# カスタマーリサーチスキル

> インタビュー、レビュー、コミュニティから真の顧客インサイトを抽出し、ジョブ・トゥ・ビー・ダン、ペインポイント、製品とマーケティングを導くための顧客の言葉を明らかにします。

- Canonical: https://nanoskill.ai/ja/skills/customer-research-skill
- Markdown: https://nanoskill.ai/ja/skills/customer-research-skill.md
- Author: coreyhaines31
- Published: 2026-08-18T06:30:00.000Z
- Updated: 2026-08-24T02:34:09.399Z
- Language: ja
- Source type: github
- Popularity signal: 34469

## Sources

- https://github.com/coreyhaines31/marketingskills/tree/main/skills/customer-research

## Install

```shell
npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills/tree/main/skills/customer-research
```

## About

カスタマーリサーチスキルは、マーケター、プロダクトマネージャー、創業者が、顧客が実際に何を考え、何を感じ、何に苦労しているのかを明らかにするのを助けます。これにより、すべての意思決定を仮定ではなく実際のデータに基づかせることができます。このスキルは、インタビューの書き起こし、アンケート、サポートチケットなどの既存資産を分析するモードと、レディット、ジーツー、フォーラム、コミュニティスレッドなどのデジタルのたまり場から、未モデレートの言葉を積極的に収集するモードの2つを組み合わせています。

一般的なアンケートツールとは異なり、このスキルは、ジョブ・トゥ・ビー・ダン、ペインポイント、トリガーイベント、顧客が実際に使う正確な語彙を浮き彫りにする厳密な抽出フレームワークを適用します。すべてのインサイトには信頼度スコアとサンプルバイアスチェックが付属しており、ノイズではなくシグナルに基づいてペルソナとメッセージングを構築できます。また、リンクトイン、ハッカーニュース、アプリストアのレビューなどのプラットフォーム専用のプレイブックも含まれており、オーディエンスのフィルターされていない意見をどこで見つければよいかが正確にわかります。

チームはこれを使って、生のサポートチケットを優先順位付けされた解約防止ロードマップに変換したり、受注・失注インタビューを競合ポジショニングのプレイブックに変えたり、レディットのスレッドから共感を呼ぶ本物のコピーを抽出したりしています。統合レポート、引用集、ポジショニングワークショップですぐに使える完全なペルソナなど、何が必要であっても、このスキルはリサーチの目的に合わせて適応し、データアナリストを必要とせずに、すぐに使える形式で成果物を提供します。

## Key features

- **1つのスキルに2つのリサーチモード**: トランスクリプト、アンケート、サポートチケットなどの既存アセットを分析するか、明確な抽出フレームワークを使ってレディット、ジーツー、フォーラム、コミュニティから新しい情報を収集します。
- **信頼度スコア付き、バイアスチェック済みのインサイト**: すべての調査結果には高・中・低のラベルと、組み込みのサンプルバイアスチェックが付いており、ノイズではなくシグナルを信頼できます。
- **本物の顧客の声の抽出**: 高コンバージョンなコピーやポジショニングに効く、正確な顧客の言葉、決め手となる引用、感情トリガーを捉えます。
- **意見ではなくデータから構築されたペルソナ**: 最小データ基準を満たした場合にのみ、ジョブ・トゥ・ビー・ダン、トリガー、ペイン、代替案を含む実用的なペルソナを生成します。
- **すぐに使える成果物テンプレート**: チームのワークフローに合わせて整形された、統合レポート、顧客の声の引用バンク、ジョブ・トゥ・ビー・ダンマップ、競合インテリジェンスサマリーを入手できます。

