現代のビジネスシーンにおいては、デジタル製品やオンラインサービスが生活の一部となり、多くの人がウェブサイトやアプリを日常的に利用しています。そこで重要視されるのが、ユーザーが直感的に操作しやすく、快適に使用できるUI/UXの実現です。しかし、「どのようにユーザーが使いやすいと感じるUIを設計すればよいのか」「ユーザーの潜在的なニーズをどのように把握すればいいのか」という疑問を抱えている企業や担当者は少なくありません。本記事では、そうした悩みや疑問に寄り添いながら、UI/UXリサーチの具体的な手法や導入のメリットを分かりやすくご紹介します。最後までお読みいただくことで、UI/UX改善のためのヒントを得ていただけるはずです。

1.UI/UXリサーチとは？

UIとUXの違い

UIとは、ユーザーインターフェースの略称で、ユーザーが直接触れ、操作を行う画面やボタン、メニューなどの要素を指します。たとえば、スマートフォンアプリのアイコン配置やウェブサイトのボタン配置がUIにあたります。一方、UXとはユーザーエクスペリエンスの略称で、サービスや製品を利用する過程で得られる体験全体を示します。たとえば、あるアプリを利用して買い物をする際に、商品検索がスムーズでストレスなく購入まで進めるといった体験がポジティブなUXです。逆に操作が複雑で何度も画面を行き来しないと目的を達成できない場合は、UXが低下するといえます。UIは見た目や機能配置の要素を中心に扱いますが、UXはユーザーの心理状態や満足感にも踏み込み、より包括的な視点でサービスを評価する概念といえます。

リサーチの重要性と目的

UI/UXリサーチは、ユーザーの利用状況や心理を客観的に把握し、そのデータを基にサービスの改善点を洗い出すプロセスです。企業やサービス開発者が自らの経験や勘だけでデザインを行うと、ユーザーの実際の行動や感情を見落としがちです。多くの機能を盛り込んだつもりでも、実際には利用されず、却って混乱を招くケースもあるかもしれません。リサーチを行うことで、ユーザーのリアルな声や行動データに基づいて開発の優先度を判断できるため、無駄の少ない投資が可能になります。また、UI/UXが向上すれば顧客満足度が高まり、リピート利用や顧客ロイヤルティの向上にもつながるため、ビジネス全体の成果を押し上げる効果が期待できます。さらに、ユーザーの感想や利用状況を知ることは、競合他社との差別化にも大きく寄与し、新たなサービスアイデアを生み出すきっかけともなります。

2.UI/UXリサーチの代表的な手法

定量調査

定量調査は、数値による分析を主とするリサーチ手法です。アンケートを活用して多数のユーザーからデータを収集し、回答結果を統計的に分析することで、大まかな傾向を把握できます。たとえば、「この画面を使いやすいと感じるか」という質問に対して「はい」「いいえ」の選択肢を用意することで、その画面に対する満足度や利用意欲を数値化できます。また、アクセス解析ツールを使えば、ページビュー数や滞在時間、クリック率などを測定し、ユーザーがどこで離脱しているのかが明確にわかります。定量調査の強みは、大きなユーザー母数を対象に一度に多くのデータを得られる点にありますが、なぜそのような行動をとるのかといった根本的な理由までは深く探れないことが多いです。したがって、定性調査との併用が望ましい場合がよくあります。

定性調査　

定性調査は、ユーザー個人の意見や行動観察から質的なインサイトを得る手法です。具体的には、ユーザーインタビューを実施してサービスの使い勝手や感じた不便さを尋ねたり、実際の操作を観察して課題を抽出したりします。ユーザビリティテストでは、ユーザーがプロダクトを操作する様子を観察し、どのタイミングで戸惑いが生じるかを確認します。こうした情報から、ボタンの配置や文言、フローに潜む問題点を特定し、具体的な改善策を導くことができます。定量調査では見えにくい「なぜ使わないのか」「どこに不満を抱いているのか」といった心理的要素や利用状況を深堀りできるのが大きなメリットです。さらに、ユーザーが抱える隠れたニーズを掘り起こすこともでき、製品やサービスの方向性を再検討する際の重要な手がかりとなります。

