Theysaid

ユーザーはテストのリンクを開き、画面を共有しながらタスクを口頭で説明する。AIモデレーターはそれを見ながらリアルタイムで追加質問を投げる。セッションは画面操作、音声フィードバック、行動のタイムスタンプを記録する。タスクが終わると、TheySaidが成功率、繰り返す問題のパターン、ハイライトのクリップを生成する。誰かが映像を編集する必要はない。

平坦なフォームではなく、評価スケール、選択式、順位づけの質問を出し、その回答にさらに切り込む。投票なら数字とその理由を同じ流れで押さえられる。AIは回答が届くそばから要約するので、チームが読むのは明確な結論であり、自由記述の壁ではない。

AIがインタビューを進行し、参加者の発言に合わせて質問を変える。失注研究や顧客探索で役に立つ。フォームも同じ仕組みで、硬いテンプレートの代わりに導きの質問を置く。双方向の音声では、ユーザーが話して答え、AIが質問を読み上げる。打ち込むより話したい参加者に向く。

ゴールを書けば、AIプロジェクト作成ツールが質問の種類と流れまで含めて調査を組み立てる。Teach AIでは製品、ユーザー、リサーチ目標の文脈を読み込ませられ、以降の質問がテーマから外れない。繰り返す調査の準備時間が縮み、チーム全員が同じブリーフで動ける。

AIの分析層がテーマ、学び、提案を自分でまとめ、その結果を連携ツールへ送れるアクションに変える。Ask AIは1つまたは複数のプロジェクトをまたいで答えるので、関係者が「今四半期で最も多かったのは何か」と尋ねれば、実際の回答に紐づいた答えが返る。

プロジェクトは共有リンク、アプリ内ポップアップ、サイト埋め込み、メール、QRコードでユーザーに届く。TheySaidは70以上の言語に対応するので、グローバル製品なら同じ調査を複数市場で回せる。テンプレートが一般的なフィードバックの型を覆い、条件分岐ロジックは分岐を単純に保ちながらAIの追加質問を活かす。