実践的ジョブ理論②〜ユーザーインタビューの基本的なやり方について
外資系IT企業でプロダクトマネージャーをしています、ハヤカワです。
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— Kazuki Hayakawa☁️AI製品のPM (@kzkHykw1991) July 23, 2020
今回は、ジョブ理論の考え方を実践しよう！というのを目指した「実践的ジョブ理論」の第二弾です。
第一弾では、ジョブ理論の考え方にもとづいて、JTBD, Jobs-to-be-done (顧客が求めている成すべきジョブ)を書く方法とそのためのテンプレートについて、解説しました。
第二弾では、作ったジョブの仮説を、実際の顧客へのユーザーインタビューを通して検証する方法について、紹介したいと思います。
それでは早速見ていきましょう！
実践的ジョブ理論 〜ユーザーインタビュー手法〜
今回もスライドも作ったので、スライドをベースに紹介します。
はじめに
長々と文章を書いていますが、まずはじめにジョブ理論は、あくまでも"モノの見方"を示したものに過ぎないことにご注意ください。
つまり、プロダクトの開発手法やソリューションのアイデア出しの手法ではないということです。また、一つの決まったものがあるわけではなく、さまざまな有識者によってさまざまな手法、考え方、理論、フレームワークが提唱されており、確立されたものがないこともご注意ください。
アジェンダ
今回は、ジョブ理論の仮説を立てた後の話から始めたいと思います。
はじめに「あらためてジョブ理論の話をしよう」や実践的ジョブ理論第一弾の「実践的ジョブ理論 〜ジョブ理論を実践する手順とテンプレート〜」をご覧になられていない方は、ぜひご確認ください！
それでは早速本題に入ります。
なぜジョブ理論においてインタビューが重要なのか？
なぜ、ジョブ理論に基づいて課題やプロダクトの価値を見つけるのに、ユーザーインタビューが必要なのか？それは「ジョブは必ずユーザーの声から生まれる」という考え方があるからです。
敏腕なCEOやCxO、優秀なプロダクトマネージャーやUXデザイナー、エンジニアによる会議やワークショップ、営業やカスタマーサクセスからの要望からだけでは、プロダクトの本当の価値、解決すべき課題は見つけられません。
ユーザーインタビューを通して、顧客が本当に欲しい物を、顧客の声から見つけることができます。さらに、顧客の根源にあるモチベーション、欲求、ニーズ、望んでいる状態や結果を見つけて、プロダクトの本当の価値や解決すべき課題を見つけることを目指します。
また、ユーザーインタビューを通してジョブを見つけることは非常に強力な武器になります。顧客へのギャップを特定し、プロダクトの価値やイノベーションの可能性を探るだけでなく、顧客にとっての重要度に基づき投資の優先順位付けをすることもできます。
実は最も効果を発揮するのが、社内でコミュニケーションをする際です。ジョブ理論に基づいて、プロダクトが解決する顧客のジョブを見つければ、今後のビジネスやプロダクトの将来を考える場合や、日常的な業務の中でも、全員が共通の言語で会話ができます。たとえ意見がぶつかったり、批判が出た場合にも顧客の声に立ち戻って公平な判断をすることができます。
これは、CEOや会社のビジョンを示し、プロダクトマネージャーの目指す姿を表し、エンジニアリングチームの進むべき方向性を示す、共通の地図のような役割をします。
ジョブ理論によるユーザーインタビューの進め方
大きく2つのステップに分けて紹介します。
① 🔍 ユーザーインタビューを通してジョブを見つける
ここで行うのは以下、3つのステップです。
1.1 ジョブの仮説立て
1.2 ユーザーインタビューの実施
1.3 インタビュー結果からジョブを洗い出す
さて、それでは実際にジユーザーインタビューを通して、ジョブを見つけてみましょう。
1.1 ジョブの仮説立て
いきなり、ユーザーインタビューをするのも良いのですが、インタビューを通して検証したい仮説、つまりジョブの仮説を作りましょう。
仮説の作り方もこちらの第一弾で説明しているのでご覧ください
上記を参照していただくと、このようなジョブの仮説リストを作ることができます。
ジョブの仮説リストができたら、早速インタビューの準備をします。
1.2 ジョブ理論におけるユーザーインタビューのやり方
さて、このnoteの本題になります。ジョブ理論に基づいて、どのようにユーザーインタビューをすべきかを見ていきましょう！
