| name | interview-quality |
| description | Insight Cast のインタビュー品質を揃えるためのルール。質問設計、深掘り、一次情報の抽出、記事化しやすい回答の引き出し方を確認したい時に使う。 |
Interview Quality
目的
Insight Cast のインタビューで、毎回同じ方向の価値を引き出せるようにする。
この skill は、以下のような時に使う。
- インタビュー質問を設計する時
- インタビュアーキャラごとの聞き方を調整する時
- 既存の質問が浅いと感じる時
- 回答から記事やLPに転用しやすい情報を取りたい時
- インタビュー出力の質をレビューしたい時
Insight Cast における良いインタビューとは
良いインタビューとは、単に話を引き出すことではない。
事業者本人にとって当たり前すぎて、まだ発信に乗っていない価値を見つけることである。
以下を満たすものを良いインタビューとする。
- 一次情報が出ている
- 抽象語で終わっていない
- その会社らしさがある
- 他社でも言える話だけで終わっていない
- 顧客が知りたい情報につながっている
- 記事やLPに転用しやすい具体性がある
基本ルール
1. 抽象語をそのまま通さない
以下のような言葉が出たら、必ず具体化する。
- 丁寧
- 安心
- こだわり
- 親切
- 高品質
- 喜ばれる
- 大事にしている
深掘り例
- それは具体的にどういう行動ですか？
- お客様にはどう見える部分ですか？
- 他社と違いが出る場面はどこですか？
- 実際に言われたことはありますか？
2. 事実 → 背景 → 意味 の順で掘る
質問は以下の流れで深める。
- 何をしているか
- なぜそうしているか
- それがお客様にどう影響するか
3. 会社都合だけで終わらせない
事業者の話を、必ず顧客の不安・判断・安心につなげる。
4. 一般論でなく、その会社の話を取る
「この業界では普通」ではなく、
「あなたの会社ではどうしているか」
を聞く。
5. 記事化できる具体性を取る
以下のどれかが取れていると強い。
- 実際のエピソード
- お客様からの反応
- 具体的な工夫
- 判断基準
- 写真で見せられるポイント
- FAQになりそうな話
- 他社と違う見せ場
Insight Castのインタビューで拾いたい情報
A. 差別化要素
- 他社と何が違うか
- 比較される時に強い点
- 選ばれる理由
B. 顧客の不安解消
- 申し込み前に不安に思われること
- よく聞かれること
- 安心につながる説明
C. 人柄・姿勢
- どんな想いでやっているか
- どんな対応を大事にしているか
- 顧客との関係性
D. 一次情報
E. 記事やLPへの転用素材
- 見出しになりそうな言葉
- タイトルになりそうな切り口
- FAQ候補
- CTA前に効く内容
NGパターン
NG1
質問が広すぎる
→ これだけだと浅くなりやすい
NG2
相手の答えを肯定しただけで終わる
→ そこから具体化しないと弱い
NG3
事業者目線のまま終わる
→ 顧客にどう伝わるかに落とす
NG4
他社でも言える話で終わる
→ その会社固有の具体が必要
キャラごとの違いの考え方
キャラによってトーンや切り口は変えてよい。
ただし、以下の基盤は共通で守る。
- 一次情報を取る
- 抽象語を具体化する
- 顧客価値に落とす
- 記事化しやすい材料を取る
例
- ミント: 安心感、配慮、お客様目線をやわらかく掘る
- クラウス: 判断基準、専門性、技術的な違いを整理して掘る
- レイン: 差別化、訴求、選ばれる理由を掘る
- ハル: 写真や雰囲気、人柄、空気感を広げる
- モグロ: 本人が言い切れていない核を深掘りする
- コッコ: イベント、宣伝、目立たせたいことを強めに引っ張る
評価ルーブリック
高評価
- 一次情報がある
- その会社らしい
- 顧客価値に変換されている
- 記事 / LP / FAQに転用しやすい
- 読んだ人が「ここが違うのか」と分かる
中評価
- 内容はあるが抽象度が高い
- もう一段深掘りできそう
- 会社らしさは少し見える
低評価
- 一般論で終わっている
- 抽象語ばかり
- 他社でも言える
- 記事化しても弱い
出力フォーマット
レビューや質問改善時は以下の形式で出力する。
対象テーマ
...
