機能カタログ

このページでは、Mindsの主要な機能カテゴリと、プロダクト、価格、契約上の参照に使われる顧客向けの機能説明を一覧化しています。顧客ごとの契約では、プラン上限、利用枠、サービス範囲、enterprise構成を別途定める場合があります。

機能カテゴリ

オーディエンスモデリング

Mindsおよび再利用可能なオーディエンスを作成するためのコアオブジェクト。

機能	説明
Minds	説明文、プロフィール、リンク、ファイル、リサーチメモからAIペルソナを作成します。ご提供いただいた内容はすべてその Mind 専用のナレッジベースに保持され、ウェブによる情報補強はオフにできます。
含まれる機能 ガイド付き作成 「New Mind」（新しい Mind）を選択すると、専用のプロファイル処理が一度だけ実行され、リクエストが実在の人物を指しているかどうかを判定したうえで、初期の説明文と収集クエリを同時に生成します。この際にオーディエンスの名簿生成は行われません。Mind はオーディエンスと同じガイド付きパネルから、同じステップと同じコンポーザーで作成され、同じ素材を利用できます。アップロードしたファイル、接続済みクラウドストレージのファイル、リンク、キーワードソースです。 専用のナレッジベース 作成時に提供された内容はすべてその Mind 専用のナレッジベースに保持されるため、作成時の会話の中だけでなく、その後のやり取りでも引用できます。ウェブによる情報補強はオフにでき、その場合 Mind はご提供いただいた素材だけをもとに構築されます。 編集可能な説明文 オーナーとワークスペースの共同編集者は、Mind の説明文をプロフィールから直接編集できます。オーディエンスの説明文と同じインラインの自動保存フィードバックが表示されます。デモ、共有リンク、公開の閲覧者は読み取り専用のままです。 言語と PRISM によるグラウンディング Mind は作成時のインターフェース言語で生成されます。説明文の背後にあるペルソナプロフィールも同じ言語で書かれ、その後の情報補強でも英語に戻ることなくその言語が維持されます。Minds の PRISM ソースモデリングが公開情報にもとづく文脈を追加し、許可されている場合はリサーチ入力を取り込めるため、Minds はさまざまなリサーチワークフローで再利用できます。 プロフィールの背景情報 サインイン済みの Mind プロフィールでは、ペルソナの説明文とあわせて承認済みの経歴的な背景情報を表示できます。これにより、内部的なキャリブレーションメモを公開することなく、チームが関連する背景を確認できます。公開 Mind、ランディング、共有のレスポンスでは、システムプロンプトや内部のキャリブレーション情報、ソースのメタデータは含まれません。
オーディエンス作成	既存の Minds、説明文、添付ファイルやリンクから、再利用できる合成オーディエンスを構築します。分布は公開情報とお客様自身のリサーチにもとづいており、作成前にレビューしたうえで正確なクォータに変換されます。
含まれる機能 作成パネル、API、MCP API および MCP のクライアントは、提供された UTF-8 のリサーチファイルをアカウント所有の永続ストレージに取り込み、ウェブリサーチを行わずに、呼び出し側がレビューできる完全な分布をプレビューできます。V1 または MCP から開始したオーディエンス作成は、ウェブアプリと同じ AudienceDraft のライフサイクルで永続化され、Drafting、Creating、Ready の各ステータスを開いているすべてのワークスペースに同じようにストリーミングします。最初の作成画面では、任意のコンテキストの下にコンパクトな説明文コンポーザーが配置され、別途フッターの操作を使わずに Enter キーで次に進めます。 段階的なソースリサーチ 段階的なリサーチは、正確なターゲットからより広い対象、一般的な対象、グローバルな代理指標へと範囲を広げ、エビデンスが裏づける根拠のある分布を、グラフ数の固定上限なしですべて探索します。リサーチは一時的な検索の失敗をリトライし、1回の処理で十分なソースが得られず根拠のある分布を支えられない場合はクエリを広げます。そのため、プロバイダーの一時的な障害は「オーディエンスにエビデンスがない」ではなく「リサーチが一時的に利用できず、再試行可能である」として報告されます。ソースの多様性を保つ段階的な抽出により、選択したすべてのソースを読み取り、リクエストの予算内で検証済みの最良の結果を返します。 アップロードしたスクリーナー、レポート、回答者データ アップロードされたリサーチ資料は、エビデンスの状態によって分類されます。スクリーナーや未実施の調査票は候補となる選択肢、適格性の除外条件、明示的なターゲットクォータを定義し、完了済みのレポートや回答者データセットは観測された分布を提供できます。ソースから除外された選択肢や未解決の条件付き選択肢は、その理由とともにレビュー画面に表示され続けますが、割り当ての入力になることはありません。対応する回答者の軸はスクリーナーのルールを引き継ぎます。ソースがターゲット比率も観測比率も示していないスクリーナー変数には、オーディエンスがその軸でも変化を持てるよう、提案された分布が補完されます。これらの割合は「想定分布（Assumed distribution）」として明示され、アップロードされたファイルに帰属させられることはなく、明示されたクォータを薄めたり、除外された選択肢を復活させたりすることもありません。複数選択の変数は、基数を分割するよう強制されるのではなく、合計が100％を超えうる選択肢ごとの出現率を保持します。また、調査票の補完は読み取りとは独立して行われるため、抽出が不完全な場合でもクォータのない変数がすべてレビュー専用のままになることはありません。 ブリーフそのものが仕様 作成時のプロンプト自体が一次情報としての仕様とみなされます。貼り付けたスクリーナー、明示したクォータ、ある変数で分割する、あるいは分割しないという指示は、ウェブリサーチが独自にデータを見つけたかどうかにかかわらず、アップロードした場合と同じレビュー済みの分布を生み出します。文章形式のブリーフからも、断片的なラベルの付いた分割ではなく、きちんとした分布が得られます。 組み込みのデモグラフィック分割 年齢、性別、収入、ライフステージの組み込み分割は、オーディエンスの Minds にそれを裏づけるエビデンスがある場合にのみ提供され、失敗した分割として表示されることはありません。根拠のある分割では、各 Mind は説明文を読み直すのではなく、保存済みのコホートプロフィールにもとづいて割り当てられます。組み込みの representation（表象）分割はポートレートマッチャーと同じ正規化された語彙を使うため、オーディエンスが構築される軸と、絞り込みに使える軸が一致します。エビデンスにもとづく民族、人種、出自の分布がある場合は、同じ軸に2つ目の分割を追加するのではなく、それを置き換えます。組み込みのディメンションは、完全一致だけでなく、ソースが実際に分布をどう名付けているかから認識されます。そのため「Race and Ethnicity」や「Ethnic Group（2021年国勢調査の区分）」のような限定的な名称も同じ分割として解決され、リクエスト元のロケールで名付けられた分布も認識されます。別の指標をデモグラフィックで内訳表示しただけの分布は、グループ固有の分割として扱われます。 エビデンスにもとづく分布をフィルターに オーディエンスが実際に構築の土台とした、エビデンスにもとづく分布は、最初のいくつかだけでなくすべてが作成後のフィルターになります。保存済みのコホートプロフィールからセグメントが確定的に割り当てられる分布はすべて公開され、モデルが生成した提案のみがモードごとの上限内に収まります。 確定的なクォータ割り当て エビデンスにもとづく割合は、シード付きの確定的アロケーターによって正確な整数のクォータへ変換されます。各 Mind にはそのオーディエンス固有のコホートプロフィールが保存され、目標値と実績値の監査結果を API から取得できます。周辺分布のみのエビデンスは、相関を捏造するのではなく、明示的に独立性を前提とした同時分布の再構成を用います。API の呼び出し側は、シード、含めるディメンション、ディメンション数の上限、実現可能なセグメントの下限、同時分布の戦略、レスポンスの詳細度、プロフィールコンテキストの挙動を調整できます。