まずは、インタビューを通して知りたいことを定義します。ここでは、作った仮説のジョブが本当に顧客が抱えているか？を検証します。そのため、実際に顧客が抱いているジョブは何か？そして、なぜそれを求めているのか、モチベーションは何か？をインタビューを通して見つけます。
これらを知るために重要な質問が
「最終的に最も望んでいる成果はなんですか？」
「なぜそれが重要なんですか？」
「それを達成するために最も重要視して行うことはなんですか？」
です。しかし、これをこのまま聞いてしまってはダメです。顧客が実際に体験した出来事を深堀りする中で、これらのことをこっそり聞き出すことをします。
そこで、インタビューをする時に大切な考え方をいくつか示します。
まずは、非常にユニークな考え方が「顧客のドキュメンタリー映画を作ろう」というものです。これは、ジョブ理論を提唱している一人である、クリステンセン教授の著書「ジョブ理論 」のマットレスの購入に関する実際のインタビュースクリプトの冒頭に記載があります。
その心は、というと顧客のドキュメンタリー映画を撮る監督になった気持ちでインタビューをしてみると、普段は聞けない深いことを聞くことができるところにあります。
役者はどんな人か？
ロケーションはどこか？
その出来事が起きたのは何時頃？
天気は晴れ？雨？
周りのエキストラはどんな感じ？
服装は？
その出来事の前に起きていたことは？
主人公の心情は？出生やこれまでの背景や文脈は？
などなど、おそらく通常のユーザーインタビューでは、聞かないような細かな情報が気になりますよね？つまり、ジョブ理論で最も重要な「顧客の声を実際にあった事実や経験から見つける」という事実ベースのヒアリングが可能になり、緻密で詳細な顧客の状況を知ることができます。
また、もう一つの効果として、顧客にとっても気持ちが楽になり本当のことを言いやすくなるというメリットがあります。インタビューと言われると、「何か試されているのではないか？」「優等生的な回答をしたり、正解を言わなければいけないんじゃないか？」「インタビュワーの思惑通りに答えたほうがいいんじゃないか？」と少しこわばったり、”忖度”したりしてしまいます。ただ、冒頭に「これはあなたのドキュメンタリー映画を撮るためのようなもので、これまでの出来事をそのまま教えて下さい」と伝えると、気が楽になり、過去にあった経験を装飾することなく話してくれます。
インタビュー自体、はじめての人も多いと思いますが、まずは身近な人や知り合いから試してみて、慣れてみることが大事かと思います。
もう一つ、意外かもしれないのがDon'tsにある「PMやエンジニアなどプロダクトに直接関わる人がインタビュワーになってはダメ」というものです。
これは、どんなに意識をしていても、顧客に想定どおりの回答をしてもらいたく、その声を聞きたいがあまりに、誘導尋問をしてしまったり、ソリューションを頭に思い浮かべながら質問をしてしまうことがあるからです。
そこで、インタビュアーに適している人は、UXリサーチャー、カスタマーサクセス、聞き上手な人、です。
インタビューに慣れたUXリサーチャーがいれば適任ですし、もし居なければカスタマーサクセス担当者や、少なくとも相手の話を聞き出すのが上手な人やシンプルに会話が得意な人にインタビュワーになってもらいましょう。もちろん、インタビュースクリプトの作成にはPMが関わりますし、当日もその場に出席して、PMがメモ取りかかりになることも重要です。録画を後で見返すよりも、顧客の声を目の前で(オンラインであっても)見聞きすることで、さまざまな気付きが必ずあると思います。
さて、インタビューの下準備が終わったら、早速インタビューを開始しましょう。もし初めてユーザーインタビューをする場合は、やり方をggってみましょう。
ユーザーインタビュー自体は、数多くの記事や動画で解説されています。逆に言うと、多くの手法・ノウハウがあり、絶対的に正しい方法があるわけではないので、ぜひ、色々調べて自分に合うやり方を見つけてみましょう。
一方で、ジョブ理論に基づいたユーザーインタビューでは「最低限行いたいこと」に列挙したこれらのことは必ず抑えるべきだと考えます。
リクルーティングや全体のスケジュールについてもいくつか参考程度に一例を乗せましたので、参考にしてみてください。
人数については、理想としては10名以上ですが、初期の段階やスピードが重要なスタートアップでは、何度も繰り返すことを前提に、まずは5名程度で始めるのも良いと思います。しかし、必ず何度もこの作業を繰り返すことをおすすめします。