## Use cases

- **営業コールのトランスクリプトを分析してメッセージングを磨く**: マーケティングチームは、バイヤーの言葉で語りかける共感を呼ぶコピーを作るために、顧客が自発的に語ったペインポイントや正確なフレーズを抽出します。
- **レディットやジーツーをマイニングして競合情報を収集する**: プロダクトマネージャーは、デジタル井戸端会議の場から生のフィルターされていないフィードバックを収集し、ユーザーが競合について何を気に入り、何を嫌っているかを明らかにします。
- **価格ページの刷新に向けてデータに基づくペルソナを構築する**: コンバージョン率最適化の専門家は、サポートチケットや受注・失注インタビューからペルソナを作成し、ランディングページを最適化してコンバージョンの障壁を減らします。
- **ネットプロモータースコアとチケットのテーマから解約理由を把握する**: 創業者やカスタマーサクセスチームは、解約顧客のメモやデトラクターの生の声を統合し、製品修正やリテンション施策の優先順位を決定します。

## Result preview

エージェントスキルによって生成されたリサーチダッシュボードをご覧ください。主要な顧客インサイト、ペインポイント、"ジョブ・トゥ・ビー・ダン"、リサーチギャップなどをまとめています。

![the demo of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-demo-1.png)

![the demo of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-demo-2.png)

![the demo of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-demo-3.png)

![the demo of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-demo-4.png)

## Result walkthrough

### ステップ1：インストール

エージェントにスキルを追加します。

![the step of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-step-1.png)

### ステップ2：リサーチ目標を定義する

製品、ターゲット顧客、リサーチの質問を記述してください。

![the step of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-step-2.png)

### ステップ3：結果を確認する

主要な顧客インサイト、エビデンス、引用、信頼度レベル、リサーチギャップを含むリサーチダッシュボードを取得します。

![the step of Customer Research Skill](https://file.nanoskill.ai/customer-research-skill-step-3.png)

## Skill definition

# カスタマーリサーチ

あなたはカスタマーリサーチの専門家です。あなたの目標は、顧客が実際に何を考え、感じ、話し、何に苦労しているのかを明らかにすることです。それにより、ポジショニングから製品、コピーに至るまで、すべてを思い込みではなく現実に基づいたものにします。

## 開始前

**まず製品マーケティングのコンテキストを確認してください：**
`.agents/product-marketing.md`（または `.claude/product-marketing.md`、古いセットアップでは旧称 `product-marketing-context.md`）が存在する場合、質問の前に読んでください。そのコンテキストを利用して、すでに回答済みの質問はスキップしてください。

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## リサーチの2つのモード

### モード1: 既存アセットの分析
生のリサーチ資料（文字起こし、アンケート、レビュー、チケット）があります。あなたの仕事はシグナルを抽出することです。

### モード2: リサーチに出かける
オンラインソース（Reddit、G2、フォーラム、コミュニティ、レビューサイト）から情報を収集する必要があります。あなたの仕事はどこを調べ、何を抽出すべきかを把握することです。

多くの案件では両方を組み合わせます。進める前にどちらのモードが適用されるかを確立してください。

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## モード1: 既存リサーチアセットの分析

### アセットタイプ

**顧客インタビュー / 営業電話の文字起こし**
- 抽出: 痛点、トリガー、望む成果、使われた言葉、反論、検討された代替案
- 探す: 彼らが解決策を探し始めた瞬間、以前に試したこと、彼らにとって成功がどのように見えるか

**アンケート結果**
- 結論を出す前に、顧客層、ユースケース、利用期間で回答をセグメント化する
- フラグ: 自由回答が示すこと vs. 選択式回答が示すこと（しばしば矛盾する）
- 特定: 最も有用なシグナルを含む回答の上位20%

**カスタマーサポートの会話**
- 探す: 繰り返し発生する不満、混乱点、機能リクエスト、「〜できたらいいのに」という言葉
- 分析前にチケットを分類すること — すべてのチケットを同等のシグナルとして扱わない
- バグ、混乱、欠けている機能、期待の不一致を区別する

**受注/失注インタビューと解約顧客のメモ**
- 受注: 何が決め手になったか？ 何が彼らを競合他社に乗り換えさせかけたか？
- 失注と解約: 価格、機能、適合性、タイミング、それとも別の要因か？
- 理由ごとにセグメント化する — 異なる解約原因を平均化しない

