リサーチ用語集
リサーチの世界は、まるで専門家だけに向けられた独自の言語のように感じられることがあります。そこで、最新のトレンドや知識をキャッチアップできるよう、業界用語をまとめたリストを作成しました。随時更新中です。
リサーチ用語集
リサーチの世界は、まるで専門家だけに向けられた独自の言語のように感じられることがあります。そこで、最新のトレンドや知識をキャッチアップできるよう、業界用語をまとめたリストを作成しました。随時更新中です。
リサーチ用語集
リサーチの世界は、まるで専門家だけに向けられた独自の言語のように感じられることがあります。そこで、最新のトレンドや知識をキャッチアップできるよう、業界用語をまとめたリストを作成しました。随時更新中です。
A
A/Bテストは、ランダムなグループ分けと事前に設計した結果の分析を通じて2つのバージョンを比較し、不確実性も考慮したうえで変更による効果を検証・推定する手法です。
アクセシビリティとは、障害のある人々が、日常的に利用している支援技術や設定を含め、プロダクトを認識、理解、操作、利用できるかどうかに関わるものです。
アクティベーションメトリクスは、ユーザーやアカウントがプロダクトの本質的な価値を実感し始めたことを示す、初期段階のマイルストーンを追跡するものです。
広告テストは、クリエイティブがどのように注目され、解釈され、ブランドや意図したアクションへと結びつくかを検証・評価するプロセスです。
親和図法（アフィニティマッピング）は、関連する気づきやアイデアをグループ化することで、パターンの検討や解釈の比較、さらなる分析に向けた情報の整理をサポートします。
アフォーダンスとは、人とモノや環境との関係性によって可能になる行為のことです。一方、シニファイアは、その行為がどこで、どのように可能なのかを伝える手がかりを指します。
アジャイルリサーチは、チームの学びやプロダクトの提供に合わせて意思決定を支えられるよう、適切な規模の調査を取り入れながら、ユーザーリサーチと継続的なプロダクト開発を一体化させる手法です。
AIリサーチアシスタントは、研究の準備、情報検索、文字起こし、分析などのタスクをサポートします。研究者は、その出力結果を関連する根拠や証拠と照らし合わせて確認を行います。
AIモデレート面談とは、研究者が設計した調査のなかで、ソフトウェアを使って参加者に質問を投げかけ、実際の回答に応じて深掘りの質問を柔軟に展開していくインタビュー手法です。
匿名性とは、該当する状況において、研究への貢献が特定の個人と合理的に結びつけられないことを意味します。一方で機密保持とは、個人を特定し得る情報を保護することを指します。
脱落率とは、特定の追跡期間や完了時点を迎える前に失われた特定の研究対象グループの割合であり、脱落のパターンは結果の解釈に影響を与えます。
B
ベースライン測定は、変更前の初期状態を記録することで、後から得られる結果を比較・評価するための確かな基準を提供します。
行動分析では、プロダクト上で記録されたアクションを検証し、カスタマージャーニーや定着率、リテンション、ユーザー間やアカウントごとの違いを把握します。
行動デザインとは、人々がどのように行動するかという根拠を活用してプロダクトやサービスを設計するアプローチです。特定の行動を取り巻く文脈や障壁、きっかけ、そしてその結果を細かく掘り下げていきます。
ベンチマークとは、以前の製品バージョンや競合製品、関連する外部データセットなど、明確に定めた基準とパフォーマンスを比較することです。
ベータテストとは、開発中のプロダクトを社外のユーザーに実際に使ってもらい、本格リリースの前にリアルな利用環境でのパフォーマンスを検証するプロセスです。
ブレインストーミングとは、ある問いに対してアイデアを幅広く出し合うための構造化された手法です。最初のアイデア出しと、その後の評価や検証を切り離して進めるのが特徴です。
ブランド認知とは、関連する市場やカテゴリー、あるいは購入シーンにおいて、人々がそのブランドを認識しているか、思い出せるかに関わるものです。