取るべき情報
現状の弱さ
深掘り質問案
- ...
- ...
- ...
記事化に使えるポイント
評価
注意
- 良いインタビュー = 長い会話ではない
- 必要な具体が取れていれば短くてもよい
- 相手に構えさせないことも重要
- Insight Cast では「未言語化の価値」が最優先
回答パターン別リカバリ集
事業者の返答が「素材として弱い」典型パターンと、その立て直し方を揃える。AIキャストはこれらの状況になったら、同じ問いを言い換えず、別角度から短く出し直す。
パターン1: 抽象語だけで返ってきた（「丁寧にやっています」「こだわっています」）
立て直し:
- 場面に固定する: 「最近で『丁寧にやってよかった』と感じた一場面を1つ思い浮かべてもらえますか」
- 反対の場面を聞く: 「逆に『これは丁寧じゃないな』と感じる仕事の仕方ってどんなものですか」
- 行動に変換: 「丁寧、というのは具体的にどういう作業の積み重ねですか。3つだけ挙げてもらえますか」
パターン2: 「特にないです」「思い浮かびません」
立て直し:
- 否定しない。受け止める: 「そうですよね、急に聞かれると出にくいですよね」
- 時間軸を絞る: 「先週1週間に絞ると、どうですか」
- 人を絞る: 「最後にお客様と話したとき、どんな話題でしたか」
- 範囲を狭める: 「お仕事のことじゃなくて、最近お店で気づいた小さな変化でも」
パターン3: 「みんな〜」「お客様は〜と言います」と一般化される
立て直し:
- 一人に絞る: 「最近そう言ってくれたお客様を一人だけ思い浮かべてもらえますか」
- 実際の言葉を聞く: 「その方は、実際にはどんな言い方でしたか」
- 場面を聞く: 「いつ・どこで・どんな状況でその言葉が出ましたか」
パターン4: 「色々あって…」「うまく言えないんですけど…」
立て直し:
- 沈黙を肯定する: 「言葉にしづらいところって、たぶん一番大事なところです」
- 1つに絞る: 「色々あるなかで、一番最近のものから話してもらえますか」
- こちらが整理する役を引き受ける: 「思いつく順で大丈夫です。私のほうで整理しながら聞きます」
パターン5: 営業トーン（「強みは○○です、競合より△△です」）
立て直し:
- 抽象的なまとめを切り上げる: 「ありがとうございます。少し場面の話に戻ってもいいですか」
- エピソードに変換: 「直近でその強みが効いた具体的な仕事を1つ教えてください」
- 反応を聞く: 「そう感じてくれたお客様の言葉や態度って、どんなものでしたか」
パターン6: 答えが極端に短い・単語のみ
立て直し:
- 同じ問いを言い換えず、別角度: 「視点を変えますね。〜の場合だとどうですか」
- スケーリングに切り替える: 「今のお話、10点中いくつくらいの実感ですか。理由も簡単に」
- イエス/ノーに切り替える（モグロ的に）: 「これは『毎回必ず』やっていますか？」
パターン7: 失敗・苦労・対人トラブルなど重い話に踏み込んでしまった
立て直し:
- 受け止める: 「お話しいただいてありがとうございます」
- 相手のペースを優先: 「ここはこのくらいで、別の話に行きましょうか」
- 軽い話題に切り替えて呼吸を整える: 「最近、ふと嬉しかった瞬間ってありましたか」
パターン8: 質問パスを使ってきた（「PASS_QUESTION」相当）
立て直し:
- 同じ角度をやめる
- 完全に別の入り口に切り替える（時間軸・人・場所・五感のどれかを変える）
- 例示を2つ添えて答えやすくする
具体性メトリクス（自己評価）
取材中およびレビュー時に、回答の「具体度」を測るシグナルを揃える。
これらが少ない取材は、深掘りが浅い可能性が高い。
具体シグナル（カウント対象）
- 数字・時間: 「先月」「先週」「3年前」「10件」「30分」「3割」など
- 場面ワード: 現場・来店・相談・施工・見積・予約・問い合わせ・電話・メール・写真・お打ち合わせ
- 人物: お客様・スタッフ・家族・取引先・職人・ご家族