同じ契約は将来の UI コントロールにもそのまま利用できます。分布は、それが実際に測定している母集団に対して割り当てられます。部分集合を報告している分布（たとえば留学生の出身国）は、その基準セグメントに属するメンバーの中だけで割り当てられ、部分集合とその比率が明示されるため、オーディエンス全体に広げられることはありません。同じ属性が複数の情報源から得られる場合は、調査のクォータが公的統計に優先し、公的統計が想定に優先します。採用されなかった想定も、識別済みとして一覧に残ります。 作成前のレビュー 実際の暫定プロフィールと割り当てられた構成を、8つの基本グループすべて（年齢、性別、地域、就業状況、職業、収入、学歴、ライフステージ）を表示した状態でレビューできます。変更は「Rework」（作り直し）から依頼します。レビューは読み取り専用で、「Create」（作成）では承認済みのサーバー側スナップショットが使われます。 参照サンプルとしての回答者データセット 件数、欠損、割合、調査ウェイトを適用した集計値は、アップロードされた行から算出されます。生データの調査特性は参照サンプルを定義し、提供された回答は過去の集計結果として扱われます。新しいリサーチでは、これらの回答はペルソナ生成や検索から除外されます。明示的に依頼された再構成では過去の集計値を利用でき、その旨は同じレビュー内で開示されます。指定されたクォータは観測された比率に優先しますが、双方の観測結果は保持されます。欠損、未質問、不明の各フィールドは区別されたままで、収集されていないディメンションはモデル推定または不明としてラベル付けされます。構成は現在、重み付けされていないサンプル件数と観測された関係性を用い、有効な調査ウェイト列が1つ提供された場合は重み付けした観測結果を別途保持します。アップロードされた顧客サンプルが、断りなく全国人口として扱われることはありません。 編集可能な説明文と構成の保持 保存済みオーディエンスの構成とコホート割り当ては保持され、来歴情報は追加のメタデータとして扱われます。オーナーが管理するオーディエンスの説明文を編集しつつ、マーケットプレイスの説明文との同期も維持できます。 ポートレートのマッチング 有効な場合、ドラフトの Minds には、公開マーケットプレイスのオーディエンス由来で権利処理済みの一次ポートレートが割り当てられます。既存の公開 Minds は保存された外見表現のメタデータを提供し、年齢と申告された representation（表象）が利用できる場合はマッチングを精緻化します。ドラフト作成モデルは、リクエストされた国籍や地域を正規化された representation の区分に対応づけるため、ペルソナのタグとカタログのラベルが1つの語彙を共有します。生成される各ペルソナは明示的なビジュアルプロフィールを持ち、経歴は割り当て済みのコホートプロフィールに沿って作成され、クォータを変えることはありません。外見表現だけが唯一の絶対条件であり、ポートレートが申告された性別と矛盾することはありません。一方、年齢と representation はベストエフォートの優先条件として緩やかに扱われ、representation のラベルを持たないポートレートも、除外されるのではなく中立的なマッチとして利用できます。その結果、すべての合成 Mind が性別に適したポートレートを受け取ります。マッチャーは年齢と representation の完全一致を優先し、狭いデモグラフィック区分で利用できる素材がオーディエンスより少ない場合は、互換性のあるポートレートを再利用します。イニシャル表示が残るのは意図的なケースだけです。実在の人物として名前が指定された Mind、外見表現が申告されていない Mind、自身のアイデンティティと矛盾するコホート枠の場合であり、デモグラフィックの不一致が理由になることはありません。ポートレートのプールは、公開マーケットプレイスのオーディエンスに限らず、権利処理済みの一次ポートレートを持つすべての Mind から構成されます。実在の著名人からクローンされた Minds は匿名での再利用から除外されます。さらに、ビジネス、カジュアル、クリエイティブ、技能職、教育・ケアといった服装のアーキタイプを網羅する生成ポートレートが補完されるため、同じデモグラフィックのセルでも同じ見た目の繰り返しではなく、目に見える多様性が得られます。 作成状況のライブ表示 共有コーパスによる作成では、フェーズ1でシードされたソースを再利用し、各 Mind はパーソナリティが構築され次第、準備完了としてマークされます。任意の個別ディープ分析はバックグラウンドで継続し、完了を妨げません。構築中は、コンパクトなライブ処理レイヤーが、現在のオーディエンスレベルのステップと、個々の Mind ごとのリアルタイムなトレーニングステータスを表示します。 作成モード: Balanced（バランス）、Segment Coverage（セグメントカバレッジ）、Benchmark Depth（ベンチマーク深度）、Custom Size（カスタムサイズ） 作成パネルは既定で Balanced（バランス）を使用し、あわせて Segment Coverage（セグメントカバレッジ）、Benchmark Depth（ベンチマーク深度）、Custom Size（カスタムサイズ）も選べます。Custom Size では、モードにオーディエンス規模を決めさせるのではなく、Minds の数を正確に指定します。設計モードは指定された規模に合わせて自動的に選ばれ、数値はプランごとのオーディエンス単位の上限（交渉によって設定された Enterprise の上限を含む）によって制限されます。API および MCP の呼び出し側は、同じ数値を memberCount で明示的に指定します。この値はブリーフに書かれた数を上書きし、上限を超える場合は静かに減らされるのではなく、アップグレードゲートとともに拒否されます。Balanced は、各オーディエンスをそれ自身のエビデンスにもとづいてサイズ決定します。エビデンスが確認された最小のセグメントにも代表が1名割り当てられるだけの Minds を、10から20の範囲で用意するため、対象の狭いオーディエンスはプラン上限の一定割合を埋めることなく小規模なまま保たれ、上位プランでも Balanced のオーディエンスが膨らむことはありません。エビデンスが20 Minds で表現できるよりも細かい場合、Balanced は希少なセグメントを切り捨てるのではなく、可能な限り詳細なオーディエンスを構築します。これらのセグメントは分布上も見え続け、割り当て内での位置づけも保たれます。Pro プラン限定の Segment Coverage は、制約となるエビデンスにもとづくオーディエンスセルのそれぞれに2名の代表を割り当て、10 Minds のエビデンス下限からモード上限の50 Minds までの範囲で構築します。容量の一定割合を埋める方式ではありません。Pro プラン限定の Benchmark Depth は、比較に耐える深さを得るために各制約セルに5名の代表を割り当て、15 Minds のエビデンス下限から始まり、有料プランの上限は天井としてのみ使用します。この天井は標準の Pro で200 Minds、交渉による Enterprise の容量ではシステム上限の1,000 Minds までとなります。Custom Size で明示的に指定した数は、有料プランの上限をすべて使えます。上限を超える数を指定すると、アップグレードゲートが開きます。 セグメンテーションタブと情報タブ 作成後、オーディエンスはセグメンテーションタブで開きます。このタブはドラフトのレビュー画面を踏襲し、ペルソナのオービット表示と、分布ごとの枠線付きカードを備え、すべてのラベルと割合を示す横方向のシェアバーを使用します。続く情報タブには、展開できる説明文、Minds の全リスト、そして一番下に1つのソースアーカイブが表示されます。構成の変更は「Rework」（作り直し）から依頼します。より広い母集団の統計や逆条件付きの統計は、公表された割合のまま補足的な文脈として表示され続けます。オーディエンスの定義外の値も、除外理由とともにソースの調査結果として確認できます。適格性を変更するには Rework が必要です。 永続的なドラフト オーディエンスのドラフトは承認前に保存され、バックグラウンドで処理が継続し、オーディエンス一覧からいつでも再開できます。
