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title: "パネル , 一度に全オーディエンスをクエリ"
description: "並行してクエリされたMindsのグループ。既存のMindsから、または平易な言語でのオーディエンスの説明から構築します。セグメントを並べて比較します。"
canonical_url: "https://getminds.ai/guide/ja/panels"
last_updated: "2026-06-02T02:49:27.977Z"
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# パネル

パネルは、同時にクエリされるMindsのグループです。1人に尋ねる代わりに、ターゲットオーディエンス全体に一度に尋ねます , 8人、15人、または100人のMindsが並行して回答し、回答は自動的に分類され集約されます。

チームはそれを異なる名前で呼びます：

- **マーケティング** , *カスタマーパネル*
- **エージェンシー** , *クライアントインサイトパネル*
- **プロダクト** , *ユーザーパネル*
- **創業者** , *エキスパートパネル / アドバイザリーボード*

メカニズムは同じです：代表的なMindsのサンプルが、従来のブリーフが完了する前にクエリの準備が整っています。

## グループの構築 , 2つの道

### 道1 · 既存のMindsを選択

1. サイドバーで複数のMindsを選択します（マルチセレクト）。
2. **グループを作成**をクリックします。
3. 名前を付けます（*「Gen-Zフォーカスグループ」*、*「アドバイザリーボード」*）。

### 道2 · オーディエンスを説明

適切なMindsがまだない場合は、セグメントを説明し、プラットフォームに構築させます：

1. **新しいグループ**をクリックします（またはチャット入力内で新しいグループに言及します）。
2. オーディエンスを説明します , *「サンフランシスコの企業CTO、SaaS、500人以上の従業員」*、*「ドイツの30〜45歳の働く親、学校に通う子供がいる」*、*「シリーズB企業のB2B CMO」*。
3. セグメントを絞り込むための追加のコンテキストを追加します。
4. **生成**を押します。代表的なMindsのサンプルを持つドラフトグループが表示されます , 各Mindsには検証された個性とプロフィールがあります。
5. 繰り返します：Mindsを入れ替えたり、追加したり、プロフィールを編集したり、受け入れて保存します。

これは、*「ICPでこれをテストする必要がある」*から*「テストを実行している」*に至る最も迅速な方法です。

## パネルの実行

グループをチャットで開きます。質問をするか、刺激を提供します , 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、価格ページなど。すべてのMindsが並行して応答します。

### 応答の分類方法

各質問は自動的に3つのタイプのいずれかに分類されます：

- **スケール** , 数値評価（*「これを1〜10で評価してください」*）→ 分布 + グループ平均
- **カテゴリカル** , 離散的な選択肢（*「はい / いいえ / かもしれない」*、*「この3つの見出しのうちどれ？」*）→ パーセンテージの内訳
- **定性的** , オープンエンド（*「このコンセプトについてどう思いますか？」*）→ クラスタ化されたテーマ

フォローアップは文脈で理解されます。*「アイスクリームは好きですか？」*と尋ねた後に*「どのフレーバー？」*と聞くと、システムは「どのフレーバー」が何を指しているかを理解し、各Mindsに対して独立した質問として再定式化します。

## 1つのチャットで2つのグループ

ここが最も鋭いインサイトが得られる場所です。2つ（またはそれ以上）のグループを同じチャットにドロップし、1つの質問をします , *「このランディングページでうまくいっていること、うまくいっていないことは？」*

サイドバイサイドのビューが得られます：*B2Bマーケティングリーダー*対*ミッドマーケットSaaS CMO*などです。彼らが合意するところ、分かれるところが見えます。セグメント間の対比が研究の発見です , 12人が同じことを言うのではなく、2つの調整されたオーディエンスが同時にあなたの作業をストレステストしています。

## パネルから1対1へ

時には、1つの応答が目を引きます。Mindsの名前をクリックすると、同じチャット内で彼女とのプライベートな1対1に入ります。なぜそう思ったのか尋ねます。彼女の論理に挑戦します。競合を見せます。彼女の考えを変えるには何が必要か尋ねます。それからパネルビューに戻ります。

パネルは幅を提供します。プルアウトは深さを提供します。

## アライメント

各パネルの回答ブロックには、ヘッダーに**アライメント**のドロップダウンがあります。開くと、グループごとのスコア（0〜100%）が表示され、**高**、**中**、または**低**とラベル付けされています。

スコアは、その特定の質問に対するグループ内のMindsの平均**応答信頼性**です。各Mindsの応答は、そのMindsの個性定義に対してスコアが付けられ , その回答が実際にそのMindsが誰であるかにどれだけ一致しているか , そしてそれらのスコアをグループごとに平均します。

これは、*このグループの応答はどれだけキャラクターに合っていたか*として読み取ります。高いアライメントは、セグメントがその個性定義に一貫して回答したことを意味します；低いアライメントは、集約に基づいて行動する前に個々の応答を読む必要があることを示すフラグです。

アライメントはチャートがレンダリングされた後に計算されるため、ドロップダウンはスコアが確定するまで各行でローディング状態を表示します。

これは一時的な指標です。適切なグループアライメントモデル , そのセグメントに対する経験的研究結果への近さ , は開発中です。

## 良い質問のためのヒント

- **具体的に** , *「このキャッチフレーズの明確さを1〜5で評価してください」*は*「どう思いますか？」*よりも優れています。
- **ペルソナタイプを混ぜる** , バランスの取れたフィードバックのために懐疑的な人と熱心な人を同じグループに組み合わせます。
- **繰り返す** , フォローアップの質問は興味深い応答を掘り下げます。
- **異なるグループで同じ質問を実行する** , デルタがインサイトです。

## パネルとチャットの違い

<table>
<thead>
  <tr>
    <th>
      
    </th>
    
    <th>
      チャット
    </th>
    
    <th>
      パネル
    </th>
  </tr>
</thead>

<tbody>
  <tr>
    <td>
      <strong>
        インタラクション
      </strong>
    </td>
    
    <td>
      双方向の会話
    </td>
    
    <td>
      質問 → 構造化されたグループ応答
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      <strong>
        Minds
      </strong>
    </td>
    
    <td>
      1人以上、順次
    </td>
    
    <td>
      グループ、全員が並行して応答
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      <strong>
        出力
      </strong>
    </td>
    
    <td>
      自由形式のメッセージ
    </td>
    
    <td>
      集約、分類、視覚化
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      <strong>
        最適
      </strong>
    </td>
    
    <td>
      1つのペルソナとの深い探求
    </td>
    
    <td>
      セグメント全体での迅速な調査
    </td>
  </tr>
</tbody>
</table>

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*パネルはあなたのMindsを研究ツールに変えます。2つのグループ、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の道です。*