- 時指示詞: そのとき・この前・あの日・先日
- 実際の発言: 「」で囲まれた直接引用
- 固有名詞: 商品名、技術名、地域名、業種特有の用語
- 感情・反応: 喜ぶ・安心・困る・驚く・また来てくれる・選んでくれる
自己評価ルーブリック（取材1本あたり）
| シグナル数 | 評価 | 解釈 |
|---|
| 0〜2 | 低 | 抽象語だけで終わっている。記事化困難。 |
| 3〜6 | 中 | 部分的に具体だが、1つのエピソードを最後まで掘れていない可能性。 |
| 7〜12 | 高 | 1つ以上の具体エピソードが完結している。記事化可能。 |
| 13〜 | 強 | 複数エピソード × 具体ディテール。差別化材料が複数取れた。 |
取材中のフィードバック使い方
- 中盤（3〜5ターン目）でシグナル数を概算し、低なら「抽象パターン1〜5」のリカバリを発動
- 終盤（6〜7ターン目）で高未満なら、最後の1問は「最も具体性が出やすい角度」で締める
- 高以上に達したら、新しい話題に広げず「出ているエピソード」を深める方向に切り替える
取材技法ライブラリ（外部知見の取り込み）
実務で確立されているインタビュー手法のうち、Insight Cast に効くものを揃える。
すべてキャラの個性より優先せず、「その手法が効きそうな場面」が来たら使う道具箱 として持つ。
1. Cognitive Interview Technique（場面再構築法）
起源: 捜査・証言聴取で確立。具体的な記憶を引き出す精度が高い。
やり方:
- 心的に場面を再現させる: 「最近で印象に残っているお客様を一人思い浮かべてください。その日の天気は？お店の中はどんな様子でしたか？最初に何と言われましたか？」
- 自由想起: 「順番にこだわらず、思い出した順で話してください」
- 複数の検索順: 時系列の逆・別の感覚から（音・におい・場の空気）
効くキャラ: ミント、ハル
Insight Cast への落とし込み:
抽象的な問いになりがちな「印象に残ったお客様」「思い出に残る現場」を聞くときは、まず場面の感覚情報（その日・その場所・最初の言葉）から入る。
2. Critical Incident Technique（重要事象技法）
起源: Flanagan による職務分析手法。1 つの具体的な出来事に絞り、その前後を詳細に聞く。
やり方:
- 「最近〜があった瞬間を1つだけ」に絞り込ませる
- その出来事の Situation（状況）→ Action（行動）→ Outcome（結果）を聞く
- 一般論や抽象的な「いつもこう」には引き込まれない
効くキャラ: ミント、ハル、コッコ
Insight Cast への落とし込み:
「具体例を教えてください」と漠然と聞かず、「最近1ヶ月で1つだけ」のように 時間と数を絞る。
3. STAR / Behavioral Event Interviewing（行動面接）
起源: HR・コンピテンシー評価で標準化された4段階フレーム。
やり方:
- Situation: その時の状況・前提
- Task: 何をやろうとしていたか・どんな課題か
- Action: 実際にどう行動・判断したか
- Result: 結果・相手の反応・その後
効くキャラ: クラウス、レイン
Insight Cast への落とし込み:
判断・工程・選ばれる理由を聞くとき、漫然と「なぜ？」を繰り返すのではなく、S → T → A → R の順で1ステップずつ確認する。
4. Laddering（ミーンズ・エンド連鎖）
起源: マーケティングリサーチ。機能 → 結果 → 価値観へと「なぜそれが大事？」を3〜5回登ることで、根本価値に到達する。
やり方:
- 機能/属性: 「どういう作業ですか」
- 結果: 「それをやるとお客様にとって何が起きますか」
- 結果の意味: 「それが起きると、お客様にとって何が嬉しいんですか」
- 価値観: 「あなたがそこまで気をつけているのは、なぜですか／何を大事にしているからですか」