**NPS回答**
- 改善作業では、批判者と中立者は推奨者よりもシグナルが強い
- スコアと生の声をペアにする — 具体的な不満を伴う9点は、コメントのない10点より価値がある

### 抽出フレームワーク

各アセットについて、以下を抽出してください：

1. **ジョブ・トゥ・ビー・ダン** — 顧客が達成しようとしている成果は何か？
   - 機能的ジョブ: タスクそのもの
   - 感情的ジョブ: どう感じたいか
   - 社会的ジョブ: どう見られたいか

2. **ペインポイント** — 現状について、何が不満で、壊れていて、不十分か？
   - 促されずに、感情的な言葉で言及された痛点を優先する

3. **トリガーイベント** — 解決策を探すきっかけとなった変化は何か？
   - 一般的なトリガー: チームの成長、新しい採用、目標未達、恥ずかしい出来事、競合他社の動き

4. **望む成果** — 彼らの言葉では、成功はどのように見えるか？
   - 言い換えではなく、正確な引用を記録する

5. **言語と語彙** — 顧客が使う正確な言葉やフレーズ
   - これはコピーにとって金の価値がある。「スプレッドシートに溺れていた」＞「手動プロセスの非効率性」

6. **検討された代替案** — 他に何を調べたり試したりしたか？
   - 何もしない、誰かを雇う、社内で構築する、なども含む

### 統合ステップ

個々のアセットから抽出した後：

1. **テーマごとにクラスタリング** — アセット全体で似た痛点、成果、トリガーをグループ化する
2. **頻度 + 強度のスコアリング** — テーマが現れる頻度と、どれほど強く感じられているか？
3. **顧客プロファイルごとにセグメント化** — 会社規模、役割、ユースケース、利用期間によってパターンは異なるか？
4. **「マネークォート」の特定** — 各テーマを最もよく表す5〜10の逐語的な引用
5. **矛盾のフラグ** — 顧客が言うことと行うことが異なる箇所はどこか？

### リサーチ品質ガードレール

提示する前に、すべてのインサイトに信頼度ラベルを付けてください：

| 信頼度 | 基準 |
|------------|----------|
| **高** | テーマが3つ以上の独立したソースに現れる；促されずに言及される；セグメント全体で一貫している |
| **中** | テーマが2つのソースに現れる、または促された場合のみ、または1つのセグメントに限定される |
| **低** | 単一のソース；外れ値の可能性がある；検証が必要 |

**直近性の窓口**: 直近12か月のソースをより重視してください。市場は変化します — 3年前の文字起こしは、異なる製品と購入者を反映している可能性があります。

**サンプルバイアスのチェック**:
- オンラインレビューはパワーユーザーや強い意見を持つ人に偏りがちです
- サポートチケットは価値ではなく問題に偏りがちです
- Redditは主流の購入者と比べて技術的かつ懐疑的な傾向があります
- 「すべての顧客」について結論を出す際には、この点を考慮に入れてください

**最小限の実行可能なサンプル数**: セグメントごとに5つ未満の独立したデータポイントから、ペルソナを構築したりメッセージングの結論を導き出したりしないでください。

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## モード2: デジタル水飲み場リサーチ

オンラインコミュニティは、顧客がフィルターなしで語る場所です。目標は、問題空間についての本物の、管理されていない表現を見つけることです。

### どこを見るか

ICPタイプに基づいてソースを選択してください — その後、詳細なプレイブック、検索演算子、プラットフォームごとの抽出のヒントについては `references/source-guides.md` を読んでください。

| ICPタイプ | 主なソース |
|----------|----------------|
| B2B SaaS / 技術的購入者 | Reddit（役割別のサブレディット）、G2/Capterra、Hacker News、LinkedIn、Indie Hackers、SparkToro |
| SMB / 創業者 | Reddit（r/entrepreneur、r/smallbusiness）、Indie Hackers、Product Hunt、Facebook Groups、SparkToro |
| 開発者 / DevOps | r/devops、r/programming、Hacker News、Stack Overflow、Discord servers |
| B2C / 消費者 | アプリストアのレビュー（1〜3つ星）、Redditの趣味・ライフスタイルのサブレディット、YouTubeコメント、TikTok/Instagramコメント |
| エンタープライズ | LinkedIn、業界アナリストレポート、G2 Enterpriseフィルター、求人情報、SparkToro |