SNSプロフィールからオーディエンスを作成	Instagram、YouTube、LinkedIn の公開アカウントのプロフィールURLを貼り付けるだけで、そのアカウントのフォロワーからオーディエンスを作成できます。Minds はアカウントを読み取り、フォロワー層（人口統計、関心、動機）をモデル化するため、アカウント自体を複製することなく、競合・クリエイター・企業をフォローする人々を調査できます。
データセット セグメンテーション レビュー	XLS、XLSX、CSV の回答者データをフィールド単位で分析し、アウトカムはテスト用に保留したうえで、最大1,000 Minds の代表性のある Benchmark コホートを生成します。
含まれる機能 フィールドの分類 XLS、XLSX、CSV の回答者データの全行を構造的に分析し、各フィールドを母集団の定義、セグメンテーション変数、調査アウトカム、意思決定ドライバー、自由回答質問、ウェイト・識別子・メタデータ、派生統計量のいずれかに分類します。母集団変数とセグメンテーション変数は既定でコホートを形づくり、アウトカムとドライバーはオーディエンスに組み込まれるのではなく、テスト用に保留されます。分析後の専用ステップで、変数ごとの母集団分布をレビューできます。 プライバシーに配慮した関係性の分析 完了済みの回答者データについては、プライバシーに配慮したペアワイズの関係性を確定的に測定し、構造的な依存関係と保留したエビデンスに分離します。観測ベースの割り当て戦略は、選択された周辺分布を正確に保ちながら、確定的な依存木を通じて最も強い両立可能な構造的依存関係を再現します。小さなセルは抑制され、回答者の行や一意の同時プロフィールが1対1で Minds に変換されることはありません。 Benchmark コホートの生成 不要な変数を取り除いたうえで、選択したすべての分布を集計レベルで保持する、幅広く代表性のある Benchmark コホートを生成します。有効な場合、レビュー済みの選択には最大200個の変数を含めることができ、生成規模はワークスペースに設定されたオーディエンス上限（システム上限の1,000 Minds まで）に合わせて拡張されます。限定された数の大まかなシードアーキタイプが、確定的に割り当てられる個別のプロフィールへと展開されます。スプレッドシートにもとづく Minds は割り当てられたプロフィールから利用可能になり、ポートレートはバックグラウンドで生成されます。
オーディエンス検証	Audienceの回答を公開またはアップロードされた調査結果と比較します。従量課金の検証は前払い回答を使用し、月間検証枠は含まれません。有料契約はStripeまたは契約の利用枠を維持します。
マーケットプレイスのオーディエンス	パートナーが公開したオーディエンスをサブスクライブしたり、自社のオーディエンスを他のチーム向けに公開したりできます。有料アクセスは Pro の月額アドオンとして請求されます。
含まれる機能 プランごとの価格設定 公開者はオーディエンスの価格をプランごとに設定できます。任意の Pro プラン向け価格は Pro サブスクリプションの購入者に適用され、未設定のままにするとすべてのプランに同じ価格が適用されます。オーディエンスの詳細、サブスクライブのダイアログ、請求書に表示される価格は、常にそのプランで実際に支払う金額です。 カバー画像とライブラリのパフォーマンス 生成されるカバー画像は一貫したホワイトルームの設定を保ちながら、オーディエンスに応じた服装、活動、床に配置されたオブジェクトを用いることで、各オーディエンスを視覚的に区別できるようにします。オーディエンスライブラリは表示サイズに合わせたカバーのサムネイルを使用し、表示中のカードを優先的に読み込むため、保存済みコレクションやマーケットプレイスのコレクションが大きくなっても、快適に閲覧できます。 マーケットプレイスのカード マーケットプレイスのカードは3段階の視覚的な強調を使い分けます。強調度が高いものと標準のものはカバー画像を中心としたレイアウトを拡大縮小して使い、強調度の低い行では左側にオーディエンスのアバターを置き、名前の下に Minds の数を表示します。各カタログカードは、タイトルの横に文脈に応じた操作を1つだけ備えます。無料のオーディエンスでは「Save」（保存）、有料アドオンでは「Subscribe」（サブスクライブ）です。調査や管理の操作は詳細モーダル内にまとまっています。 公開マーケットプレイス・ページ カタログは getminds.ai/marketplace で九言語すべてにおいて公開されています。ログインしていない訪問者も、検索エンジンも、AI アシスタントも、公開済みの各オーディエンスを説明・出典・Mind 数とともに閲覧でき、アカウントなしでカタログ全体を検索できます。オーディエンスを操作すると、選んだオーディエンスの名前を添えて登録パネルが開きます。 公開オーディエンスごとの専用ページ 公開オーディエンスはそれぞれ getminds.ai/marketplace/<名前> に専用ページを持ち、九言語すべてで、共有リンクと同じ内容を表示します。カバー、出典付きの説明、含まれる Minds、そして彼らとの会話です。公開オーディエンスの共有リンクは、そのページと競合するのではなく検索エンジンをそこへ導き、非公開オーディエンスへのリンクは引き続きインデックスされません。
カスタムオンボーディング	最初のオーディエンスを数分でセットアップできます。ブランドを説明し、ウェブサイトを貼り付け、コンテキストファイルを添付すると、Minds が中核となるオーディエンスのドラフトを作成し、作成前にレビューできます。
含まれる機能 エビデンスにもとづく3つの中核オーディエンス 最初のオーディエンスを数分でセットアップできます。ブランドを説明し、ウェブサイトを貼り付け、複数のコンテキストファイルを添付すると、Minds がビジネスの文脈を把握したうえで、中核となる3つのオーディエンス（エンドカスタマー、業務利用者、該当する場合は流通・チャネルのオーディエンス）のドラフトを作成します。さらに、実質的に異なる場合に限り、任意で追加のステークホルダーオーディエンスも提案します。各オーディエンスは、それぞれ固有のソースと分布にもとづいて個別に裏づけられ、根拠のある説明文、バランスの取れたメンバー数、順次生成されるカバー画像を備えます。 作成前のレビューと編集 作成前の専用レビューステップで、提案されたすべてのオーディエンスを確認し、エビデンスにもとづく分布の割合を編集できます。承認されたグラウンディングとセグメンテーションの Formation は、各オーディエンスが開かれる前にそのオーディエンスとともに保存されます。 カバー画像、ソース、ライブリサーチ カバー画像は、オーディエンス候補が特定された時点で並行して生成を開始し、その間もリサーチと非表示のペルソナバランス調整が続きます。ドラフトのカードには、各オーディエンスで使用した検証済みのソースが表示されます。ローダーはライブリサーチのキーワードが届くまで分析状態を保ち、その後は読みやすいペースで検証済みのリサーチをストリーミングします。準備ができたドラフトは、任意のカバー画像やマーケットプレイスとの照合を待たずに表示されます。Rework（作り直し）では同じリサーチステップが目に見える形で繰り返され、影響を受けないカードはそのまま保持されます。 フォールバックの質問とマーケットプレイスの提案 提供されたビジネス情報から十分な文脈が得られない場合、Minds はドラフト作成前に、提供内容と市場について簡潔な説明を求めます。あわせて関連するマーケットプレイスのオーディエンスを提案し、選んだオーディエンスを対象にした一時的な調査票の調査のために「カスタム」プランを開きます。 最初の調査への引き継ぎ カスタムプランは、選択したリサーチ目標、ビジネスの説明、ウェブサイト、アップロードしたコンテキストを引き継ぎ、オーディエンス選択の繰り返しを省略して、リサーチ手法の選択と編集可能な質問レビューへ直接進みます。最初の質問を送信した時点で調査が作成されるため、オーディエンスの保存は調査の利用枠とは切り離されたままです。 利用枠、スキップ、再開 Audienceの作成前にワークスペースの上限を確認します。一つが失敗しても作成済みのAudienceは保持され、失敗したものは再試行できます。設定をスキップしたり、Google DriveやOneDriveへのログイン後、または同じタブの再読み込み後に再開できます。