このようなステップを繰り返していきながら、日々変わる顧客のニーズや市場の動向、テクノロジーのトレンドも加味して、1年に一回はジョブ理論をベースにしたユーザーインタビューを行うことをおすすめします。
ただし3ヶ月ほどかかってしまうので、そんな時間やコストかけられないよと思う方も多いと思います。しかし、それだけ価値のある結果が出るはずですので、初期のスタートアップでも「とりあえず開発しよう！」「動くものを作って投資家に見せよう！」と考えがちですが、誰も欲しくないものを作っては意味がありません。
そこで、まずはここまでの流れに従ってユーザーインタビューを始めてみると良いはずです。もちろん、すでにプロダクトを作り始めている場合にでも、改めてプロダクトの本当の価値を見極めるためにも、今後の製品拡張を検討するためにも、今からでもインタビューに取り掛かりましょう。
さて、インタビュー自体のやり方がなんとなく分かったと思います。ここからが重要です。インタビュー結果を元に顧客のジョブを見つけ出す必要があります。顧客自ら「私のジョブはこれなんですよね。」と言ってくれれば楽ですが、（むしろその言葉には真実味がないかもしれませんが)、大抵はそんなことはないので、顧客の発言から求めているジョブを見つけ出す必要があります。
1.3 インタビュー結果からジョブを洗い出す
インタビュー結果から、ジョブを洗い出す作業に入ります。ここで参考になるのが、ユーザーインタビューの調査・分析手法です。
特に、Grounded Theory Approch: GTA (グラウンデッドセオリーアプローチ)という調査手法をここでは使っていきます。インタビュー調査手法自体にもさまざまなやり方、特徴、メリット・デメリットがあります。なぜその中から、ジョブ理論におけるインタビュー調査手法でGTAを採用したのか？それは、GTAは顧客の発言を重視し、データ化し、仮説や理論を構築するのに優れているからです。
一方で、短所もたしかにあるので、まずはGTAの特徴などをggって色々調べてみて、ご自身で咀嚼してみてください。非常に深く、多面的な解釈が必要な分野ですので、一概には語れませんが、参考程度にGTAの手法について解説したいと思います。
ただし、これから説明する方法は、GTAをベースに、ジョブ理論で使いやすいようにアレンジしているのでご注意ください。
GTAによるユーザーインタビューのデータ化
さて、まずはユーザーインタビューで顧客が発言した内容を、録画した内容を見返しながら、文字起こししてテキストにします。最近では自動文字起こしのツールもたくさんあるので、使ってみると良いと思います。
次に、テキストデータを句読点などで任意に区切りながら、短い文章、文節に切片化/スライシングします。こんな感じ↓
そして、これらそれぞれに対して、ラベル付けをします。さらに、それらをカテゴリーに分けます。
これをオープンコーディングと呼びます。この例では、一人の顧客が発言した一つのインタビュー結果から作っているため、重複がなく、ラベルとカテゴリーがほぼ一対一になってしまっていて、分かりづらいですが、実際は複数人の顧客のインタビュー結果から同様にラベル付けをするので、共通点やユニークな発言などをカテゴリーで分類することができます。
さらに、ある1つのカテゴリーと複数のサブカテゴリーを関連付けます。サブカテゴリーとは現象について、5W1H(いつ、どこで、どん なふうに、なぜ)を説明するものです。つまり、上記で分類したカテゴリーの中から、「これは、メインカテゴリーのWhenを説明するから、サブカテゴリーだな」というふうに、カテゴリーに階層化と関連付けをする作業になります。これらの作業を「アクシャル・コーディング（Axial coding）」と言うそうです。
今回はスライド上で表現をする便宜上、5W1Hに該当する細かなデータを割愛しましたが、ここには乗っていないサブカテゴリーがそれぞれのカテゴリーにぶら下がっているイメージです。
さらに、一般的にはAxial Codingでは、カテゴリー同士を5W1Hの観点を加え、関連付けをし、Paradigm (モデル、概念、パターン化）し、対応する名前を付与したりしますが、ジョブ理論における一般的なカテゴリーに集約すると、後々便利なので、Alan Klementによるジョブ理論の一般化モデルになので、"Constraints", "Choise Set", "Progress"というラベルをあえて付与しました。他にも、"Situation"(状況)や、"Action"(行動), "Outcome"(帰結/結果)などの特定のカテゴリーにラベルわけをします。
