研究用リポジトリソフトウェアとは？
リサーチ・リポジトリ・ソフトウェアとは、組織や研究者が過去や現在に行われた研究から得られた知見を明らかにするために使用する、研究上の洞察の主要なソースと定義される。 ユーザーリサーチリポジトリは、研究者がすべての調査・研究データを整理されたユーザーリポジトリで整理、検索、発見できるようにする統合されたインサイトのプラットフォームである。
リサーチリポジトリは、インサイトハブやインサイトデスクとも呼ばれ、研究者が過去や現在の研究のインサイトを迅速に探すことを支援します。 メタタグを付け、インサイトを構造化することで、従来の調査報告書を読み解く方法よりもはるかに早く情報を引き出すことができます。
研究者のためのウィキペディアのようなもので、データを保存し、簡単に取り出すことができるものと考えてください。 研究者、ステークホルダー、意思決定者は、問題領域の定義やトレンドの発見などのために、過去にさかのぼって洞察を参照することができます。
研究用リポジトリソフトウェアの作成手順について教えてください。
リサーチ・リポジトリ・ソフトウェアは、市場調査活動の効率性を一変させる可能性を秘めています。 インサイトを収集し、迅速な意思決定を行うことは、今日の市場において大きな違いを生み出します。 リサーチリポジトリの作成は簡単です。 しかし、インサイトハブを成功させるためには、いくつかの必要なステップがあります。
正しく採用されれば、ユーザーリサーチリポジトリはミクロとマクロの問題を解決することができます。 長期的・短期的な課題に対するより良い洞察を得ることができます。 統合リポジトリソフトウェアは、一つ屋根の下にある何百万ものデータポイントへのアクセスを提供することができます。 それでは、組織内で研究用リポジトリソフトウェアを作成する手順を説明します。
- 研究用リポジトリソフトウェアを主導するチームを任命する。 このチームは、研究チーム全体、ステークホルダー、ビジネスの意思決定者で構成されることが理想的です。 このチームは、ソフトウェアの普及と導入を推進するために不可欠な存在です。中核となる研究チームは、他の研究者が効率的に利用できるように、ソフトウェア内の知見を維持する必要があります。 チーム内でリーダーや管理者を決めて、ソフトを管理するのがベストです。 このようなリーダーは、過去に実施した研究プロジェクトはもちろん、現在や将来の研究プロジェクトについてもよく理解している必要があります。 ソフトウェアを最大限に活用し、実用的なインサイトを導き出す方法を知っていなければなりません。
変化は困難なものであり、誰もがすぐにそれを受け入れるとは限りません。 コアチームとリーダーは、全員が同じ見解を持つために、情報源と真実は1つだけであることを確認する必要があります。
- 調査データを整理し、使い勝手を良くする リポジトリから高品質のインサイトを引き出すには、効率的なリカバリーのためのデータ整理が鍵となります。 現在のプロジェクトを管理することは不可欠と思われるかもしれませんが、過去のプロジェクトのデータを整理することで、実用的な洞察を引き出すための一歩を踏み出すことができるのです。 グループ分けやメタタグを活用することで、より迅速にインサイトに到達できるようになります。時間は常に重要であるため、タグのグループでうまく整理されたリポジトリは、関係者がインサイトハブを理解し、より効果的に利用するのに役立ちます。 場所、時間、製品など、個人のインサイトを素早く発見できるようにデータを整理することで、リサーチROIを向上させることができます。
- サポートインサイトの追加も忘れずに。 研究中に行われた決定の背景の全容を表示するようにすること。 あるプロジェクトを担当したことがない人が、意思決定の根拠を理解するのは容易なはずです。また、どんなプロジェクトでも、ベストプラクティスやステップをリストアップして、みんなに良いイメージを与えないようにしましょう。 研究者がなぜその活動を行ったのか、メモ、観察、フィードバック、課題など、あらゆる情報を追加する。 また、過去にさかのぼってプロジェクトを検証する際にも、タグ付けされた詳細な情報を得ることができ、十分な時間を節約することができます。 あまりに多くの情報があると圧倒されてしまうことがありますが、タグ付けすることで研究者が特定の情報を取り出すことができます。
- 異なる種類のデータでコラボレーションする。 データは通常、様々なソースから様々な形で収集されます。 また、研究者は研究の必要性に応じて、質的研究、量的研究など複数の研究手法を適用しています。 これらのデータをひとつにまとめれば、価値ある洞察を得るまでの時間を短縮し、可能性を広げることができます。ここでも、情報をタグ付けすることで、インサイトの検索性を高め、調査研究全体への理解を深めることにつながります。 統合プラットフォームは、研究者が複数のリポジトリや複数のデータ保存場所を探すのではなく、一箇所ですべてを見つけることを可能にします。