リサーチワークフロー

Mindsへの問い合わせ、セグメントの比較、刺激のテストを行う方法。

機能	説明
調査	Mind への詳細インタビュー、大規模な定性的探索、定量的な方向性を読み取れる調査票、コンセプトやメッセージのテスト、セグメント比較を、1つの調査ワークスペースで実施できます。
含まれる機能 調査の形式 1人の Mind への詳細インタビュー、複数の Minds によるモデレーター付きディスカッション、オーディエンス全体に1つの質問を投げかけてすべての Mind が並行して回答する形式、あるいはリサーチ手法を用いた調査票から選べます。複数の形式を1つの調査の中で組み合わせることもできます。 文脈を引き継ぐ Mind チャットスレッド Mind の回答で「Chat」（チャット）をクリックすると、その質問そのものから、これまでの回答や関連する調査のファイル・画像を引き継いで会話を続けられます。再アップロードは不要です。保存されたスレッドは文脈とともに再び開き、元の調査へのリンクを保持します。他の回答者の回答や、それ以降の質問は含まれません。文脈に応じたフォローアップの提案は、現在の調査の言語に合わせて表示されます。 インタビューにおける主張単位の出典表示 1対1の詳細インタビューでは、ナレッジベース、ウェブ検索、解析したリンク、アップロードした文書にもとづく主張に対して、調査の回答カードと同じインラインのソースロゴのホバー表示が付きます。公開ソースは正確な URL を開き、非公開ファイルはリンクにならず、ストレージのパスが露出することもありません。 Minds とオーディエンスの選択 メイン入力欄から「Choose Minds」（Minds を選択）でピッカーをすぐに開けます。Minds のパネルが開いている場合は、引き継ぎの際に折りたたまれます。最近使用した Mind とオーディエンスの候補は、空きを埋めるために繰り返されることなく、それぞれ一度ずつ表示されます。 オーディエンス探索を伴うクイックスタート リクエスト起点のクイックスタートでは、キーボード操作に対応したピッカーが、安定したローディング表示（Twinkle）を保ったまま、リクエストと添付されたウェブサイト、アップロード、対応する連携アセットを解決・分析し、意図されたオーディエンスを推定します。プライベートライブラリとマーケットプレイスの該当候補をまとめてランク付けし、役立つ新規オーディエンスのドラフトも作成します。既存の結果をエクスポートする、ダウンロードする、書式を整えるといった明らかなワークスペース操作は、分析用オーディエンスを創作するのではなく、操作ガイダンスへ振り分けられます。探索には待ち時間の上限があり、無期限に読み込み続けるのではなく、すでに見つかった有用な候補を保持するか、再試行を提案します。再利用可能な候補と NEW（新規）の候補について、完全一致や近接する代替案を横並びで複数表示でき、既存のオーディエンスが一致する場合は同名の新規案も提示します。いずれの結果も、ユーザーが選ぶまで未選択のままです。既存のオーディエンスは、手動で作り込んだ大規模なものも含め、実際に保存されている Minds の数を保ちます。プラン上限に配慮した5～20 Minds の範囲が適用されるのは、NEW のクイックドラフトだけです。クイックのリクエストは、既存オーディエンスとの完全一致を含め、調査を開始する前に必ずオーディエンスの明示的な確認を求めます。確認された NEW のドラフトは、分析済みのソースを保持したまま共通のオーディエンス作成フローに入ります。 プロジェクト内の調査 プロジェクトでは、そのプロジェクトに属する個々の Minds から新しい調査を開始し、プロジェクトとともに保持できます。オーディエンスに利用可能な Minds がない場合や、まだ準備中の場合は、調査のメッセージでその旨が明示されます。 進捗とステータスカード 右上のステータスカードは、現在の調査のオーディエンスと進行中のバックグラウンド調査をまとめて表示し、バックグラウンドの結果が揃うと完了した調査に戻ります。調査の中では、このカードは常に参照でき、その調査に範囲が限定されます。進行中の処理とオーディエンスを並べて示す管理画面として機能し、準備完了のオーディエンスは実際に保存されている Minds の数を表示します。マイナス記号の円形コントロールでオーディエンスを調査から外せるほか、「Add Audience」（オーディエンスを追加）の行からは、ワークスペースの他の場所と同じ段階的なオーディエンス選択ピッカーが開きます。概要画面では、カードは引き続き、保存済みのすべてのドラフト、実行中の調査、準備中のオーディエンスを集約して表示します。他の長時間実行される機能も、同じカードに独自の進捗行を表示でき、行をクリックするとその機能に戻ります。 結果履歴の高速表示 長時間実行される調査では、まず最新の完了済み結果が表示されるため、トランスクリプトがすばやく開きます。それ以前の結果も予測可能なまとまりで利用でき、リサーチナビゲーションから遅延読み込みの結果を選ぶと、該当するエビデンスまでスクロールする前にその結果が展開されます。
調査のセットアップとプラン	調査はクイックモードで、または6ステップのカスタムセットアップで開始できます。すべてのリクエストは、レビュー済みの質問、回答形式、手法を含むバージョン管理された調査プランとなり、実行前に確認されます。
含まれる機能 クイックモードとカスタムセットアップ 調査はクイックモードで開始するか、AIがガイドする6ステップのカスタムセットアップを使って、リサーチ目標の定義、ウェブサイト・ファイル・メモの追加、オーディエンスの選択、目標に合わせた質問のレビューを行い、セットアップ全体を確認してから実行できます。 マーケットプレイスのピッカーを備えたオーディエンスのステップ クイックとカスタムのいずれでも、オーディエンスのステップから外部ピッカーとしてマーケットプレイス全体を開けます。マーケットプレイスでの選択を確定するとプランに戻り、キャンセルするとプランの以前の選択が復元されます。コンポーザーからカスタムへ切り替えると、現在のリクエストに加えて、添付したウェブサイト、アップロード、対応する連携のコンテキストがセットアップに引き継がれます。文脈に応じたオーディエンスの推奨には、クイックと同じランク付けされた保存済みオーディエンスとオーディエンスドラフトが使われ、推定されたドラフトを関連性の基準とすることで、無関係で結びつきの弱いライブラリの候補が推奨として提示されることはありません。NEW（新規）のドラフトはステップ3の中で選択します。「New Audience」（新しいオーディエンス）のタイルでは、単独の作成スライドインへウィザードを離れることなく、同じステップで追加の説明文を入力できます。各ドラフトはステップ6でも作成対象として明示され、ユーザーがセットアップ全体を確認した後にはじめて、共通のエビデンスにもとづくクイックオーディエンス作成パイプラインに入ります。 再開できる調査ドラフト 最初のプラン選択を行った時点で、新しいクイックまたはカスタムのセットアップは、サイドバーのサブタイトルが「Draft」（ドラフト）となる独立した調査ドラフトとして保存されます。画面を閉じる、移動する、再読み込みする、開始に失敗するといった場合でも、プランのステップ、質問、手法、オーディエンスの選択、正規化されたアップロード済みコンテキストがそのまま保持され、複数のドラフトをそれぞれ独立して再開できます。チャットを切り替えても、チェックポイントはドラフトごとに独立して保たれます。既存の調査の中で後から開いたプランナーのプロンプトは、意図的に対象外となります。オーナー単位でスコープされ、リビジョン管理された同じドラフトのライフサイクルは v1 API と MCP からも利用でき、エージェントがプランを作成、修正、再開できます。実行には引き続き明示的な確認が必要です。 確認と開始 確認すると、永続的な調査がただちに作成されて開きます。アップロードと NEW（新規）オーディエンスの準備は、調査内の既存のローダーの背後で継続し、生成されたオーディエンスは、確認済みの質問が始まる前に同じ調査へ紐づけられます。ドラフトが削除されるのは、サーバーが開始を受理した後だけです。キューに受理された時点で対応するドラフトがアトミックに消費されるため、1回の開始が調査と重複したドラフトの両方として現れることはありません。開始が拒否された場合、ドラフトは再開可能なまま残ります。確認後は、実行中の調査が調査の状態を保持するため、再読み込みでセットアップが開き直されることはありません。結果の見出しには、内部的なブリーフ全文ではなく、確認された簡潔なリサーチテーマが使われます。 プランの取得と確認 プランナーは、目的、テーマ、主要な質問、主な情報源を取得し、ユーザーの質問とエージェントの提案を区別したうえで、実行前に明示的な確認の質問を返します。ユーザーはドラフトを修正することも、実行可能な調査票の流れをシンプルに保つこともできます。確認画面には、各質問について提案された回答形式（自由記述、選択式、標準の数値スケール、カスタムスケール）が表示され、実行前に編集できます。確認された回答形式の取り決めは、永続的な処理を通じて維持されます。確認後、カスタムでは、ブリーフ全体を繰り返す代わりに、元のメッセージ内にプランナーが生成した簡潔な要約と、ローカライズされた質問数・手法のメタデータが表示されます。確認が必要かどうかは質問数ではなく、誰が書いたかによって決まります。プランナー自身が書いた質問は、たとえば「wie viel」といった短いフォローアップの解釈であっても、オーディエンスに届く前に確認されます。一方、ユーザーが書いた質問はそのまま実行されます。 調査の言語 確認された調査は、その時点の UI 言語をプランに保存し、プロセッサーでの実行を通じてその言語を使用します。