スキル自身の言葉で
生のユーザーリサーチを構造化された markdown ドキュメントに統合します：出現頻度と参加者の引用を伴うテーマ、影響度と労力でスコア付けされたインサイトから機会への変換表、ユーザーセグメント、優先順位付けされた推奨事項、未解決の質問と方法論に関するメモ。インタビュー記録、アンケート結果（CSV または貼り付け）、ユーザビリティテストのメモや録音、サポートチケット、NPS/CSAT の回答、アプリストアのレビューを受け付け、データを引数として /research-synthesis として呼び出されます。
ユーザーフィードバック、プロダクト分析、ナレッジベースへのオプションのコネクタにより、サポートチケットを取得し、定性的な知見を利用データで検証し、統合結果をリサーチリポジトリに公開できます。リサーチ手法とインタビューガイドは、別の user-research スキルにあります。
生成されるもの
- 研究の名称を含む「Research Synthesis」というタイトルの markdown 統合ドキュメント。
- 各テーマがプロダクトへの影響を示す「Key Themes」セクション。
- 影響度と労力の列を持つインサイトから機会への変換表。
- 特徴、ニーズ、おおよその規模を一覧化したユーザーセグメント表。
仕組み
- 01研究データを引数として渡す
このコマンドは、研究データ、トランスクリプト、または調査結果を引数の文字列として受け取るため、渡した資料がそのまま統合の対象になります。
- 02調査ヘッダーを記入する
すべての統合は、手法、参加者数、期間、研究者を明記することから始まるため、読者はその調査結果が何に基づいているかを把握できます。
- 03短いエグゼクティブサマリーで始める
詳細な内容の前に、主要な調査結果を伝える3〜4文を配置します。
- 04調査結果を名前付きテーマにグループ化する
各テーマには名前と、その内容を示す1行の要約が付き、その下に裏付けとなる引用が続きます。
- 05ユーザーセグメントを定義する
専用のセクションで、データから読み取れるセグメントに名前を付け、テーマ一覧とは分けて記載します。
- 06まだ分かっていないことを明示して締める
ドキュメントの最後には、その調査で答えが出なかった質問を列挙し、それが次の調査ラウンドの出発点となります。