ブランドトラッキングとは、一貫した調査手法を用いて、ブランドの認知度やイメージ、その他の関連指標を継続的に測定することです。
ビジネスインテリジェンス（BI）は組織内のデータを集約してレポーティングや分析を行い、チームがパフォーマンスを把握し、傾向を探り、明確な指標をもとに意思決定できるよう支援します。
C
カードソーティングは、情報をカテゴリー別にグループ化してもらう手法です。情報アーキテクチャを設計する際に、研究者が要素同士の関係性やラベルの付け方を整理・検討するのに役立ちます。
因果関係の検証（Causal research）では、他の要因による影響を排除する設計や前提のもとで、ある施策や要因が結果を変化させるのか、またどのように変化させるのかを探究します。
解約（チャーン）分析では、どの顧客がプロダクトの利用や支払いをやめたのか、それはいつなのか、そして離脱の原因としてどのような兆候があったのかを調べます。
クリックストリーム分析では、デジタル上の行動履歴を順を追って確認することで、ユーザーがWebサイトやプロダクト内でどのようなルートを辿っているのかを紐解きます。
認知バイアスとは、注意、記憶、判断における系統的な偏りのことであり、情報の受け取り方や意思決定のあり方に影響を与えます。
認知負荷とは、情報の記憶、選択肢の判断、ゴール達成に必要な手順の整理など、タスクが頭の処理にかける負担のことです。
コホート分析とは、共通の特徴や開始イベントを持つグループの成果を比較する手法で、多くの場合、登録後の経過時間ごとにユーザーの行動を追跡します。
競合分析とは、あるニーズを満たすために人々が利用している選択肢を調べ、そのサービスや体験を比較することで、プロダクトや市場に関する意思決定に役立てる手法です。
理解度テストは、ユーザーが情報をどのように解釈し、活用しているかを検証するものです。説明や実践的なシナリオを用いることで、わかりやすさの評価や好みのアンケートだけでは見落としがちな誤解を浮き彫りにします。
コンセプトテストとは、本格的な開発に着手する前に、ターゲット層が提案された製品や機能、ユーザー体験をどのように理解し、反応するかを探るものです。
信頼区間とは、設定された長期的な被覆率を持つ手法によってデータから算出される範囲のことで、その前提条件のもとで推計値の不確実性を示すものです。
コンジョイント分析は、製品のさまざまな要素（属性）を組み合わせた複数の選択肢をユーザーに評価してもらうことで、どの属性がどれくらい重視されているかを明らかにする手法です。
消費者パネルとは、購買履歴やアンケートへの回答、製品の試用フィードバックなど、リサーチのための情報を提供する目的で継続的に組織されている個人または世帯のグループのことです。
コンテンツ分析は、素材をカテゴリに整理し、定量的または定性的にその特徴や意味を読み解くことで、コミュニケーションを体系的に分析する手法です。
コンテクスチュアル・インクワイアリー（文脈的質問法）は、実際の活動中に観察と質問を組み合わせることで、人々が普段の環境でどのように行動しているのかをリサーチャーが理解するのに役立ちます。
継続的なディスカバリーとは、顧客との定期的な対話や小さなリサーチを重ねる習慣のことです。プロダクトチームが目指す成果を追い求め、次に何を作るべきかを決めるのに役立ちます。
相関とは統計的な関連性のことであり、因果関係とは、ある要因を適切な別の選択肢と比較して変化させた際の影響を指します。単に関連性があるだけでは、その影響を証明したことにはなりません。
顧客ディスカバリーとは、見込み客の課題や状況、購買における意思決定をリサーチすることで、プロダクトやビジネスの前提としている仮説を検証するプロセスです。
顧客努力指標（CES）は、特定の目的を達成するためにかかった労力や手軽さを測る指標です。その解釈は、質問の文言やスケールの向き、採点ルールによって異なります。
カスタマーエクスペリエンス（顧客体験）とは、期待、利用、サポート、支払い、そしてその後の影響までを含め、あらゆる接点や時間の経過を通じて、人がその企業をどのように体験するかを指します。