調査言語を持たない以前のプランでは、保存されたオーナーの言語がフォールバックとして使われます。明示的な調査言語は、サーバーが追加する確認文、質問、Mind の回答、カテゴリーのラベル、質問ごとおよびグループ化された調査結果、その後の調査全体のサマリー更新に適用されます。共同編集者や API キーの呼び出し側が別のロケールを使っている場合も同様です。調査のオーナーがリクエストの言語を切り替えてから調査票の実行を開始した場合、その実行には現在のリクエスト言語が使われます。共同編集者が開始した実行では、共有された調査の一貫性を保つため、オーナーが保存した言語が維持されます。 実行前と実行中の利用枠チェック 確認済みのカスタム調査は、生成オーディエンスの処理が始まる前にチャットの利用枠を確認します。そのため、開始できない場合は、オーディエンスの準備に何分も費やす前に、既存の文脈に応じたアップグレード導線がすぐに開きます。オーディエンスの回答数の上限は、開始前とキューに入った各質問の前にチェックされます。開始できない場合は処理を始めずにアップグレード導線が開き、実行中に上限に達した場合は、途中までのエビデンスを保持したうえで残りを停止し、ユーザーに通知します。この状態は完了ではなく、プラン上限による停止として明示されます。 質問の出所ブロック 確認済みの複数質問の実行では、実際の質問から番号付きの出所ブロックが1つ生成されます。キューに入ったジョブを持たない、放棄された受理済み・保留中のレコードは表示されません。 API と MCP からのプラン 確認された実行可能な調査は、変更不可のプランスナップショットを保持し、永続的な調査票の進捗、手法の計算結果、柔軟なセマンティックサマリーブロックを v1 API と MCP から公開します。ビジュアルアセットを扱うプランは、UI レンダラー向けにヒートマップ指向の出力意図を保持します。 質問の検出とプランのレビュー 調査内で入力されたプロンプトや、調査票ファイルとしてアップロードされた内容から質問を抽出・検出し、解釈された目標と情報源をユーザーがレビューできるようにします。ユーザーが書いた質問と提案された質問は区別され、より広いリサーチ目的から生成された複数質問のプランは、実行前に編集できます。クイック、カスタムの質問生成、プランの修正、v1、MCP は、同じリサーチプランニングのポリシーと高速プランナーモデルを共有します。確認された利用可能な手法は、通常のストリームでも永続的な調査票プロセッサーでも、その手法とパイプラインの取り決めを正確に維持します。実験段階および計画中の手法は、内容を確認できますが実行はできません。プロセッサー側の文書解析は、利用できる場合は認証済みの内部アップロードバイトを直接使用するため、カスタムや調査票のワーカーが、相対的なアップロードプロキシのパスを公開 URL に変換することに依存しません。 質問キュー 調査の入力欄の上にある質問キューに、待機中のすべての項目とそのリアルタイムの進捗が表示されます。追加で入力したクエリは送信順に追加され、各サブ質問の回答は元のリクエストの下にまとめられます。手法によって生成されたタスクは、暫定的な質問リストをプロセッサーが管理する実行可能なキューに置き換えるため、MaxDiff のような展開の後も進捗が一致し続けます。キュー内のフォローアップが開始されると、その項目はただちにキューから外れ、回答が届く前に読み込み状態のまま調査に表示されます。フォローアップは、実行中の主リサーチの後に続きます。保存済みの調査では、キューに入ったフォローアップはプロセッサー上で永続的に実行されるため、ページの再読み込みや、調査を閉じて再度開いた場合でも処理が継続し、最後まで完了します。保留中の項目は、開始前であれば削除できます。キューに入ったリクエストの最後に残っている行を削除すると、その後の分類で作成されたタスクも含め、永続ジョブ全体がキャンセルされます。キューが空になり、実行中の回答がなくなると、次のメッセージはすぐに開始されます。 1つの質問とみなされる範囲 リクエストが分割されるのは、ユーザーがリスト形式で書いた場合だけです。明示的な記号、改行での区切り、連続した疑問文がそれにあたります。複数のパートからなる質問はひとまとまりのまま保たれるため、その選択肢、掘り下げのフォローアップ、折り返された行は、本来属する質問に紐づいたままです。また、貼り付けた参考資料の中にある修辞的な問いかけが抽出されることもありません。それ以外はすべて、句読点で分割されるのではなく、1つのリサーチリクエストとして解釈されます。 完了通知メール 複数の質問を含む調査が、長時間のバックグラウンド実行を終えると、送信者に結果へのリンクを含むメール通知が1通だけ届きます。一部の質問を完了できなかった場合も通知されます。短時間の実行、キャンセルされた実行、プランの回答枠によって停止した実行では、メールは送信されません。 テンプレート 質問セットをテンプレートとして保存し、カスタムリサーチで再利用できます。非公開のままにすることも、チームで共有することもできます。
リサーチ手法	11種類の確定的なリサーチ手法を、調査の中で最初から最後まで実行できます。MaxDiff、NPS、トップ／ボトムボックス、主要ドライバー分析、TURF、Gabor-Granger、Van Westendorp、Kano、選好順位、セグメント比較、コンジョイントです。有意性は、サンプルがそれを裏づける場合にのみ主張されます。
含まれる機能 実行可能な11の手法 11種類の手法が最初から最後まで実行されます。MaxDiff はサーバーが設計する強制選択のワークフローを使用し、NPS、トップ／ボトムボックスのスコアリング、主要ドライバー分析、TURF、Gabor-Granger、Van Westendorp、Kano、選好順位、セグメント比較は、同じ確定的なアダプター契約を通じて実行され、全体およびオーディエンスごとの計算を行います。セグメント比較、トップ／ボトムボックスのスコアリング、NPS、選好順位では、グループ間のペアワイズ有意性検定も含まれ、厳密かつ小標本でも妥当な検定と、結果全体にわたる多重比較の補正を用います。セグメント比較は、宣言されたセグメントの一覧ではなく実際に回答したオーディエンスグループ同士を比較し、回答したグループが1つだけの場合は、結果なしとするのではなく説明を添えて報告します。手法は、プランナーの1つの質問を、項目、価格ポイント、機能ペアごとに1タスクへと展開し、1つの調査で最大100問まで実行できます。この上限によって設計が削られた場合も、機能ペアはひとまとまりのまま保たれ、質問できなかった内容が報告されます。コンジョイントも実行可能です。サーバーが D 最適な選択設計を構築し、回答者に完全な構成同士から選んでもらい、条件付きロジットを推定して水準ごとの部分効用と属性の重要度を算出します。部分効用を個別に推定できない設計は展開されません。生成されるすべての手法タスクは、その正確な回答空間を永続ジョブにスナップショットとして保存するため、ワーカーが強制選択の選択肢を解釈し直すことはありません。 確定的な計算結果を正式なエビデンスとして扱う 確定的な計算アーティファクトは、結果サマリーにおける正式なエビデンスです。モデルは、登録された手法、適用範囲、方法論上の意味、正確な数値を受け取り、それらが実質的にどこに関係するかを判断して、スコアを再計算することなく説明します。完了したサマリーは、後から不足していた有効な計算アーティファクトを受け取ることもでき、その際に再生成は不要です。質問レベルの Alignment（整合度）と実行レベルの手法計算は、サマリー形式の同じ「Analysis」（分析）モーダルを共有するため、繰り返し表示される Alignment の値が別の計算ポップオーバーに現れるのではなく、該当する質問に紐づいたまま保たれます。プロセッサーの開始時刻は保存されるため、調査を開き直したり再読み込みしたりしても、読み込みカウンターは維持されます。 セグメント比較 複数のオーディエンス間で回答を比較し、セグメントが一致する点、意見が分かれる点、異なるメッセージングが必要な点を把握できます。 誠実な有意性検定 有意性は、サンプルがそれを裏づける場合にのみ主張されます。比率の比較には、これらのサンプルサイズでは妥当性を満たせない正規近似ではなく Fisher の正確確率検定を用い、平均の比較には Satterthwaite の自由度にもとづく Welch の t 検定を用いるため、小さなグループはそれ自身の不確実性が広がります。1つの結果に含まれるすべての検定は Benjamini-Hochberg 法でまとめて補正されるため、数十件の比較を並べて実行したというだけの理由である項目が有意に見えることはありません。内部にばらつきのない回答をしたグループからは有意差は得られず、そもそも実行できなかった比較は、差がないと読めてしまう沈黙を残すのではなく、その旨を明示します。報告される p 値は、ゼロに丸められるのではなく下限値で表示されます。差を確実なものと断定できる結果は存在しないためです。 説明付きの手法セレクター 計算機能をまだ実行できない手法は、手法セレクターに表示されますが選択はできません。また、計算の完了を待っている調査には、結果ストリームに専用の計算中ステップが表示されます。セレクターは各手法の名前を示すだけでなく、内容を説明します。各行には、その手法が何のためのものかを平易な言葉で示す一文が添えられ、ホバーすると完全な説明を含むカードが開きます。そこでは、ベスト・ワースト・スケーリング、Welch の t 検定、Total Unduplicated Reach and Frequency といった基礎となる技法の名称が示されるため、市場調査の担当者がすぐに理解できます。あわせて、結果に付随するのと同じ恒常的な限界も明示されるので、調査の実行後ではなく実行前に情報にもとづいて選択できます。「Advanced」（上級）タグは、適合性ではなく難易度を示すものだったため表示されません。選べる範囲に影響する「Not available yet」（未提供）の表示は引き続き使われます。これらの説明は9つのインターフェース言語すべてでネイティブに書かれており、オーディエンスや調査を表す語も英語ではなく各言語の表現を使用します。
