Webやアプリのユーザフィードバック収集「UserTesting」、OpenAI連携でサマリー報告機能をローンチ

UserTesting は8月29日、Human Insights Summit の開幕にあたり、同社のプラットフォーム向けに、ジェネレーティブ AI を活用した新機能をローンチした。

同社が「UserTesting AI」と呼ぶ新機能は、顧客が AI を使用してエクスペリエンスリサーチの取り組みを拡大するのを支援することを意図している。一連のツールは、OpenAI との連携により、ユーザがより簡単に調査データからサマリーを生成し、レポートを作成できるようになる。これは、UserTesting が近年社内で開発してきた既存の AI 機能を拡張するもので、企業が製品やサービスに対するユーザの行動や感情をよりよく理解できるよう支援する。

4月、UserTesting は機械学習（ML）を活用した行動分析用のフリクション検出機能を発表した。

新しい UserTesting AI ツールの目標は、同社がすでに行ってきたことを超えて、OpenAI の「ChatGPT」のような新しいAI技術の力を活用することだ。

UserTesting の CEO MacMillan 氏は、VentureBeat のインタビューに次のように答えた。

UserTesting AI は、リサーチ、デザイン、マーケティング、製品チームが、より多くのスループットを達成できるよう支援する、AI を活用した一連の機能であり、当社の顧客が容易に理解できるように設計されています。

ユーザテストは、どのようにジェネレーティブ AI を使用しているのか

今日まで、UserTesting がユーザに提供してきた AI 機能の多くは、ML の領域に属する。

MacMillan 氏によると、UserTesting は独自の ML モデルを構築し、プラットフォームからデータを取得している。UserTesting はユーザセッションを記録し、ML モデルを使ってインサイトを導き出す。このモデルは、センチメント（感情）、インテント（意図）、ユーザがワークフローで立ち往生している場所などを特定するのに役立っている。

新しい UserTesting の AI ツールでは、同社は生のデータをジェネレーティブ AI モデルに送って処理させるだけではない。MacMillan 氏は、UserTesting は既存のモデルと並行してジェネレーティブ AI を使用していることを強調した。

研究者が興味深いと思うもの、フリクション、インサイト、提案などを、書き起こしに加えて抽出し、それを提供し、大規模言語モデル（LLM）を使用して、タスク、サマリー、研究レポートのサマリーを作成しています。（MacMillan 氏）

ユーザテストにおけるジェネレーティブ AI は、バイアスの回避に役立つ

今日まで、ユーザエクスペリエンスリサーチャーは、ユーザテストから得られたデータとインサイトに基づいて、自分自身でレポートやサマリーを書かなければならなかった。

しかし現在では、例えば新しいモバイルアプリをテストしたいチームのために、プラットフォームはテストに理想的な人々のプロフィールを特定し、マッチングする。そして、UserTesting の ML モデルが興味深いデータ・ポイントを特定し、アプリのプロトタイプをテストするユーザを録画する。ユーザはビデオと音声でも記録され、セッション全体が書き起こされる。

すべてのデータストリームを ML モデルにかけて、興味深い瞬間を抽出します。（MacMillan 氏）

そして、UserTesting プラットフォームは、セッションの興味深いデータポイントとハイライトのリストを提供する結果ページを提供する。UserTesting AI によって、研究者は詳細な発見に基づいて作成された完全な要約とレポートを得ることができる。AI によって生成されたレポートとサマリーには、研究者が特定のデータポイントを掘り下げるのに役立つ具体的な引用と参照もある。

ジェネレーティブ AI の広範な使用と、それが潜在的なバイアスを持つ可能性について懸念がある一方で、MacMillan 氏は、ユーザテスト AI は実際に潜在的なバイアスを減らすのに役立つ可能性があると述べた。