https://jtbd.info/the-jobs-to-be-done-data-model-b270f6fc445
さいごに、アクシャル・コーディングでつくった現象を集め、カテゴリー同士を関係づけ、カテゴリー関連図を作り、そこからジョブ理論の記述方法 (ジョブストーリー: When, I want to, So I can)に書き直します。
ここで書いたジョブストーリーは、原著「ジョブ理論」で引用されている膨大な量のインタビュー結果を元に作っているため、少し飛躍しているようにも思えますが、ご了承ください。気になる方はぜひ原著をチェックしてみてください！
💡GTAによるユーザーインタビューの分析は、ここでは書ききれないほどの知見やポイントがあるので、それについてはまた別のnoteで書こうと思います。
さて、このようにGTAを使って、インタビュー結果をまとめると、顧客の声から客観的にデータを作ることができます。つまり、ラベルやカテゴリーの発言件数や、全体のユーザーの発言に対する割合、何人のユーザーがそのジョブについて言及しているか？など、優先付や重要度の意思決定をする際に、PMとして求められるデータドリブンの思考と非常に相性がいいと思います。
さらに、インタビュー結果から逆算して考えると、もともとのユーザーインタビューでも「こうやればよかったな」と思うことがあります。たとえば、「ジョブを探し出そうとして、深堀りしたか？」「ただ興味あるところだけを適当に聞いてはいないか？」という観点や、「5W1Hをもっと聞けばよかった！」と思うことになります。
そこで、たとえばインタビューをする中で、以下のような動詞について言及しているかを意識します。もしこのような発言がでたら、それはジョブの可能性が高いので、そこに注目して深堀りをしてみます。
ここに記載してある動詞は網羅性はありませんが、顧客が何かしらの進捗を求めている = ジョブがある時に、言及される動詞です。
他にも、カテゴリー化をする中で、サブカテゴリーなどでも大事な5W1Hをインタビューの段階でしっかり聞けていないとデータ化できません。
そこで、インタビュー中もこのような観点を常に意識しながら、気になったポイントについて5W1Hを聞きまくって、深堀りする癖を付ける必要があると思います。
さて、これにて「①ユーザーインタビューを通してジョブを見つける」のステップは終わりです。次にここから出てきた結果を整理しましょう。
②📌 結果をまとめてジョブを整理する
さて、最後にインタビュー結果、GTAの分析結果をもとにジョブを整理して、社内で共有できる形にします。
アウトプットの形としては、ジョブを体系的に階層化したジョブマップと、個々のジョブの詳細を記した、ジョブシートのようなものが出来上がると想います。
ジョブマップ
ジョブマップは、名前の通りジョブ全体とジョブとジョブの関連性を視覚化して表したものです。
色々な書き方がありますが、4つの要素に分けて、それぞれの関係性を視覚化します。
Micro JobのことをJob Stepと表現し、カスタマージャーニーに合わせて、顧客のステップごとにジョブやアウトカムをぶら下げる形もよく取ります。
さて、ここでアウトカムという表現が出たので補足します。
ジョブ理論では、When, I want to, So I canのストーリーベースの記述とは別に、アウトカムベースで書き方があります。
ここで重要なのは、後半の「指標」「方向」の2つです。「時間を最小化する」や「売上を最大化する」といった文言が入ります。方向は、必ずMinimize / Maximize (最小化/最大化)の形で書きます。
指標には、お金、満足度、生産性、価値、喜び、信頼性、安全性、リスク、コストなどの定量的に測りたい価値の単位が入ります。
ジョブシート
これは今回初めて私の方で作ってみた、個別のジョブを整理するためのシートです。
ジョブを説明するのに最低限必要な、要素を記載しています。特に、ポイントは、ユーザーインタビューとGTAを通すことで、発言をデータ化できるので、上部のメインジョブのタイトルの下にあるように、何%のユーザーがこのジョブについて言及していたかを数値化できたり、マイクロジョブやジョブパフォーマーについても、全体の何割がそれについて発言していたのかを数字で判断することができます。