オーディエンスの回答	オーディエンスに一度質問するだけで、その Minds から並行して合成回答が得られます。回答は、ご提供いただいたウェブサイト、ファイル、画像、動画、音声にもとづきます。 単独のMP3、WAV、M4A、OGG、FLAC、audio-WebM添付は、同じ文字起こしと上限付きの非音声サウンドトラック分析を使用し、一方の証拠経路が失敗しても他方は利用できます。
含まれる機能 提供素材にもとづく回答 調査のメッセージに正常に読み込まれたウェブサイト、ファイル、ソース、スクリーンショット、画像が含まれている場合、保持される各 Mind の回答は、その素材が存在しないかのように扱うのではなく、提供素材の具体的な内容を必ず用います。 動画と音声の分析 通常の調査質問でアップロードされた動画については、添付ファイルの分析が、利用可能なトランスクリプトと範囲を限定したサウンドトラックのタイムラインに加えて、シーンを考慮した代表フレームの限定セットを組み合わせて行われます。広告の長さの動画ではサウンドトラック全体を分析し、意味のある音楽、効果音、環境音、無音、声の感情、サウンドロゴの瞬間を捉えます。より長い動画では、均等に配置した8秒の音声クリップを最大12本使用します。音声分析に失敗した場合でも、トランスクリプトと映像の処理は引き続き利用できます。単体の MP3、WAV、M4A、OGG、FLAC、音声 WebM の添付ファイルにも、同じトランスクリプトと範囲を限定した非発話サウンドトラックの分析が適用され、一方のエビデンス経路が失敗しても、もう一方は利用できます。映像のサンプリングは、冒頭と終盤のシーンのカバレッジを確保し、カット割りの速い動画でも選択を分散させ、カットを確実に検出できない場合は等間隔の3フレームにフォールバックします。 永続的なバックグラウンド処理 規模の大きい調査のやり取りは、バックグラウンドで永続的に処理が続き、進捗はリアルタイムで表示され、ページを再読み込みしても復元されます。大規模なオーディエンスでは、回答の処理が利用可能な処理能力に応じて永続的なバッチに分割されます。各 Mind の回答は、バッチ全体の完了を待たずに終わり次第ストリーミングされ、範囲を限定したリカバリーでは、まだ不足している Minds だけを再試行します。 見出し、サマリー、チャート 完了した各結果では、まず見出しと統合されたリサーチサマリーが表示されます。単一質問の場合は、折りたたみ可能な「Evidence」（エビデンス）セクションにある Mind 単位の回答行の前に、コンパクトな回答チャートが1つ追加されます。複数質問のリサーチでは、主要な発見の概要チャートが横並びで1つから4つ（通常は2つ）追加され、割合だけでなく、リサーチリクエスト全体と総合的な結論に照らして選ばれます。すべてのチャートは検証済みの回答数にもとづいており、単独の結果では1つの焦点となる割合またはスコアを、比較を主張する発見では2値または3値の比較を示します。結果には、処理された質問ごとに専用の折りたたみ領域、回答チャート、オーディエンスの分布、Mind 単位のエビデンスが用意されます。 添付素材の比較とアセットの割り当て 添付素材の比較結果では、元の画像クリエイティブと動画の先頭フレームのプレビューが A／B／C の各列のすぐ上に表示されます。バリアントは、添付の位置ではなく保存されたファイル名と出現順で照合されるため、過去の結果を開き直しても、当時の投票結果や発見はそのまま維持されます。ブロックレベルのアセットが複数ある場合は、動画、画像、文書、ウェブサイトにわたって質問への明示的な割り当てが必要です。各アセットは少なくとも1つの質問で使用される必要があり、割り当てが空の場合は素材なしを意味します。MCP、v1、調査ビルダーはいずれも同じ実行契約を適用します。結果カードは保存された質問ごとの対応関係を使用し、割り当てられた各動画に名前でアクセスできる状態を保ち、それぞれ独自の保存済みシーンヒートマップと Mind のリアクションを表示します。また、回答タイプや添付比較のレイアウトを変えることなく、文書やウェブサイトの参照情報も提示します。 回答への出典表示 Mind が取得したナレッジベース、オーディエンスのグラウンディング、ウェブのエビデンスを用いる場合、そのホバーカードと「Closer Look」（詳細表示）には、マーケットプレイスの説明文と同じインライン引用の仕組みによって、主張単位のソースロゴが表示されます。公開 URL はドメインのツールチップ付きでクリック可能なソースロゴとして表示され、非公開のナレッジファイルはリンクされない文書ソースのままで、ストレージのパスが露出することもありません。生成時の帰属情報は回答とともに保存され、過去の回答は、その Mind の現在のナレッジベースとオーディエンスのグラウンディングに照らして、必要に応じて遅延的に検証できます。v1 の結果ペイロードは、引用マーカー、ソースの識別情報、来歴を任意項目として公開しますが、非公開ナレッジの本文自体を返すことはありません。
刺激テスト	コピー、ランディングページ、スクリーンショット、デック、プロダクトコンセプト、競合資料を調査内でテストします。
ヒートマップテスト	ウェブサイト、動画、画像のヒートマップを実行し、シミュレートされた注目とインタラクションのシグナルを取得します。
含まれる機能 実際に観測したページからのエビデンス 目に見えるウェブサイトやメディアのエビデンスは、それ以前の裏づけのない想定よりも優先されます。ウェブサイトの要約は、閲覧前の古い回答ではなく、実際に観測したページのトレースから導き出されます。 動画とトランスクリプトの扱い アップロードされたメディアは、主となる文字起こしプロバイダーが利用できない場合、設定済みのバックアップ音声サービスを使用します。動画へのリアクションは、利用可能なトランスクリプト全体を、サンプリングされたフレーム内の具体的な可視要素と結びつけます。文字起こしが引き続き利用できない場合は、映像のみの分析にフォールバックします。 1つの質問に複数の画像や動画 アップロードされた各画像は、1つの結果の中で独立したクリエイティブとして分析され、ファイル名を保持したアルファベット付きのタブで表示されます。複数の動画が割り当てられた質問では、動画を選択すると、その動画専用の保存済みシーン、ヒートマップ、Mind のリアクションが選択されます。分析が未実施の場合は、その質問とアセットについて分析が開始されます。アセットを切り替えても、既存の分析と質問全体の結果は保持されます。 UI、API、MCP で一貫 UI、v1、MCP は同じ対象検証と分析パイプラインを使用します。
スケジュール調査	調査を毎日、毎週、毎月、または四半期ごとに再実行するようスケジュールできます。実行はバックグラウンドで確実に継続し、ワーカーの中断から復旧し、履歴のレビューとエクスポートのために進捗を保持します。
リサーチの信頼性コントロール	エビデンスの境界は、オーディエンス作成から調査の回答に至るまで常に可視化されます。モデルによる想定が測定された事実として提示されることはなく、すべての調査が自らの完全性を明示します。
含まれる機能 モデルによる想定は明示されたまま ソース素材は読み取れるものの、エビデンスにもとづく分布を適用できない場合、Minds はアップロードされたすべての素材をレビュー用に保持したうえで、そのオーディエンスを、測定された顧客の事実ではなくモデルによる想定として扱います。そのオーディエンスの Minds には、ペルソナの詳細を合成シナリオ上の想定として扱うよう指示されるため、この境界は、読み手が気づいて解釈しなければならないバッジではなく、回答そのものの中で担保されます。合成ペルソナの生成とオーディエンスの回答では、裏づけのない正確な従業員数、売上、予算、収入、方針の漏えい、インシデント件数、市場シェアは避けられます。 ブリーフとソースはプランとともに引き継がれる 添付された調査ブリーフはプランナー自体に取り込まれます。明示的に挙げられた基準はそれぞれ独立したレビュー可能な質問として保持され、調査プラン全体がオーディエンスへの引き継ぎを経て確認まで維持されるため、最初の質問だけが実行されることはありません。調査は、そのリクエストが伴った素材も保持します。メッセージ内で示されたウェブサイトやファイル、コンポーザーで添付したもの、プランのレビュー中に追加したものは、プランの確定ソースとなり、実行中のすべての質問に引き継がれます。そのため、元の文言をプランナーの質問に置き換えても、検討対象のページや文書が失われることはありません。読み取れないコンテキストファイルがある場合は、誰も開いていない素材にもとづいて発見を公表するのではなく、調査を停止します。 完了した調査の完全性 完了した調査は、自らの完全性も明示します。ある質問が失敗した場合、残りの有効な回答を含む実行全体を破棄するのではなく、回答が得られた質問から結論を導き、その件数を報告します。失敗した質問を再試行すると、より充実したエビデンスにもとづいて総合的な結論が再構築されます。応答が止まった調査は、収集できた回答数とともにその旨を示し、依頼に応じてそれらから結論を導けます。終わりの見えない進行中の状態が表示され続けることはありません。完全な統合を経ず、個々の質問の発見を組み合わせて作られた結論には、その旨が明示されます。