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ヒューリスティック評価

ヒューリスティック評価とは、UI/UXの専門家がユーザー目線を持ちながら、プロダクトを評価・診断する方法です。一般的なUI/UXの原則やガイドラインに照らし合わせて、問題点を洗い出します。専門家が数多くの事例や成功事例を把握しているため、短時間で効率的に改善点を抽出しやすいという利点があります。例えば、ある画面が複雑すぎてユーザーがどこをクリックすればいいのか分からない場合や、エラーメッセージが不適切でユーザーが原因を特定できない場合などは、専門家の経験に基づいて迅速に指摘されることがあります。ただし、実際のユーザーがどのように操作するかを観察するわけではないため、専門家の主観や想定に依存する部分がある点には注意が必要です。そのため、ヒューリスティック評価の結果は、可能であれば実際のユーザビリティテストや定量的なデータで補完すると、より信頼性が高まります。

3.UI/UXリサーチのプロセス

目的・仮説の設定

まずは、リサーチによって「何を明らかにしたいのか」を明確にします。たとえば「ユーザーが離脱している原因は何か」「ある新機能は本当に必要とされているか」「今あるデザイン要素のどこにユーザーが不満を感じているのか」といった疑問を設定し、それを検証するための仮説を立てます。仮説が不明確なままリサーチを始めると、得られるデータが曖昧で改善に活かしにくい結果となるため、最初の段階でしっかりと目的と仮説を固めることは非常に重要です。仮説を明確にすることで、調査手法の選定や質問項目の設計がスムーズになり、リサーチ全体の質も向上します。さらに、あらかじめ設定した仮説とリサーチの結果を照らし合わせることで、どの部分にズレが生じているかを把握しやすくなり、新たな発見を得るきっかけにもなります。

調査計画の立案

目的と仮説が定まったら、リサーチ手法の選定や調査対象者の絞り込み、スケジュール設定などを具体的に行います。例えば、定量調査と定性調査を組み合わせる場合、まずはアンケートで大きなユーザートレンドを把握し、その後にインタビューやユーザビリティテストで詳細を探るといったプロセスを設計します。調査対象者の選定では、対象となるユーザー層の年齢や職種、利用状況などを考慮して、リサーチテーマに最も関連の深い人々を抽出することが大切です。さらに、調査計画の段階で、調査結果を分析する方法やツールの選択、データのセキュリティ管理なども計画段階で検討しておくと、実施時の混乱を避けられます。

データ収集と分析

計画に基づいて実際に調査を実施し、データを集めます。定量調査であればアンケート結果やアクセス解析データ、定性調査であればインタビュー録音や観察メモが主な情報源です。収集したデータを整理し、複数のデータソースを突き合わせることで、より正確なインサイトを得ることができます。分析の際には、仮説との整合性を確認しつつ、新たに見えてきた問題点や意外なユーザーニーズを見逃さないよう注意します。たとえば、「導線は分かりやすいはず」と考えていた部分で、実は多くのユーザーが次のステップに進めずに離脱していた、というような発見が生まれるかもしれません。逆に、想定していたよりもユーザーがスムーズに操作できているというポジティブな結果が得られる場合もあります。

インサイトの抽出と活用

分析を通じて見えてきたユーザーの本音や行動特性を「インサイト」としてまとめ、それをもとに具体的な改善策を立案します。例えば、特定のボタンが分かりづらいという問題が見つかったのであれば、配置や文言を見直し、UIデザインを再設計することが考えられます。また、新機能の導入に対してユーザーが強いニーズを示していることが判明した場合には、優先度を上げて開発リソースを集中させるといった決定が可能です。こうしたリサーチ結果は、社内外の関係者とも共有し、成果や課題を共通認識にすることで、より実効性の高い施策を生み出します。さらに、改善案を実装した後の効果測定や再リサーチを行い、PDCAサイクルを回すことで、サービスの質を継続的に高めていくことができます。特に大規模プロジェクトでは、フェーズごとに小さなリサーチと改善を繰り返すアジャイル的なアプローチが成果を出しやすいです。