カスタマージャーニーマッピングは、特定のプロセスにおけるユーザーの行動や疑問、体験のリアルなデータを可視化してチームで共有できるようにし、課題や改善のチャンスを浮き彫りにします。
顧客満足度スコア（CSAT）は、明確に定められた評価基準と計算方法を用いて、特定の体験やプロダクト、または関係性に対する満足度をまとめた指標です。
d
データクリーニングとは、記録に残るチェックや変換処理を通じてエラーや不整合、品質上の問題を特定・対処し、信頼性の高い分析を支えるプロセスです。
決断疲れ（ディシジョン・ファティーグ）とは、意思決定を繰り返した後に見られる変化のことで、選択を先送りにしたりデフォルトに頼ったりする傾向などを指します。ただし、その原因や一般化については慎重に見極める必要があります。
人口統計調査は、年齢、居住地、世帯構成、学歴といった人口特性を分析することで、さまざまなグループの特徴を明確にし、それぞれの経験の違いを深く探るのに役立ちます。
デザインスプリントとは、フォーカスした課題の探求から、解決策の決定、プロトタイプの作成、そして顧客リサーチからの学びまでを短期間で駆け抜けるプロセスです。
デザイン思考とは、人を深く理解し、多様な選択肢を探り、アイデアを形に落とし込み、それによって何が可能になるかを検証しながら課題を解決していくアプローチです。
日記調査（ダイアリースタディ）は、日常のルーティンや文脈、その変化を捉えるために、関連する体験が発生した直後などのタイミングで参加者に一定期間記録してもらう調査手法です。
ドッグフーディングとは、日々の業務を通じて自社のプロダクトを社内で実際に使い、問題点を見つけて改善していく取り組みのことです。
二重盲検試験では、通常、参加者と関係する研究者の双方に条件情報が開示されませんが、明確なレポートであれば、具体的にどの役割の人にどのような方法でブラインド処理（盲検化）が施されたかが明記されます。
ドライバー分析とは、相関分析、回帰分析、相対的重要度分析などの手法を用いて、どの測定要素が結果に関連しているかを検証するものです。
e
エンパシーマッピングは、相手の視点に関する事実や根拠を「発言」「思考」「行動」「感情」などの軸で整理し、見落としや思い込みを浮き彫りにします。
エンドユーザーリサーチとは、製品やサービスを実際に使ってタスクを行う人々を対象にした調査のことです。購買者やその他の関係者とは異なる、エンドユーザーならではの体験に焦点を当てます。
エスノグラフィック調査では、フィールドワークや観察、参加、その他関連する証拠を通じて、特定のグループや実践、社会的環境への文脈的な理解を深めます。
実験計画法では、介入の効果を検証するために用いる条件、割り当て、結果、および手順を定義します。
探索的リサーチでは、まだ十分に理解されていない課題領域を掘り下げ、理解を深めながら仮説となる説明や、より具体的なリサーチの問いを導き出します。
アイトラッキングは、人の視線が時間とともにどこに向いているかを推定する技術です。これにより、研究者はインターフェースや特定の環境内における視覚探索、スキャニング、注視行動を詳しく調べることができます。
f
機能の優先順位づけとは、ユーザーのニーズ、期待される成果、開発工数、制約などの根拠をもとに、どのプロダクト改善から着手すべきかを決めることです。
フィードバックループとは、行動の結果から得た情報をもとに次のアクションを導く仕組みのことです。観察し、読み解き、対応し、どう変化したかを検証するステップがあらかじめ整えられています。
ファーストクリックテストは、ユーザーがタスクを開始する際に最初にどこをクリックまたはタップしたかを記録するもので、インターフェースが適切なスタート地点を提示できているかを評価するのに役立ちます。
5秒テストは、デザインを短時間だけ見せた後、記憶に残ったことや理解できた内容を質問することで、そのデザインが瞬時に伝えるメッセージや第一印象を確かめる手法です。
フォーカスグループとは、参加者が一緒に特定のテーマについて掘り下げる進行役付きのディスカッションであり、調査者は参加者の意見だけでなく、参加者同士のやりとりも観察することができます。