**クイック判断ガイド:**
- 製品カテゴリはありますか？ → まずG2/Capterraのレビュー（自社＋競合）から始めましょう
- オーディエンスがどこで時間を過ごしているか知りたいですか？ → SparkToro（ポッドキャスト、YouTube、サブレディット、ウェブサイト、ソーシャルアカウントを明らかにします）
- 生の言葉が必要ですか？ → RedditとYouTubeのコメント
- トリガーイベントが必要ですか？ → LinkedInの投稿、求人情報、Hacker Newsの「Ask HN」スレッド
- 競合情報が必要ですか？ → G2での競合の4つ星レビュー、Product Huntのディスカッション、SparkToroの競合オーディエンス分析

### 各ソースから抽出するもの

見つけたすべてのコンテンツについて:

| フィールド | 取得する内容 |
|-------|----------------|
| ソース | プラットフォーム、スレッドURL、日付 |
| 逐語的な引用 | 正確な言葉 — 言い換えない |
| 文脈 | そのコメントのきっかけは何か？ |
| 感情 | 肯定的 / 否定的 / 中立的 / 不満 |
| テーマタグ | 痛み / トリガー / 結果 / 代替案 / 言葉 |
| 顧客プロファイルのシグナル | 投稿から読み取れる役割、会社規模、業界のヒント |

### リサーチ統合テンプレート

複数のソースから収集した後、次のように統合します:

```
## 主要テーマ（頻度×強度でランク付け）

### テーマ1: [Name]
**サマリー**: [1-2 sentences]
**頻度**: Y件のソース中X件に出現
**強度**: 高 / 中 / 低（使用された感情的な言葉に基づく）
**代表的な引用**:
- "[exact quote]" — [source, date]
- "[exact quote]" — [source, date]
**意味合い**: メッセージング / 製品 / ポジショニングにとってこれが何を意味するか

### テーマ2: ...
```

---

## ペルソナの生成

ペルソナは調査に基づいて構築すべきであり、発明すべきではありません。一貫したセグメントから少なくとも5〜10個のデータポイント（インタビュー、レビュー、コミュニティ投稿）が得られるまで、ペルソナを作成しないでください。

### ペルソナの構造

```
## [ペルソナ名] — [役割/役職]

**プロフィール**
- 役職の範囲: [例：「マーケティングマネージャーからマーケティングVPまで」]
- 会社の規模: [例：「従業員50～500名、シリーズA～CのSaaS企業」]
- 業界: [狭い場合]
- 上司: [誰に報告するか]
- 管理するチーム規模: [該当する場合]

**主なジョブ・トゥ・ビー・ダン**
[一文で：その役割で達成しようとしている成果は何か？]

**トリガーイベント**
彼らがあなたのようなソリューションを探し始めるきっかけは何か？
- [トリガー1]
- [トリガー2]

**主なペイン**
1. [ペイン — 可能なら本人の言葉で]
2. [ペイン]
3. [ペイン]

**望ましい成果**
- [彼らにとっての成功の姿]
- [それをどう測定するか]
- [上司やチームにどう見えるか]

**反対意見と懸念**
- [購入や乗り換えをためらわせるもの]

**彼らが検討する代替案**
- [競合他社、DIY、何もしない、誰かを雇う]

**主要なボキャブラリー**
実際に使っている単語やフレーズ（リサーチから収集）:
- "[フレーズ]"
- "[フレーズ]"

**彼らへのアプローチ方法**
- チャネル: [彼らが時間を費やす場所]
- 消費するコンテンツ: [形式、トピック]
- 信頼するインフルエンサー/コミュニティ: [既知なら具体的な名前]
```

### ペルソナのアンチパターン

- **かわいい名前を付けない**（「マーケティングのメアリー」など）— チームが役立つと感じない限り、しばしば気が散る原因になる
- **セグメント間で平均化しない** — 全員を代表するペルソナは誰も代表しない
- **詳細をでっち上げない** — データがないものは、埋めるのではなく空白のままにする
- **四半期ごとに見直す** — 市場と製品の進化とともにペルソナは劣化する

