもとに、具体的かつ生きたユーザー像を描くことで、開発チーム全体の共通認識が形成され、製品の方向性が明確になります。そして、そのペルソナをもとに、ユーザーストーリーの作成、機能要件の洗い出し、プロトタイピング、フィードバックのサイクルといった工程を経ることで、実際のユーザーに寄り添った製品が生まれます。
一方で、ペルソナの選定においては、ありふれた一般的な人物像と、ニッチで個性的な人物像のバランスをどう取るかが鍵となります。万人向けの製品と差別化された製品のどちらを目指すのか、その戦略に応じたペルソナ設計が必要です。
さらに、生成AIが顧客理解の面で大きな補助をしてくれる現代においても、人間らしい感性と直感に基づいたペルソナ作成の意義は依然として失われません。データと人間の洞察が融合することで、より深い顧客理解と革新的なサービス開発が可能となるのです。
テクノロジーの進化に関わらず、成功する製品開発には、実際のユーザーへの深い理解と共感が不可欠です。ペルソナは単なる理論上のモデルではなく、AIでは不可能なユーザーへの理解と共感のための実践的なツールとして、その役割を果たしていることを忘れないようにしましょう。
本日も最後までお読みいただきありがとうございました。
それではよい製品開発を！