分析と成果物

応答を活用可能なリサーチ資料に変える構造化された成果物。

機能	説明
手法の結果と分析	確定的な手法の結果は1つの「Analysis」（分析）モーダルで開き、計算内容、妥当性と近似の表、そして各手法の恒常的な限界が数値の隣に示されます。
含まれる機能 分析モーダル 確定的な手法の結果は、サマリー形式の「Analysis」（分析）モーダルで開き、背景をぼかした状態でワークスペースが見えたまま表示されます。モーダルには統一された2つの表が並びます。まず手法の計算、続いて質問ごとのパーソナリティ適合度と分布適合度を示す妥当性と近似の表です。各セクションの見出しは、ホバーすると説明が表示されます。計算機能を備えたすべての手法（MaxDiff、NPS、トップ／ボトムボックス、主要ドライバー、TURF、Gabor-Granger、Van Westendorp、Kano、選好順位、セグメント比較）は、同じモーダルの中で、それぞれの表の列、主要指標、カテゴリータグ、所見の注記を定義します。セグメント比較、トップ／ボトムボックス、NPS、選好順位では、グループ間のペアワイズ有意性に関する注記も含まれます。各オーディエンスの行には Minds のオーディエンスアイコンが付き、クリックすると表がそのオーディエンスの計算に切り替わります。 限界の明示と誠実なスケール 各手法は、生成されたサマリーの中だけでなく、数値の隣にも恒常的な限界、つまりその結果が示していないことを明示します。主要ドライバーでは、重要度そのものに符号がないため、各ドライバーが結果を押し上げているのか押し下げているのかを示します。主要なスコアは、標準のリサーチ用ドーナツチャートを、それぞれ誠実なスケール（たとえば NPS は −100 から 100 の範囲）で再利用します。表では、行が本当に全体を構成する場合にのみ合計や平均のフッターを追加し、列ごとに宣言されるため、行ごとのサンプルサイズが合算されてパネル全体より大きな数値になることはありません。 確実な手法の切り替え 手法の選択は、対応するプランが返ってきた時点ではじめて確定するため、セレクターに、その調査が実際には実行しない手法が表示されることはありません。切り替えに失敗した場合も、再試行の際に調査を黙ってカスタムリサーチへ戻すのではなく、以前の手法が維持されます。設定がほぼ正しい手法は、定性的な実行へ格下げされるのではなく、調査の実行前に修復されるため、確定的な計算は消えることなく生成されます。調査の実行中にデプロイが行われても、ページが勝手に再読み込みされることはありません。新しいバージョンは、実行が落ち着いた後の次の画面遷移で反映されます。また、強制選択の手法に切り替えると、以前の手法向けに書かれた質問で失敗するのではなく、その手法に合った形式で質問が書き換えられます。手法が確定的な計算を宣言している調査では、単一質問の実行でも計算が行われ、その計算が完了するまで結果は読み込み状態のまま保たれるため、すぐに分析モーダルを開いても必ず手法の表が表示されます。
応答の集計	質問タイプがサポートする範囲で、スケール、カテゴリ、定性的な応答を、分布、平均、テーマへと集計します。
正規化された回答カテゴリー	自由回答は、定義、ルール、該当箇所の正確な引用を備えたバージョン管理されたコーディングフレームにもとづいてコード化されます。これは、人間のコーダー間信頼性検証ではなく、モデルによるレビューを伴う自動コンテンツ分析です。
含まれる機能 コーディングフレーム 定性的な回答を、保存されている全文にもとづいて、定義、包含・除外ルール、該当箇所の正確な引用を備えたバージョン管理されたコーディングフレームで分類します。同等の表現は同じカテゴリーを共有し、対立する主張は区別されたままです。主カテゴリーの割合は、1回答につき1票を維持し、副次的なコードは回答に紐づいたまま保持されます。 大規模な調査とコード化されない回答 大規模な調査では、コーディングは範囲を限定したバッチで実行され、判断が曖昧なものや失敗した割り当ては未コードとして表示されます。 保存済み結果の再コーディング オーナーと共同編集者は、回答を再生成することなく、既存の質問結果を再コーディングできます。元のカテゴリーと直近のカテゴリー改訂は保持されます。 対象範囲と A／B バリアント これは自動化された構造的コンテンツ分析であり、人間のコーダー間信頼性検証ではなく、モデルによるレビューを用います。A／B テストでは、アップロードされたバリアントが固定の回答空間として保持され、選択がまったくなかったバリアントも含まれます。
調査サマリー	強調されたテーマとサマリーチャートを備えた、調査のオンデマンドのローリングサマリーを生成し、調査が進むにつれて更新します。
構造化エクスポート	回答、トランスクリプト、調査結果、エグゼクティブサマリーを Markdown、JSON、PDF、ブランド適用済みの Word、16:9 の PowerPoint として、生データを SPSS SAV、CSV、XLS としてエクスポートできます。
含まれる機能 エグゼクティブサマリーと調査レポート エグゼクティブサマリーは、PDF、編集可能な Markdown と Word 文書、さらにスライド形式に最適化された 16:9 の PowerPoint デッキとして利用でき、エグゼクティブ向けの要点、指標、参加グループ、エビデンスにもとづく最大4件の発見、意思決定のドライバー、方法論、ソースを提示します。完全な調査レポートは、PDF と PowerPoint で同じ 16:9 のインサイトデッキ構成を用い、リフロー可能な Markdown と Word の版も用意されます。 ペルソナプロフィールとオーディエンスブリーフ ペルソナプロフィールとオーディエンスブリーフは、同じスライド形式のシステムを使用し、それぞれのアイデンティティ、特性または構成、参加した Minds、方法論、ソースの階層を示します。 共有とエクスポートを1つのメニューに 回答レベルの「Export」（エクスポート）コントロールとサマリーの「Share」（共有）操作は、ヘッダーのコントロールと同じ、調査全体の共有・エクスポートメニューを開きます。 生データ 回答、トランスクリプト、調査結果、エグゼクティブサマリーなど、対応するリサーチ成果物を Markdown、JSON、PDF、ブランド適用済みの Word 文書としてエクスポートできます。利用可能な場合は、ソースと免責事項を含む Mind およびオーディエンスのエクスポートも行えます。調査の生データは、CSV と XLS に加えてネイティブの SPSS SAV でも利用できます。

コラボレーション

共有利用と管理のためのチームワークスペース機能。

機能	説明
共有チームワークスペース	チームが所有するMinds、オーディエンス、調査、リサーチ資料のための共有ワークスペースから作業します。オーディエンスの所有者、招待された共同編集者、共有Proワークスペースのメンバーは、通常のオーディエンス詳細、共有設定、Marketplaceカバーまたは対象となるロゴメディアを編集できます。公開ユーザーおよび調査経由のみの閲覧者は読み取り専用のままで、削除、アクセス制御、検証、請求の操作には引き続きより厳格な権限が適用されます。
席と役割の管理	顧客チームのために、チームの席、アクセス、ワークスペース管理を管理します。
含まれる機能 パートナーによる顧客の導入管理 有効化されたパートナーは、独立した顧客ワークスペースを作成し、Audiences を割り当て、自分が管理する顧客の機能だけを制限できます。契約パッケージには購入済みの席、期限付きの Early Bird ボーナス、顧客別の月間回答枠が含まれ、請求画面にはパートナーが支払う社内ライセンスと顧客名付きの料金が表示されます。
プールされたチーム利用	応答枠を席間でプールすることで、チームの利用をワークスペースレベルで管理できるようにします。
調査の共有とゲストアクセス	調査はリンクで共有したり、クライアントやステークホルダーを招待したりできます。ゲストは無料アカウントでも、あなたのオーディエンスに独自の質問ができ、その利用はあなたの利用枠で処理されます。
含まれる機能 共有リンク、公開、エクスポート 調査はリンクで共有でき、明示的に公開または公開停止を切り替えられるほか、同じ共有メニューからエクスポートもできます。公開および取り消しのできない操作では、必ず確認が求められます。 あなたの利用枠で実行されるゲストの質問 自分が所有する調査にクライアントやステークホルダーを招待し、無料アカウントであっても、あなたのオーディエンスに独自の質問をしてもらえます。その質問はゲスト側ではなくあなたの回答枠で実行されるため、ゲストのプラン上限が、共有した調査への参加を妨げることはありません。利用はあなたのワークスペースに記録され、ゲスト自身の質問の作成者はゲストのまま保持されます。