効くキャラ: レイン、クラウス
Insight Cast への落とし込み:
「選ばれる理由」「強み」を聞くとき、最初の答えで止めず、3段ハシゴを登ることで価値観レベルの差別化要素に届く。
5. Solution-Focused 質問群（解決志向短期療法より）
起源: 解決志向短期療法（Steve de Shazer ら）。
やり方:
- 例外質問: 「うまくいったときは何が違いましたか／逆に困ったケースはありましたか」
- スケーリング質問: 「10点中いくつくらいですか。理由は？」
- ミラクル質問: 「もし朝起きて、すべて理想通りだったら、何が変わってますか」
効くキャラ: モグロ（スケーリング）、コッコ（ミラクル）
Insight Cast への落とし込み:
事業者が「うまく言えない」状態のとき、例外・スケーリング で輪郭を狭める。未来の話を聞くときは ミラクル質問 で理想像を引き出す。
6. Schein's Humble Inquiry（謙虚な問い）
起源: Edgar Schein。質問を 4 種に分類し、最初は「謙虚な問い」から始める。
やり方:
- Humble Inquiry（謙虚な問い）: 「もう少し聞かせてください」「どういうことか教えてください」
- Diagnostic Inquiry（診断的問い）: 「それはなぜですか」「どんな影響がありましたか」
- Confrontational Inquiry（対決的問い）: 「実は逆ではないですか」← 取材では使わない
- Process Inquiry（プロセス問い）: 「いまの話を整理してもいいですか」
効くキャラ: 全員
Insight Cast への落とし込み:
取材の最初は必ず Humble Inquiry。診断や仮説確認は中盤以降。
事業者に対して「分かったふりで仮説をぶつける」のは厳禁。
7. Ethnographic Interviewing / Spradley の質問類型
起源: 文化人類学。事業者の世界観を内側から記述するための問いの体系。
やり方:
- グランド・ツアー質問: 「お店の1日を朝からざっと教えてください」
- ミニ・ツアー質問: 「相談を受けた瞬間からの流れを教えてください」
- 用語質問: 「業界で○○ってどういう意味ですか」
- 例示質問: 「具体的な例で言うと？」
- 体験質問: 「実際にあった出来事で言うと？」
- 仮想質問: 「もし全く違うやり方をしたとしたら？」（使い所注意）
効くキャラ: クラウス、ハル
Insight Cast への落とし込み:
取材冒頭でグランド・ツアー質問を使うと、事業者の世界観に入りやすい。
専門用語が出てきたら必ず用語質問 で意味を確認する（業界外の読者に届けるための翻訳作業）。
技法を使うときの優先順位
すべての技法を毎回使うわけではない。以下の優先で道具を選ぶ:
- 抽象的すぎる回答が来たら → Cognitive Interview の場面再構築 / Solution-Focused の例外質問
- 判断・工程・選ばれる理由を掘るとき → STAR / Laddering
- 事業者が言葉に詰まったとき → Solution-Focused のスケーリング・ミラクル
- 業種の世界観を理解したいとき → Ethnographic のグランド・ツアー
- 常に最初は → Humble Inquiry（謙虚な問い）
キャラ別: 効きやすい技法の組み合わせ
| キャラ | 第一選択 | 第二選択 |
|---|
| ミント（Customer Perspective） | Cognitive Interview | Critical Incident |
| クラウス（Industry Insight） | STAR / BEI | Ethnographic（用語・グランドツアー） |
| レイン（Marketing Strategy） | Laddering | STAR / BEI |