- スナップショットを作成し、重要な情報を強調することができます。 ビジネス・ステークホルダーや意思決定者が、プロジェクトを詳細に検討する時間は決して長くはありません。 重要な洞察、レポート、調査結果を確実に作成し、より早く到達できるように表示します。簡単に消化できるレポートは、コア研究チームに属さない同僚にとっても有益です。 また、他の研究チームや新しい研究チームが、より速くインサイトを見つけ、多くの時間を節約するのにも役立ちます。 研究方法、コスト、スケジュールなどの情報は、外部のステークホルダーが研究プロジェクトの重要な側面を把握するのに役立ちます。
- インサイトをスマートにタグ付けする。 タグが多すぎると相手を混乱させるし、少なすぎると情報が漏れてしまう可能性があります。 適切なビジネスタクソノミーを使ってインサイトをタグ付けします。 タグが正しく管理されていれば、インサイトハブのインデックスが便利です。 タグを事前に定義し、全員がタグを高レベルで理解することで、全員が同じ見解を持つようにします。タグをグループ化してみる。 ユーザーリサーチリポジトリの実装を後押しします。 タグによっては他のタグと重複することもありますが、その分、ユーザーが検索しやすく、情報を見逃すことがありません。
インサイトエンジンについては、こちらの記事で解説しています。
研究用リポジトリソフトウェアの種類
リサーチ・リポジトリ・ソフトウェアには様々な形態がありますが、ここでは最も一般的に使用されているものについて説明します。
- 社内のリサーチ・リポジトリー 内部リポジトリとは、その名の通り、多くの組織がインサイトを保存するために使用している社内ソフトのことです。 それらは一般に、クオール・ソリューションや社内コラボレーション・ツール、各種リサーチ・ソフトウェアといった基本的でシンプルなツールです。 管理は簡単そうに見えますが、体系的でなく、過去のデータを引っ張り出すと混乱することがあります。標準化されていないために、多くの情報が埋もれ、失われてしまうのです。
例えば、AirtableやGoogle Business Suiteなどがあります。 プラクティスの標準化には最低限のストレスしかないため、特に毎日何千ものデータポイントが取得されるような巨大組織では、これらのツールの信頼性は高くはありません。 タグ付けや情報検索の機能が限られているため、研究上の洞察を迅速に得る必要がある場合には、窮地に立たされることになります。 このような社内研究レポジトリでは、情報の保存が課題となっています。
- カスタムメイドのリサーチ・リポジトリー。 健全な研究予算を持つ大規模な組織では、上記のようなリポジトリの欠点を認識し、独自のカスタマイズされたインサイトハブを開発することがよくあります。 MicrosoftやWeWorkなどの組織と密接に連携し、カスタムリポジトリを構築しているところもあります。 これはほとんどの課題を解決するのに役立ちますが、ゼロからカスタムリポジトリを作成することはすべての人に向いているわけではありません。中小規模の組織では、第三者が力仕事をしてくれるとはいえ、一からソフトウェアを作る予算も時間もないでしょう。 それでも多額の費用がかかるし、実際の市場でテストしてツールの欠点を把握することもできないことが多い。 変更が必要な場合は、開発者との契約の種類によって時間がかかる場合があります。 あなたの組織には、ゼロからリポジトリを構築する時間、リソース、予算があるかどうか、自問自答する必要があります。
- 専門的なリサーチとインサイトリポジトリソフトウェア。 これらのプラットフォームは、近年、ゲームチェンジャーとなっています。 上記の2つのリポジトリの欠点により、研究機関は研究者に愛される製品を提供することを自らに課したのです。 さらに、研究者の労力、時間、費用を削減するために、ツールの機能により重点を置いた。
優れたユーザーリサーチリポジトリの例
そんなリサーチリポジトリツールの代表的な4つの事例を紹介しましょう。
- QuestionProのインサイトハブ。
QuestionProのインサイトハブ
は、専用の堅牢なリポジトリソフトウェアで、世界中の一流ブランドや市場調査員に選ばれています。 定性と定量を一度に把握することができるため、市場で最も好まれるソフトウェアとなっています。 このツールは研究者によって研究者のために作られたものなので、研究者の言葉を話すことができるのです。 使い勝手がよく、高度に洗練されたこのツールは、データセットのサイズに関係なく、迅速な洞察を保証する高度な分析セットアップを使用しています。 - アウレリウス・ラボ Aurelius labは、研究者がデータをひとつ屋根の下に置くための、軽量かつ強力なツールです。 研究者が研究プロセスを遅らせるような複雑な問題に直面することなく、研究プロセスをエンドツーエンドで処理できるようにすることを目的としています。
- ブルームファイヤー Bloomfireは、集合知とコラボレーションを促進します。 組織内の各チームに一元的なナレッジベースを提供し、サイロをなくすことを目的としています。 これにより、チームメンバーは自信を持って意思決定ができるようになります。
- ダブテール Dovetailは、研究者が顧客調査データを理解することを支援します。 このコラボレーションプラットフォームは直感的で、研究者はリポジトリソフトウェアの中のインサイトを簡単に検索することができます。 その動機は、数時間ではなく数分以内にインサイトを収集することです。