連携

プログラマティックなアクセスと接続されたワークフローの画面。

機能	説明
連携アカウント	素材が保管されているツールを接続し、再アップロードすることなく、調査、オーディエンス、Mind のナレッジベースに取り込めます。クラウドストレージ、デザインファイル、広告アカウント、プロダクトのチケットに対応しています。
含まれる機能 Google Drive と OneDrive Google Drive や OneDrive などの接続済みクラウドストレージのファイルを、調査の入力欄、オーディエンスの作成時、Mind のナレッジベースで添付できます。アクセス権はピッカーでファイルごとに付与します。 Figma 連携 有効な場合、Figma のファイルまたはフレームのリンクを調査に貼り付けて、そのデザインを刺激素材として利用できます。 Meta Ads 連携 契約プランで有効な場合、設定から Meta のプロフィールを接続して、権限のある広告アカウントを選び、既存の広告コピー、画像、動画を調査に直接取り込めます。この連携は暗号化された OAuth トークンの保管を使用し、インポートの監査履歴を保持し、読み取り専用のアクセスのみを要求します。そのため Minds が Meta の広告を作成、編集、公開、停止、削除することはありません。 Linear 連携 Linear を接続すると、チャットの入力欄でエピックや PRD を添付して、それを対象にパネルリサーチを実行できます。最近の課題から選ぶことも、課題のリンクを貼り付けることもできます。課題は、説明、メタデータ、最近のコメントを含む Markdown 文書として読み取り専用で取り込まれ、アップロードされた PRD と同じように処理されます。@Minds ワークスペースエージェントをインストールしている場合は、課題上で @Minds をメンションすると、スレッド内でリサーチプランを受け取り、確認すると、パネルの調査結果が課題に返されます。 Jira 連携 Jira を接続すると、チャットの入力欄でエピックや PRD を添付して、それを対象にパネルリサーチを実行できます。最近の課題から選ぶことも、課題のリンクを貼り付けることもできます。課題は、説明、メタデータ、最近のコメントを含む Markdown 文書として読み取り専用で取り込まれ、アップロードされた PRD と同じように処理されます。 連携の概要 サイドバーまたは設定から開くワークスペース全体の概要画面で、Minds の連携を閲覧・検索できます。カードは、連携アカウント、AIアシスタント、データとレポーティング、ウェブサイトツール、今後提供予定の連携に分類されています。利用可能なカードを開くと、接続用のコントロールや手順を示すセットアップダイアログが表示されます。対応するアカウントでは接続状況がリアルタイムで表示されます。利用可否は連携の種類とプランによって異なります。
MCP 連携	Model Context Protocol を通じて、対応する AI クライアントやエージェントを Minds のワークフローに接続できます。適用される境界は公開 API と同じです。
含まれる機能 MCP 経由の Minds、オーディエンス、調査 Minds、ナレッジ、オーディエンス、Formation、調査、チャット、調査ドラフトの中核的なライフサイクル操作は、公開 API と同じアプリケーション境界を使用します。既存の調査はエクスポートでき、リンクによる公開や公開停止を明示的に行えるほか、招待した共同編集者と共有できます。公開に関する操作にはリスクの注記が付き、取り消しのできないツールには明示的な確認が必要です。API 認証情報の作成とローテーションは、認証済みのアカウント設定内で行います。 永続的な調査の実行 調査の質問は、1つの MCP プロセスや開いたままのストリームに依存せず、永続的な実行 ID を返します。ステータスは、再接続、再起動、水平スケールされた MCP インスタンスをまたいで、共有のデータベースベースの台帳から読み取られます。 MCP ホスト内のプランウィジェット デスクトップのプランウィジェットは、目標、コンテキスト、オーディエンス、手法、質問、レビューの6ステップで構成されます。目的、貼り付けた回答者資料のほか、対応する質問、選択肢、スケール、順序、素材の割り当てを編集できます。保存すると、AI による再生成なしに新しいドラフトのリビジョンが作成されます。リサーチを開始するには、会話内でその保存済みリビジョンを改めて確認する必要があります。未保存の編集がある場合、ウィジェットには「Save and review」（保存してレビュー）が表示され、「Run Study」ボタンはありません。手法固有の質問群や、既存の調査メンバーの変更はワークスペースで行います。モバイルではワークスペースが開き、開始された調査は進捗と結果のためにワークスペースへリンクします。 ブラウザー拡張とウィジェット 対応するブラウザー拡張と MCP ウィジェットの画面を使って、Minds を外部のワークフローや顧客向けのインターフェースに組み込めます。作成、ステータス、オーディエンス、レスポンスの各ウィジェットは、MCP ホストを通じて認可された状態を受け取り、対応する9言語すべてでインターフェースを表示し、処理中は中央に Minds のローダーを表示します。許可された Mind のポートレートは、短時間のみ有効な署名付き画像 URL で表示され、iframe 内にアプリの認証情報が露出することはありません。
APIアクセス	サポートされたプログラマティックなMinds、オーディエンス、調査、およびエクスポートのワークフローに、公開APIを使用します。
Minds for n8n	Install n8n-nodes-minds on self-hosted n8n and connect a Minds API key. Version 0.1.0 supports Study Create, Get, Get Many, Preview Research Plan, and Get Summary, including use as an AI Agent tool. Preview saves a plan draft; review and start research separately in Minds. The package is published on npm; n8n verification is under review and n8n Cloud installation is not yet available.
Minds for Google Sheets	Google スプレッドシートをリサーチのキューとして使えます。先頭列に質問が入った行を選択し、既存のオーディエンスを選び、実行を確認すると、各回答が次の列に書き込まれます。空行は位置を保持し、既存の出力セルを上書きする前に警告が表示されます。1 回の実行につき最大 25 問を、他の対応統合と同じ Minds MCP エンドポイント経由で送信します。
Looker Studio 向け調査分析	既存の調査を Looker Studio に接続し、レポート・定例レビュー・共有ダッシュボードで再利用できるデータソースにします。コネクタは API キーで認証し、入力した調査 ID のライブ分析を読み取ります。調査を変更することはありません。
カスタム連携	エンタープライズワークフロー、内部システム、または分析スタックのための、顧客固有の連携を定義します。

セキュリティとエンタープライズコントロール

通常、より大きなチームや調達主導の展開向けに構成されるコントロール。

機能	説明
シングルサインオン	Supabase Authを通じてMicrosoft Entra IDまたはOktaによる顧客管理のSAML 2.0ログインを構成し、MFAとConditional AccessはIDプロバイダー側で維持します。
チームのモデル接続	Pro ワークスペースで有効になっている場合、管理者は OpenAI Chat、OpenAI Responses、Anthropic Messages を使用する公開 HTTPS エンドポイントの認証情報を暗号化して保存できます。機能を検証したうえで、Mind や調査のリクエストに使う接続を明示的に選択します。待機中の処理は選択したリビジョンを保持し、接続が利用できない場合はモデルを切り替えずに失敗します。補助分析には引き続き Minds モデルを使用し、プロバイダー料金は別途発生します。このリリースは視覚入力に対応していません。
エンタープライズSLA	該当する場合、エンタープライズ展開のためのサービスレベル、サポート応答時間、およびサービスクレジットを合意します。

サービスとサポート

サポート、オンボーディング、検証、および顧客固有のサービス。

機能	説明
サブスクリプションの請求	新規のお客様はお支払い前に請求先の国・地域を選択します。既存のお客様の請求条件と合意済みの料金は維持されます。チーム所有者と管理者は同じチームのサブスクリプションを管理します。
検証およびキャリブレーションサービス	適切な内部または外部の参照データに対して、別途範囲を定めた検証、オンボーディング、キャリブレーション、またはリサーチサポートの作業を実施します。
カスタム合成集団	顧客の入力、パートナーのリサーチ、および適切な公開ソースから、顧客固有または業種固有の合成集団を作成します。
優先サポート	有償プランおよび顧客ワークスペースのための優先サポートを受けられます。
コミュニティサポート	標準的なセルフサービスおよびコミュニティ志向のサポートリソースにアクセスします。