4.UI/UXリサーチを成功させるポイント

ターゲットユーザーの的確な設定

リサーチの精度を高めるうえで欠かせないのが、適切なターゲットユーザーの選定です。自社のサービスを実際に利用するであろう層と、リサーチ対象がずれていると、得られたデータは参考にしにくくなります。たとえば、若年層向けのアプリを開発しているにもかかわらず、中高年層を中心に調査を実施しても、有用な結果に結びつきにくいでしょう。ターゲットのペルソナを明確にし、実際に利用意欲のあるユーザーを巻き込むことで、より具体的なインサイトが得られます。また、ペルソナを設定する際には、年齢や趣味、職業だけでなく、利用時の心理状態や目的にも着目することが効果的です。加えて、ユーザーが利用するデバイス環境やネットワーク状況を把握することで、リサーチの結果に影響を及ぼす要因をより正確に捉えられます。

適切なリサーチ手法の選択

リサーチの手法は目的や仮説に応じて最適なものを選びましょう。短期間でおおまかな方向性をつかみたい場合は定量調査に注力し、深いユーザー心理を知りたい場合は定性調査が向いています。また、ヒューリスティック評価はリサーチコストを抑えながら問題点を早期に発見できるため、開発初期段階に活用されることが多いです。必要に応じて複数の手法を組み合わせることで、より信頼度の高い結論にたどり着ける可能性が高まります。さらに、リサーチ結果をもとにした仮説を再度検証するステップを組み込むことで、検証精度を上げることも可能です。たとえば、「この新機能は若年層にとって魅力的かもしれない」という仮説を立てた場合、アンケートで利用意欲を測りつつ、インタビューで具体的な意見を聞くことで、より確かな確証を得ることができます。

組織内での情報共有とフィードバックサイクル

リサーチの結果は、デザイナーや開発者だけでなく、マーケティングや営業などの他部署とも共有することが望ましいです。ユーザーの声を組織全体で共有することで、サービス改良に関わる意思決定が円滑に進み、スピード感のある改善が期待できます。さらに、リサーチによって得られたフィードバックを継続的に活用し、次回の開発やアップデートへ反映させるサイクルを回すことが重要です。PDCA（Plan-Do-Check-Act）の考え方を取り入れ、リサーチと改善を繰り返すことで、常にユーザー中心のサービス設計を実現します。

5.リサーチ結果を活かしたUI/UX改善事例

プロトタイプを通じたユーザテストと反映

新規機能や画面レイアウトの大幅な変更を検討する際には、開発途中の段階でプロトタイプを作成し、ユーザテストを行う方法が有効です。ユーザーが試作段階の画面を操作する様子を観察すると、完成後には気づけなかった問題点を早期に発見できます。例えば、あるボタンの位置が分かりにくく、ユーザーがアクションに時間を要していることが判明した場合、正式版リリース前にレイアウトを修正することが可能です。こうしたプロトタイプテストはコストの削減にもつながり、質の高いリリースを実現しやすくします。さらに、ユーザーから直接フィードバックを得られるため、機能の優先度やインターフェースの方向性を見直すきっかけにもなります。

ABテストによるUI最適化

ABテストは、複数のデザインや文言を同時に試し、ユーザーの反応を比較することで最適なバージョンを選定する手法です。例えば、ボタンの色や位置をA案とB案で変え、クリック率やコンバージョン率がどのように変化するかを比較します。ABテストの利点は、実際にユーザーの行動データを活用して意思決定を行える点にあります。仮説ベースだけで判断するのではなく、数字を根拠としてUIを洗練させることができるため、納得感のあるデザイン改善が可能です。また、ABテストは比較的短期間で成果が測定できるという特徴もあります。もしA案が望ましい結果を得られなかったとしても、大きなリスクを負わずに次の試行へ切り替えられます。さらに、ABテストの結果はチーム内で共有しやすい指標となり、共通言語としての役割も果たすため、議論がスムーズに進むメリットがあります。

関連記事：「ABテストは意味がない」と言われる理由と成功パターンを徹底解説

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継続的な改善プロセス（PDCAサイクル）の構築

UI/UXの改善は一度行って終わりではなく、サービスが稼働し続ける限り継続的に実施する必要があります。ユーザーの嗜好や技術環境は日々変化し、新たな競合サービスも登場します。そのため、定期的にリサーチを行い、得られた結果をもとに施策を計画・実行し、再び評価して次の行動に移すというPDCAサイクルを回すことが理想です。こうした継続的な取り組みが、長期的に見てユーザー満足度を高める鍵となります。特に、ユーザビリティテストやアクセス解析は定期的に実施し、利用者の意見や行動変化を追いかけることで、新たな課題をいち早く発見し、対応策を打ち出すことができます。さらに、開発段階だけでなく、運用フェーズに入ってからもユーザーサポートの問い合わせ内容やレビューを分析し、UI/UXの改善として活用すると、よりユーザーフレンドリーのサービス品質を保てます。