形成的リサーチは、プロダクトやサービスの開発・改善に役立ち、次のデザインの意思決定を後押しする根拠をもたらします。
g
研究におけるゲーミフィケーションとは、参加プロセスや調査資料にゲームの要素を取り入れる手法です。そうした要素がエンゲージメントと収集されるデータ（エビデンス）の双方にどのような影響を与えるか、見極める必要があります。
一般化可能性とは、研究結果が実際に調査された対象者、条件、期間を越えてどの程度適用できるかを意味します。
グラウンデッド・セオリーは、反復的なデータ収集、比較、コーディング、そして理論的サンプリングを通じて説明モデルを構築していく質的研究手法です。
ゲリラリサーチとは、立ち寄りやすい場所で声をかけた人たちと短いセッションを行い、フィードバックを集めたり実際の利用状況を観察したりする、身軽で機動的なアプローチです。
H
ホーソン効果とは、一般に観察や調査の対象になることで行動が変化する現象を指します。その変化の仕組みや大きさは、研究環境によって異なります。
ヒートマップは、クリックやスクロール到達度、視線といった記録されたアクティビティの分布を色で可視化します。データの種類によって、マップから読み取れる内容が変わってきます。
ヒューリスティック評価とは、確立されたユーザビリティ原則に基づいて専門家がインターフェースを検証する手法です。これにより、今後調査や改善が必要となる潜在的な課題を論理的に見つけ出します。
仮説検定では、選定したモデルと決定手順を用いて、設定した統計的仮説に照らしてデータを評価します。
私
ホームユーステスト（In-home usage test）とは、参加者に一定期間、普段の生活環境のなかで製品を使ってもらい、その体験についての感想やデータを提供してもらう調査手法です。
プロダクト内アンケートは、プロダクト体験のなかで質問を投げかける手法です。表示場所やタイミングを工夫することで、対象外となるユーザーにも配慮しながら、関連性の高いコンテキストで適切な人にアプローチできます。
情報アーキテクチャ（IA）は、コンテンツを整理・構造化して適切な名前をつけ、人々が情報の関係性を理解し、必要な情報を見つけやすくするための仕組みです。
インフォームドコンセントとは、研究の内容や自身の貢献がどのように活用されるか、そして自分にどのような選択肢があるのかを理解したうえで、研究への参加に自発的に同意することです。
インサイトマイニングは、元のコンテキストを保ちながら、現在の問いに関連する手がかりを既存のリサーチやフィードバックから掘り起こし、さらに新たなリサーチが必要な部分を明らかにします。
インターセプト調査とは、何らかのアクティビティや訪問の最中に参加者を募り、その場やウェブサイト、プロダクト上の案内を通じて、その文脈に沿った質問を行う調査方法です。
インタビューガイドは、リサーチセッションのトピック、質問内容、段取りなどをまとめたもので、インタビュアーが論点をぶらすことなく相手の経験を深掘りできるようにサポートします。
反復的なリサーチは複数のラウンドを経て進められ、得られた知見を活かして次のラウンドの前にデザインやリサーチの問い、調査内容をブラッシュアップしていきます。
J
Jobs to be Done（ジョブ理論）は、特定の状況下で人々が求める「進歩」と、それを達成するためにどのような製品やサービス、あるいはその他の代替手段を選ぶのかを解き明かします。
K
狩野モデルは、製品の機能や特徴が顧客満足度とどう結びついているかを整理するフレームワークで、「当たり前の期待」「満たされるほど嬉しいポイント」「心をつかむ魅力的な要素」に分類します。
重要業績評価指標（KPI）とは、特定の目標に向けた進捗を評価し、パフォーマンスに関する意思決定を導くために設定される指標です。
研究におけるナレッジマネジメントとは、研究エビデンスを保存・整理・維持・共有することで、当初の研究にとどまらず意思決定に役立てていく取り組みのことです。
L
Lean UX（リーンUX）は、前提や仮説を明確にし、リサーチや実験を通じてユーザー行動の有意義な変化を目指す、コラボレーションを重視したプロダクトデザインのアプローチです。
リッカート尺度は、関連する同意項目への回答を組み合わせて態度や概念を測定するものです。単一の同意質問は、より正確にはリッカート項目と呼ばれます。
縦断研究とは、同じ個人やアカウント、その他の対象を経時的に繰り返し観察し、変化や経験のプロセスを明らかにする調査手法です。
M
研究における機械学習では、データからパターンを学習するモデルを活用し、分類、文字起こし、クラスタリング、予測といったタスクを支援します。その評価には、用途に応じた適切な方法が用いられます。
標本誤差（サンプリング誤差）の許容範囲は、通常、対称的な信頼区間の半分の幅で示されます。これは調査におけるすべての潜在的な誤差ではなく、標本抽出に伴う不確実性を表すものです。
市場調査とは、顧客やニーズ、代替手段、市場環境をリサーチすることで、提供するプロダクトやサービス、そしてそれをどう届けるかについての意思決定を後押しするものです。
MaxDiffは、複数の選択肢のセットから「最も良いものと最も悪いもの」、あるいは「最も重要・最も重要でないもの」を繰り返し選んでもらうことで、それぞれの相対的な好みを把握するための調査手法です。
メンタルモデルとは、何かがどのように機能するかについての個人の理解であり、結果を予測したり、どう行動するかを判断したりするために使われます。
メッセージテストとは、ターゲット層がコミュニケーションをどのように理解し、反応するか（関連性、信頼性、与える影響などを含めて）を検証するものです。
マイクロコピーとは、インターフェース内の短い機能的なテキストのことです。ラベル、ヒント、エラー、確認メッセージなどが含まれ、ユーザーがアクションの内容やその結果を理解するのを手助けします。
混合研究法は、共通のリサーチ目的に対して複合的なエビデンスでアプローチできるよう、質的アプローチと量的アプローチを意図的に統合した手法です。
モデレートテストとは、リサーチャーが参加者のプロダクトやプロトタイプの操作を観察し、質問を通じてその体験を深く理解するためのリサーチセッションです。
モデレーターバイアスとは、リサーチャーの言葉遣いや反応、サポート、解釈などがシステマティックに影響を与え、参加者の行動や調査結果を左右してしまうことを指します。
モナディックテストは、参加者一人ひとりに1つのコンセプトやメッセージ、製品を評価してもらう手法です。複数の選択肢を比較検証する場合、同じ人に競合するバリエーションを見せるのではなく、別々のグループからの回答を比較します。
N
ネットプロモータースコア（NPS）は、「人におすすめする可能性」を0〜10で評価してもらい、推奨者の割合から批判者の割合を引いて算出します。スコアは−100から+100の範囲になります。
無回答バイアスは、調査に回答した人と回答しなかった人の間に、推定しようとしている結果に影響を与えるような違いがある場合に生じます。
ノーススターメトリック（North Star Metric）は、顧客への価値を反映し、チームの意思決定をひとつの方向に揃えるための主要なプロダクト指標です。インプット指標やトレードオフのチェックによって支えられています。
O
観察研究では、行動、出来事、または状況を体系的に調査します。観察研究デザインでは、研究者が対象となる介入や曝露を意図的に割り当てることはありません。
自由記述式の質問では、参加者が自身の言葉で回答できるため、あらかじめ用意された選択肢では拾いきれないリアルな体験や詳細な説明、表現のニュアンスまでを引き出すことができます。
オポチュニティ・ソリューション・ツリーは、目指すべきプロダクトの成果と、調査に基づいた顧客ニーズ、考えられる解決策、そしてその解決策の前提となる仮説の検証をつなぐフレームワークです。
外れ値とは、他の値や予測されるパターンから大きく離れたデータのことです。入力ミスなどのエラー、極端ながらも正常な値、あるいはデータとモデルのズレなどが原因として考えられます。
過度の一般化とは、研究結果をその根拠が裏付ける対象者や状況、時期、あるいは確実性のレベルを超えて広げてしまうことを指します。
P
パッケージテストでは、視覚的・物理的な機能に合わせたリサーチを通じて、人々がパッケージをどのように見つけ、理解し、選び、使用するかを検証します。
パネル調査では、あらかじめ確保された参加者グループを活用します。これは個別調査のリクルート元として利用されるか、あるいは同じ対象を長期にわたって継続的に追跡するために行われます。
参与観察法とは、ある活動や社会的環境に実際に加わりながら、そこでの慣習や人間関係を体系的に観察し、読み解いていく手法です。
参加者のリクルート（参加者募集）とは、研究課題に関連する経験を持つ人を見つけ、参加してもらうプロセスのことです。これには、参加要件の設定、募集チャネルの選定、スクリーニング、参加に向けた各種調整などが含まれます。
購買プロセス（Path to Purchase）とは、人が商品やサービスの購入に至るまでにたどる一連の出来事、影響、そして意思決定の道筋を指します。
ペルソナ作成は、リサーチ結果をもとにユーザーの行動パターンを根拠のある少数のプロファイルへと落とし込み、チームがユーザーの目標や行動、背景を深く理解できるようサポートします。
パイロットスタディとは、計画している研究の実現可能性や手順、測定ツールなどを事前に評価・改善するために行われる小規模な試験運用のことです。
予測分析とは、データや統計モデル、機械学習モデルを活用して未知の結果を推定する手法です。需要やコンバージョン、解約といった将来のイベントを予測する際によく用いられます。
プレファレンステスト（好感度テスト）では、参加者に複数のデザイン案から1つを選んでもらい、その理由を尋ねることで、ユーザーが感じた率直な反応を把握できます。
一次調査（プライマリリサーチ）は、インタビューやアンケート、観察、特定の課題に合わせて設計された実験などを通じて、研究目的のために独自のデータを収集する手法です。
確率的サンプリング（確率抽出法）では、各ユニットがゼロではない既知の確率に基づいて無作為に抽出されるため、調査設計や前提条件を踏まえた母集団の推定が可能です。
プロダクトマーケットフィット（PMF）とは、プロダクトが市場の重要なニーズをどれだけ満たしているかを示す度合いであり、ユーザーに選ばれ、継続して価値を感じてもらえている状態を指します。
プロトタイプの忠実度（フィデリティ）とは、外観、コンテンツ、インタラクション、そして体験の範囲において、プロトタイプが意図した製品をどれだけ忠実に再現しているかを表すものです。
プロトタイプテストとは、完成版を作る前にユーザーに試作品を使ってもらい、デザイン上の課題や疑問を検証する手法です。
購買意向とは、調査研究などの特定の条件下において、ある商品やサービスを購入する可能性を本人が示したものです。
目的的サンプリングとは、研究課題を深く掘り下げるのに役立つ経験や特徴を持つ対象者や事例を、意図的に選定する手法です。
Q
R
無作為抽出では、特定の確率メカニズムを用いて母集団または抽出枠から要素を選定し、標本抽出設計に基づいた推測の根拠を担保します。
評価尺度は、評価、態度、強度、または頻度を表現するために順序づけられた選択肢を提供します。その意味は、質問内容や選択肢のラベルによって変わります。
信頼性とは、繰り返しの測定、異なる評価者、関連する尺度項目など、特定の条件下における測定の一貫性を指します。
リモートテストは、リアルタイムのモデレートセッションや参加者が各自で進めるリサーチを通じて、離れた場所にいるユーザーとともにプロダクトやプロトタイプを検証する手法です。
代表的なサンプルを用いることで、研究課題に関連する特性や結果について、対象母集団の実態を捉えた説明が可能になります。その妥当性は、サンプルの募集方法と分析によって決まります。
研究バイアスとは、研究の設計や実施、分析、報告の段階で生じる系統的な偏り（誤差）のことで、研究結果を歪めてしまう可能性があります。
研究倫理とは、研究の実施中だけでなくその成果の活用に至るまで、参加者やその知見を頼りにする人々に対して研究者が担う責任のことです。
ResearchOpsは、参加者管理やガバナンス、ツール、リサーチナレッジの整理など、リサーチを支える人材、プロセス、インフラを提供する取り組みです。