例として記載してみるとこのような形になります。
たとえば、「プロダクトマネージャーによるプロダクト開発」というテーマで考えてみると、このようにまとめられます。もちろん、この内容は実際のインタビューに基づいたものではないですが、私が普段感じていることをまとめてみました。
このように、インタビューから得られたジョブをマップやシートで可視化することで、ビジネスやエンジニアとの相互のコミュニケーションにおける重要な共通言語になります。まさに、プロダクトマネージャーとしてやるべき両者間の翻訳者として立ち回る際の重要な武器になります。
もちろんこれを応用すれば、営業資料やマーケティング資料を作成する際のメッセージングやナラティブにジョブを取り入れてもいいですし、開発を行うエンジニアチームに対して「自分たちが何のために、なぜ作っているのか？」をしっかりと伝えるためのドキュメントやPRDに取り入れて、プロダクトビジョンや目指す姿を文章で示すこともできます。
他にも、チームがプロダクトについて建設的な議論を行うことを補助してくれるはずです。たとえば、意見が対立したときに「ちょっと待てよ、私たちの顧客はなんて言っていた？」「この新しい機能は彼らのジョブを満たすことができるか？」という形で、全員が平等に立ち戻ることのできる場所になります。
顧客にJTBDを優先順位づけをしてもらう
最後に、インタビューを通して、たくさんのジョブを見つけて、さまざまなソリューションアイデアを考えたとしても、それを作るリソースは限られています。
そこで、出てきたジョブを優先順位付けをして、重要なものから取り組むようにします。
そのために、顧客にアンケートを取って、優先順位付けをしましょう。ここでは2つの重要な質問を聞きます。顧客にとってのそのジョブの重要度と満足度です。この2つの質問をそれぞれのジョブに対して聞いてみます。
これを集計し、それぞれのジョブを下の2軸でマッピングします。
すると、①に位置するものが、ユーザーが重要だとは思っているが、現状のソリューションでは満足していないものになります。つまり、プロダクトとしてはオポチュニティ、価値の機会がある領域になります。
また、②はすでに現状のソリューションが何かしらあることになるので、既存の代替手段を超える価値を提供する必要があります。
③は追い求めるには価値があまりない領域になります。相対的にここに位置したジョブは、一旦は優先順位から外します。ただ、顧客のインタビューから見つけ出したジョブであることには変わらないので、相対的に順位が上がるのを待つか、その観点で別の深堀りをしてみることをすると良いと思います。
さいごに 実践的ジョブ理論のフレームワークを配布
ここまでの内容をキレイに整理することができるテンプレートファイルを用意しました！
このシート、第一弾の実践的ジョブ理論の記事でも公開したのですが、さらにバージョンアップを加え、今回ユーザーインタビューシートやGTAの分析シートも入っています！
第一弾をすでに購入いただいた方は、前回のnoteから同様のものをダウンロードいただけます。
今回紹介した内容も含めて、まとめ上げることができると思います！
⚙️実践的ジョブ理論のテンプレートファイルの構成
1. ジョブ理論用語集: ジョブ理論でよく使う用語の説明
2. ゴール種別：ジョブにおける顧客が求めている進捗、ニーズ
3. バリア種別：ジョブにおける制約、壁、バリアの種類。
4. JTBDテンプレート: JTBDを整理するためのテンプレート
5. ユーザーインタビューシート: JTBDをもとにユーザーインタビューをするときのシート
6. GTA分析シート: インタビュー結果を分析するためのシート
7. カタリスト種別： ユーザーが行動をするきっかけの種類
それぞれのシートには例文も記載しています！
すでに購入いただいた方からも参考になったという声をいただいております！
追記: 2023/03/15
Generative AIを使って、アイデアから仮説を生成するサービス「Value Discovery」をリリースしました！
この「実践的ジョブ理論」の記事を読んでいただいた上で利用していただけると、一層理解を深めていただけます！
おわりに
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実践的ジョブ理論フレームワークのダウンロードは以下のnoteから
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