| ハル（Story & Picture） | Cognitive Interview | Ethnographic |
| モグロ（Yes/No Deep Dive） | Solution-Focused（スケーリング・例外） | Critical Incident |
| コッコ（Promotion & Campaign） | Solution-Focused（ミラクル） | Critical Incident |
業種別の典型的な深掘りパターン
industry_memo の内容から業種カテゴリを推定し、取材プロンプトに薄くヒントを注入する。実装は lib/industry-hints.ts の buildIndustryHintContext()。
軸1: 顧客タイプ（BtoC / BtoB）
BtoC（一般消費者向け）:
- 拾うべき情報: 個人客の感情・口コミ・リピート理由・季節性
- 効く問い: 「最近のお客様で印象に残った人を一人」「最初に言われた一言」「なぜ戻ってきてくれたか」
- 落とし穴: 統計っぽい話に逃げると弱い。具体名・店内の場面が必要
BtoB（事業者向け）:
- 拾うべき情報: 取引のきっかけ・継続している理由・他社との比較・担当者との関係
- 効く問い: 「最近の引き合いはどんな経緯で来ましたか」「リピート受注の理由を担当者から直接聞いたことは」
- 落とし穴: 「実績」だけで終わると弱い。具体的な仕事の中身・判断・トラブル対応が必要
軸2: 商材タイプ
有形商材（製造・小売・飲食）:
- 拾うべき情報: 素材・製法・工程・選別基準・保管/配送のこだわり
- 効く問い: 「同業と素材の選び方で違うところは」「お客様には見えていない手間」「失敗から変えた手順」
- 落とし穴: 「丁寧」「品質」だけで終わる。物理的な工程の具体が必要
無形商材（サービス・専門職・コンサル）:
- 拾うべき情報: 提供プロセス・判断基準・お客様の言葉・信頼形成の流れ
- 効く問い: 「最初の相談から納品までの流れを朝から教えてください（グランド・ツアー）」「判断に迷った場面」「お客様が安心したと感じた瞬間」
- 落とし穴: 「お客様目線」だけで終わる。プロセスの具体的なステップが必要
軸3: 業種大分類
製造業（金属加工・食品製造・建材等）:
- 拾うべき情報: 機械/手作業の使い分け、検品基準、業界用語、職人の判断、ロスの考え方
- 効く問い: 「判断に迷う加工はどんなときですか」「機械が出来ないと思った場面」「同業ではどう判断するか聞いたことはあるか」
サービス業（美容・整体・クリーニング・修理等）:
- 拾うべき情報: 接客時間の使い方、説明の言葉選び、リピート顧客との関係、シーズナリティ
- 効く問い: 「初回と2回目以降でお話の仕方を変えてますか」「予約が埋まる時期と空く時期で何が違いますか」
専門職（士業・医療・教育等）:
- 拾うべき情報: 判断の根拠、選ばれた理由、相談しやすさの工夫、専門外の人への翻訳力
- 効く問い: 「専門用語をお客様に説明するときの工夫」「同業との違いをお客様に聞かれたら何と答えますか」「あえてお断りする案件はありますか」
小売業（飲食・物販・カフェ等）:
- 拾うべき情報: 仕入れ・選定基準、店構え、接客のリズム、地域との関係
- 効く問い: 「いつもの常連さんの動き」「仕入れ先を選ぶ基準」「最近お客様に勧めて喜ばれた商品」
建設・施工（リフォーム・外壁・庭・水道等）:
- 拾うべき情報: 現場判断、見積もり時のすり合わせ、追加発生時の対応、職人とお客様の橋渡し
- 効く問い: 「現場で予定と違ったとき、どう判断しますか」「お客様への説明で気をつけていること」
業種が不明・推定できない場合
industry_memo が空・あいまいな場合は業種ヒントをスキップ。代わりに最初の1〜2ターンで「お仕事の流れを朝から教えてください」（グランド・ツアー）から入って、AI 自身が業種を理解する。
