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ソウ著者・編集長
vendor-neutral runbook:このページは製品名・ランキング・おすすめ・料金・口コミを扱いません。製品探索はSaaS Radar、検証・運用手順はPM Compassという責務分担です。

Decision question

最初に答える問い

過去researchを再利用するとき、結論だけでなく誰をいつどの方法で調べたかと原発言へ戻り、古い知見や機微情報を安全に扱えるか

Preflight

導入・検証前のチェック

  1. 1. studyごとのresearch question・method・participant segment・date・ownerを必須metadataにする
  2. 2. insightからtranscript / clip / note等の一次証拠へ戻れるlink ruleを決める
  3. 3. taxonomyはproduct area・journey・segment等の少数軸から始め、ownerを決める
  4. 4. raw participant dataと共有可能なinsightで閲覧権限を分ける
  5. 5. retention・削除・consent・PII redactionの手順をrepository運用に組み込む

Runbook

運用手順

  1. Step 1. 新しいresearch開始前にrepositoryを検索し、既存evidenceと未解決questionを記録する
  2. Step 2. 調査中からraw noteとevidenceを同じstudy contextへ紐づけ、後追い整理を減らす
  3. Step 3. insight作成時は対象segment・confidence・反証evidence・source linkを残す
  4. Step 4. 複数studyで同じthemeが出た場合は統合しつつ、元studyへのtraceabilityを維持する
  5. