オーディエンス：再利用できる合成リサーチサンプル

オーディエンスとは、理解したい人々を表す、再利用可能なMindsの集まりです。実際のリサーチは調査の中で行います。1人のMindへの深層インタビュー、定性探索、アンケート、コンセプトテスト、セグメント比較を選べます。

チームによって呼び方はさまざまです：

• マーケティング — 顧客オーディエンス
• エージェンシー — クライアントインサイトオーディエンス
• プロダクト — ユーザーオーディエンス
• 創業者 — 専門家オーディエンス / アドバイザリーボード

仕組みは同じです。従来型のブリーフを書き終える前に質問を始められる、Mindsの代表サンプルです。

オーディエンスの構築：2つの方法

方法1 · 既存のMindsから選ぶ

1. Mindsリストで複数選択をオンにし、入れたいMindsを選びます。
2. 表示されるアクションバーのCreate オーディエンスをクリックします。
3. オーディエンスは即座に作成され、名前も自動で付きます。名前はいつでも変更できます（「Z世代フォーカスグループ」、「アドバイザリーボード」）。

New オーディエンスをクリックして、既存のMindsをオーディエンスに直接ドラッグすることもできます。

方法2 · オーディエンスを説明する

ちょうどいいMindsがまだ手元にないときは、セグメントを説明してプラットフォームに作らせます：

1. サイドバーのNew オーディエンスをクリックします。作成オーディエンスがスライドインします。
2. オーディエンスを説明します。「サンフランシスコのエンタープライズCTO、SaaS、従業員500名以上」、「ドイツ在住、30–45歳、学齢期の子どもがいる働く親」、「シリーズB企業のB2B CMO」。
3. Createを押します。プラットフォームがそのセグメントの実在ソースをリサーチし、Mindsの代表サンプルをドラフトします。情報源、ドラフトされたペルソナ、リサーチ根拠の確度ラベルが順次ストリーミング表示されます。
4. 調整します。不要なドラフトMindsを削除するか、リワークボックスに指示を入力して（「2体をもっと懐疑的に」、「地方在住のセグメントを追加」）Reworkを押します。
5. Createで確定します。各Mindが個別の進捗バー付きで並列に構築され、オーディエンスを閉じてもバックグラウンドで構築が続きます。

*「これをICPでテストしたい」から「今まさにテストを回している」*への最短ルートがこれです。

オーディエンスを実行する

オーディエンスを調査で開きます。質問するか、刺激物を投入します。ランディングページのスクリーンショット、ピッチデッキ、競合の広告、料金ページ。すべてのMindが並列で回答します。

クイックまたはカスタム（ガイド付き）設定

• クイックはリクエストと添付ソースを分析し、関連する既存および新規オーディエンスを複数提案して、調査を開く前に確認を待ちます。既存オーディエンスは実際のMind数を保ち、新規ドラフトだけが現在の5〜20 Mindsの範囲を使います。
• カスタムは、リサーチ目標の定義、サイト/ファイル/メモの追加、オーディエンスの選択、質問構成の確認、計画全体の確定を行うガイド付き設定を開きます。空白オプションなら、アンケートなしで始められます。

クイックの計画、カスタムで生成する質問、計画の修正、v1、MCPは、同じリサーチ計画ポリシーと同じ高速モデルを使用します。利用可能な手法を確認すると、その正確な手法契約が通常のストリームまたは永続アンケートプロセッサーに引き継がれます。実験中または計画中の手法は計画内で確認できますが、実行はブロックされ、カスタムリサーチへ暗黙に変換されることはありません。

高度な手法は常に任意です。要求された場合にのみ表示され、カタログ上で実行可能な場合にのみ実行されます。MaxDiffやConjointが暗黙に開始されることはありません。

有効な環境では、MaxDiffは実行可能な手法です。サーバーがバランスの取れた強制選択タスクを作成し、アンケートプロセッサーは選択結果だけを収集します。その後、サーバー側の手法アダプターが全体およびオーディエンス別の決定論的ランキングを計算します。計算結果は根拠データとして調査サマリーに渡され、詳細は計算アイコンから確認できます。Conjointは計画中で、現時点では実行できません。

回答形式とスケールの確認

計画した調査を実行する前に、各質問の回答形式案がMethodセレクターと同じパターンのドロップダウンに表示されます。自由回答、選択式、標準の 1–5、1–7、1–10、0–10 スケール、または独自の整数範囲を選べます。案は質問から推定されますが編集可能です。確認すると正確な形式が計画とともに保存され、永続プロセッサーが分類と集計に使用します。v1 APIとMCPクライアントにも質問ごとの同じresponse契約が返され、最新の計画リビジョンを確定する前に質問IDで変更できます。

回答の分類方法

各質問は、次の3タイプのいずれかに自動分類されます：

• スケール — 数値評価（「1–10で評価して」）→ 分布 + グループ平均
• カテゴリカル — 選択式（「はい / いいえ / どちらとも」、「この3つの見出しのどれ？」）→ パーセンテージの内訳
• 定性 — 自由回答（「このコンセプトをどう思う？」）→ テーマごとのクラスタリング

フォローアップは文脈込みで理解されます。*「アイスクリームは好き？」の後に「どのフレーバー？」*と聞いても、システムは「どのフレーバー」が何を指すかを理解し、各Mind向けに独立した質問として再構成します。

1つの調査に2つのオーディエンス

インサイトが最も鋭くなるのはここです。2つ以上のオーディエンスを同じ調査に入れ、1つの質問を投げます。「このランディングページ、何が効いていて、何がダメ？」

並べて比較できるビューが得られます。たとえばB2Bマーケティングリーダー対中堅SaaSのCMO。一致する点が見え、割れる点が見えます。このセグメント間のコントラストこそがリサーチの発見です。12人が同じことを言うのではなく、2つの校正済みオーディエンスが、あなたの仕事を同時にストレステストするのです。

オーディエンスから1対1へ

ある回答が目に留まることがあります。そのMindをクリックすれば、その1体だけとのプライベートな1対1に入れます。理由を聞く。ロジックに切り込む。競合を見せる。何があれば考えが変わるのかを聞く。オーディエンス調査はサイドバーに保存されたままなので、集約ビューにはすぐ戻れます。

オーディエンスは広さを、引き出した1対1は深さをくれます。

Alignment

すべてのオーディエンス回答ブロックのヘッダーにはAlignmentドロップダウンがあります。開くと、オーディエンスごとに2つのスコア（0–100%）が表示されます：

• Personality match — 各Mindの回答が自身のペルソナ定義にどれだけ一致したかの、オーディエンス全体での平均です。このオーディエンスの回答はどれだけキャラクターに忠実だったかと読んでください。スコアが低い場合は、集約結果に基づいて動く前に個別の回答を読むべきサインです。
• Distribution match — オーディエンスの回答の構成比が、そのオーディエンスの根拠となった元のサーベイ回答とどれだけ一致したかです（100 = 完全一致、0 = 正反対）。参照サーベイデータに基づいて構築されたオーディエンスで表示され、それ以外のオーディエンスではNot availableと表示されます。

スコアが低い場合は、その理由を説明する1行がスコアのツールチップに表示されます。

Alignmentはチャートの描画後に計算されるため、スコアが届くまで各行には*Calculating…*と表示されます。

良い質問のコツ

• 具体的に — *「このタグラインの明瞭さを1–5で評価して」は「どう思う？」*に勝ります。
• ペルソナタイプを混ぜる — 懐疑派と熱狂派を同じオーディエンスに入れると、バランスの取れたフィードバックになります。
• 反復する — フォローアップの質問で、興味深い回答をさらに掘り下げます。
• 同じ質問を別のオーディエンスにも — その差分こそがインサイトです。

オーディエンス vs. 調査

オーディエンスは、あなたのMindsをリサーチツールに変えます。2つのオーディエンス、1つの質問、2つの視点。それが質問からインサイトへの最短ルートです。