6.リサーチを行う際の注意点

バイアスの排除と客観性の確保

リサーチには必ず何らかのバイアス（偏り）が存在します。例えば、特定の層だけを対象にインタビューを行うと、それ以外の層の意見が反映されにくくなります。また、調査結果を解釈する際に、調査担当者や経営陣の期待値が結果を歪めてしまうこともあり得ます。こうしたバイアスを最小限に抑えるためには、調査対象者の選び方や質問項目の作り方に注意し、結果を客観的に分析する姿勢が不可欠です。できるだけ多様なユーザー層を含めることや、第三者の専門家を活用することも効果的な方法です。さらに、データ分析時に仮説に合わない結果が出た場合も、すぐに捨てるのではなく考察を深めることで、思わぬイノベーションが生まれる可能性があります。例えば、「高齢者はスマートフォン操作が苦手だ」という先入観を持ったまま調査すると、意外にも高齢者のほうが特定のアプリ操作に慣れており、若年層より高い操作精度を示すケースもあり得ます。このような発見を見逃さないためにも、先入観を排し、可能な限り多角的な視点で結果を評価しましょう。

データをもとにした意思決定

リサーチが完了してデータが集まったとしても、そのデータを正しく理解し、施策に結びつけなければ意味がありません。数字の表面だけを見て結論を急ぐと、実際にはユーザーの行動に別の要因があった可能性を見落とすことがあります。データを解釈する際は、利用環境や市場動向などの周辺情報も考慮したうえで包括的に判断することが大切です。例えば、アクセス数が落ちているからといって、必ずしもUIが悪いとは限りません。競合サービスのキャンペーンが同時期に行われていた、あるいは特定のデバイスでのみ問題が生じていたなど、複合的な要因を探る必要があります。定性調査で見えた感情的要素や、定量調査で示された数値傾向を総合的に比較しながら、根拠のある施策を打ち出すようにしましょう。実際に施策を実行した後も、モニタリングと追加リサーチを怠らないことで、効果の検証とさらなる改善が可能になります。

7.まとめ

UI/UXリサーチのもたらすメリット

UI/UXリサーチを行うことで、サービスに対するユーザーの本当の評価や期待を把握できます。さらに、データに基づいて意思決定することで、機能追加や改善策の優先度を明確にし、限られたリソースを効果的に配分できます。その結果、ユーザー満足度が向上するだけでなく、ビジネス成果（売上や利用率、ブランドイメージの向上など）にも好影響をもたらします。競合の多い市場環境のなかで長期的に愛されるサービスを築くためには、リサーチに基づく継続的な改善が不可欠と言えるでしょう。さらに、UI/UXの改善によってブランドロイヤルティが高まると、ポジティブな口コミやSNSでの拡散効果も期待でき、ユーザーコミュニティが自発的に形成されるケースもあります。ユーザー視点を取り入れた設計は、企業の姿勢や価値観としても評価されるため、結果的に信頼感の向上にも繋がります。

UI/UXリサーチのアクションプランとリソース活用方法

UI/UXリサーチを進めるうえでは、まずは社内外のステークホルダーを巻き込み、必要な予算や人材、ツールを確保することが重要です。専門チームを立ち上げるもよし、外部UXコンサルタントを活用するもよし、と状況に応じたリソース配分を検討しましょう。また、得られた調査結果をドキュメント化し、ナレッジとして組織全体で共有することで、今後のプロジェクトに再利用しやすくなります。常にユーザー中心の考え方を持ちながら、時代や技術の変化に合わせてリサーチと改善を繰り返すことが、UI/UXの継続的な向上につながります。例えば、新たなユーザー層や新機能を導入する際にも、過去に実施したリサーチ結果を参考にするとスムーズに意思決定ができるでしょう。こうした継続的な取り組みを通じて、より豊かなユーザー体験を創出し、ビジネスの成長を加速させてください。もし組織内に専門知識が不足している場合は、ユーザーリサーチの実績を持つ外部企業と連携し、適切なアドバイスやサポートを受けるのも有効です。