回答バイアスとは、質問の文言や記憶のあいまいさ、選択肢、調査が行われる状況などの要因によって、回答に体系的な偏りが生じることです。
S
サンプリングバイアスは、対象範囲や参加者の選定によって、リサーチ課題に影響を及ぼす形でサンプルに体系的な偏りが生じた場合に発生します。
スクリーナーとは、参加候補者が特定の調査に必要な属性や経験を備えているかを確認するためのスクリーニング質問のことです。
二次調査（デスクリサーチ）では、既存のデータや調査結果を精査し、現在検証している問いに対する関連性や限界を評価します。
セグメンテーションとは、リサーチやプロダクト開発、ビジネス上の意思決定に関わる違いに基づいて、市場やユーザー層をグループに分けることです。
半構造化インタビューでは、あらかじめ用意したトピックに沿いつつ柔軟に追加の質問を投げかけることで、体験の比較を行いながら、思いがけない詳細まで掘り下げることができます。
感情分析は、テキスト内で表現された評価を分類するもので、主にポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分けられます。場合によっては、評価対象となっている製品の具体的な側面を識別することもあります。
セッションリプレイは、記録されたユーザーの操作や画面の状態から訪問時の体験を再現し、エラー発生時やつまずきやすい導線でのユーザー行動の調査をサポートします。
シャドーイングとは、対象者の行動を一定期間追いかけ、一連の流れや環境、作業の中断などを観察することで、実際の業務がどのように進められているかを把握する手法です。
Single Ease Question（SEQ）は、タスク直後に回答してもらう7段階の評価尺度で、そのタスクがどれくらい簡単に感じられたか（または難しかったか）を測定するものです。タスク単位でユーザーが感じた使いやすさを把握できます。
スノーボール・サンプリングは、既存の参加者や知り合いからの紹介を通じて対象者を募る手法です。従来のリストでは見つからないような、調査に適した人脈へとアプローチを広げることができます。
統計モデルにおいてp値が特定の閾値を満たす場合、その結果は「統計的に有意」と見なされます。ただし、これによって効果の大きさや実質的な重要性が証明されるわけではありません。
アンケート調査とは、決まったグループを対象に質問を通じて情報を集め、一貫したアプローチで回答された体験や行動、意識を詳しく調べるものです。
サーベイ疲れとは、アンケート自体や度重なる回答依頼が回答者に過度な負担をかけることで、集中力や回答への意欲が低下してしまう状態を指します。
シンセティックユーザー（合成ユーザー）とは、AIによって生成された人物やオーディエンスのシミュレーションであり、人工的な反応や行動を生み出します。実在のユーザーに関する主張の根拠として用いるには、その出力結果の事前検証が必要です。
システムユーザビリティスケール（SUS）は、5段階の同意度による回答を統合し、知覚されたユーザビリティを0〜100のスコアで評価する10項目のアンケートです。
T
ターゲットオーディエンスとは、プロダクトやメッセージ、調査などが届くことを想定した特定のグループのことで、その目的に合わせた特徴によって定義されます。
タスク分析では、プロダクトの外部で行われる作業も含め、目標を達成するために必要な行動や意思決定、情報、依存関係などを掘り下げて検証します。
タスクシナリオとは、リサーチの参加者に現実的なシチュエーションとゴールを提示するものです。テスト対象のプロダクトの中でそれをどう達成するかは、参加者自身に委ねられます。
タスク成功率（タスク完了率とも呼ばれます）とは、事前に定義された成功基準を満たした有効なタスク試行の割合のことです。ユーザビリティテストの条件下で、タスクがどれだけ完了できたかを測定します。
主題分析（テーマ分析）は、質的データ全体にみられる意味のパターンを展開・解釈する手法であり、明確な分析アプローチを用いてリサーチクエスチョンにアプローチします。
