お客様から具体的に深層心理を抽出する方法は？

1. ステップ1: データの文節化（KJ法）
   意味がわかる最小単位に分ける
   目的: 大量のデータを意味のある最小単位に分割して体系立てる。

手順
発言を「ネ」を入れて意味が通る最小単位に分割します。
自然な区切り方を見つけることで、データを理解しやすくします。

例: 「ここを改善してほしい。商品のこと。広告webページのこと。購入の方法。」
=> 「ここを改善してほしいネ。商品のことネ。広告webページのことネ。購入の方法ネ。」
読点（、）や句点（。）を基準にして分ける: 自然な発話の区切りになります。

例: 「あと発送を別々にしないと送れない。」
=> 「あと、発送を別々にしないと送れない。」
こうして、情報を細分化し、次の分析ステップに移りやすくします。

1. ステップ2: 出来事の抽出（KJ法）
   分節された発言から具体的な出来事を特定します。
   目的: 分節した発言をもとに、具体的に何が起こっているのかを特定します。

手順
各分節化された発言から、「何が起きたのか」を具体的に特定します。

例:
分節化された発言: 「商品のこと」
出来事: 「商品の関連情報についての困難を示す」
出来事は具体的で、客観的に観察できるものを指します。

1. ステップ3: 心理の解釈（KA法）
   出来事から深層心理を抽出します。
   目的: 出来事に隠れている発言者の心理的な動機や背景を理解します。

手順
各出来事に対して、なぜそのような発言がされたか
その背後にある心理を解釈します。

例:
出来事: 「商品の関連情報についての困難を示す」
心理: 「商品情報の不足に対する不満や不安」
心理の抽出では、発言者の感情や意図、ニーズを特定することが重要です。

1. ステップ4: 価値の特定（KA法）
   心理から価値を特定します・
   目的: 解釈した心理から、ユーザーにとっての価値を見つけ出します。

手順:
各心理に対して、「その心理が満たされたとき、発言者はどのような価値を得るのか」
を明確にします。

例:
心理: 「商品情報の不足に対する不満や不安」
価値: 「充実した商品情報の提供に価値」
価値はユーザーが受け取る利益や満足感を具体的な形で表現します。

まとめ
この手法を通じて、ユーザーインタビューを以下のように具体化し、
深層のニーズや価値を明確にすることができます：

データの文節化し 意味の通る最小単位に分割します。
出来事の抽出し、発言内容から具体的な出来事を特定します。
心理の解釈し、出来事から発言者の心理を解釈します。
価値の特定し、 解釈した心理から、ユーザーにとっての価値を特定します。

このような手順で深層心理を抽出することが可能です。