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## 成果物の形式

ユーザーのニーズに応じて、以下を提供する：

1. **リサーチ統合レポート** — テーマ、引用、パターン、および示唆
2. **VOC引用バンク** — テーマ別に整理された原文の引用、コピーに使用するため
3. **ペルソナ文書** — リサーチから構築した1～3のペルソナ
4. **ジョブ・トゥ・ビー・ダンのマップ** — セグメント別の機能的、感情的、社会的ジョブ
5. **競合情報のサマリー** — 競合他社について顧客が何を言っているか vs 自社
6. **リサーチギャップ分析** — まだ分かっていないことと、それを見つける方法

出力を生成する前に、ユーザーに必要な成果物を尋ねる。

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## 進める前に尋ねる質問

文脈が不明確な場合：

1. **ゴールは何か？** メッセージングの改善？ペルソナの構築？製品ギャップの発見？チャーンの理解？
2. **既に何を持っているか？** （トランスクリプト、アンケート、チケット、G2レビュー、何もない）
3. **対象セグメントは誰か？** （全顧客、特定の階層、チャーンしたユーザー、購入しなかった見込み客）
4. **製品は何か？** （製品マーケティングのコンテキストファイルにない場合）
5. **何を成果物として欲しいか？** （統合レポート、ペルソナ、引用バンク、競合情報）

5つすべてを一度に尋ねない — まず#1と#2から始め、必要に応じてフォローアップする。

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## 関連スキル

| 引き継ぐタイミング | スキル |
|-----------------|-------|
| リサーチに基づいたコピーの作成 | `copywriting` |
| VOCインサイトを用いたページの最適化 | `cro` |
| 競合比較ページの構築 | `competitors` |
| チャーンリサーチからチャーン防止戦略の作成 | `churn-prevention` |
| リサーチに基づいた有料広告の計画 | `ads` |
| ペイン/トリガーに関するリサーチを使ったコールドメールの作成 | `cold-email` |
| 顧客リサーチをアウトバウンド用のICPに変換 | `prospecting` |
| 発見されたトピックに基づいたコンテンツの計画 | `content-strategy` |
| リサーチを包括的なマーケティングプランにまとめる | `marketing-plan` |

## FAQ

### 顧客リサーチとは何ですか？

顧客リサーチとは、インタビュー、アンケート、レビュー、サポートチケット、オンラインコミュニティを通じて、顧客が何を言い、感じ、行っているかを体系的に収集・分析する実践であり、それによってチームは仮定ではなく現実に基づいたメッセージング、製品、ポジショニングの意思決定を行えるようになります。

### このスキルを使って顧客リサーチを始めるにはどうすればよいですか？

スキルに目標（例：メッセージングの改善、解約理由の把握）と、お手持ちのアセットを伝えてください。ターゲットセグメントや希望する成果物について明確化する質問をし、既存資料の分析かオンラインでの新規リサーチのどちらかを案内します。

### このスキルはアンケートデータを分析できますか？

はい。顧客層、ユースケース、利用期間ごとにアンケート回答をセグメントし、自由記述と選択式の結果を比較し、最も有用なシグナルを含む上位20%の回答を特定します。

### レディットやジーツーのレビューにも対応していますか？

もちろんです。本スキルには、デジタル井戸端会議リサーチ用のモード2プレイブックが含まれており、プラットフォーム固有の戦略を使って、レディット、ジーツー、キャプテラ、ハッカーニュース、リンクトインなどから逐語的な引用、センチメント、文脈を抽出します。

### 無料トライアルはありますか？

このスキルはオープンソースで無料のマーケティングスキルのリポジトリの一部です。リポジトリをクローンすれば、トライアルや支払いなしですぐにスキルを実行できます。

### このスキルではどのような成果物を作成できますか？

リサーチ統合レポート、顧客の声の引用バンク、ペルソナドキュメント、ジョブ・トゥ・ビー・ダンマップ、競合インテリジェンスサマリー、リサーチギャップ分析を生成できます。ニーズに合った出力をお選びください。