思考発話プロトコル（think-aloud protocol）では、参加者にタスクを行いながら考えていることを声に出してもらい、観察された行動に加えて期待や意思決定のプロセスを言葉として記録します。
ツリーテストは、実際のタスクと構造のテキスト版を使って、提案されたナビゲーション階層内でユーザーが情報を正しく見つけられるかを検証する手法です。
トレンド分析は、時系列での測定データを精査し、季節的なパターンや短期的な変動、測定方法の変更による影響と区別しながら、持続的な方向性や変化を把握する手法です。
トライアンギュレーション（三角測量）とは、複数の手法、情報源、研究者、あるいは視点からリサーチの問いを検証し、それぞれがもたらす知見や結果の違いを比較・検討することです。
あなた
UMUXは4項目で知覚された使いやすさを評価する質問票で、UMUX-Liteはその2項目版です。それぞれに定められた表現とスコアリング手順があります。
モデレーターなしのテストでは、リサーチャーが立ち会うことなく、指示やツールを使って参加者の回答や行動を記録しながら、参加者自身でリサーチタスクを進めてもらいます。
ユーザビリティテストとは、プロダクトやプロトタイプを使って実際のタスクに取り組むユーザーを観察し、つまずきやすいポイントを把握するとともに、デザインが目標達成をどれだけサポートできているかを評価する手法です。
ユーザーフローとは、プロダクト内で特定の目的を達成するために必要なステップや判断、システムの応答を表したものです。
ユーザーインタビューとは、人々の体験や意思決定、置かれた状況について掘り下げるリサーチ対話のことです。ニーズや行動の背景にある文脈をチームが理解するのに役立ちます。
ユーザーオンボーディングとは、新しいユーザーがプロダクトを理解し、必要な初期設定を完了させ、それを使って価値ある成果を出し始められるよう支援する体験のことです。
ユーザーリサーチとは、プロダクトやサービスの意思決定に役立てるために、人々の目的や行動、体験、置かれている状況を体系的に調査・分析することです。
ユーザー中心設計とは、ユーザー自身、そのタスクや置かれた状況を明確に理解した上でプロダクトの開発や評価を行い、リサーチをもとに反復的な意思決定を進めていく手法です。
UXメトリクスは、タスクの実行結果やユーザーの主観的な評価などを数値化し、プロダクト品質に関する意思決定を後押しする指標です。
V
妥当性とは、ある測定や研究から導き出された解釈や結論が、その本来の目的や文脈において根拠に基づいているかどうかに関わるものです。
バリュープロポジションテストとは、プロダクトが約束する価値を、ターゲットとなるユーザーが理解し、魅力に感じ、信頼してくれるかを検証するものです。
「Voice of the Customer（顧客の声）」とは、リサーチや日々のやり取りを通じて顧客からのフィードバックを集め、分析し、実際のアクションにつなげていくための取り組みです。
W
Webアナリティクスは、訪問数やイベント、流入元、コンバージョンなど、記録されたWebサイトのアクティビティを測定・分析し、利用パターンを把握するためのものです。
支払意欲（WTP）とは、特定の条件下において、ある商品やサービスに対して人が支払ってもよいと考える最大限の金額のことです。
受注・失注分析とは、見込み顧客がなぜその提案を選んだのか、競合を選んだのか、あるいは購入を見送ったのか、営業の意思決定の背景を深く探るプロセスです。
オズの魔法使いテスト（Wizard of Oz法）は、人間のオペレーターがシステムの動作の一部または全体をシミュレートする手法で、機能を実際に実装する前からインタラクションの検証を行うことができます。
連想テスト（ワードアソシエーション）は、提示された刺激に対して思い浮かんだ単語やフレーズを直感的に答えてもらう手法で、調査対象者が抱く第一印象を探るのに役立ちます。
X
はい
「Yes/No（はい/いいえ）」の質問バイアスとは、質問のワーディングや二者択一の回答形式によって、参加者の実際の体験が正確に反映されなくなる歪みを指す俗称です。
Z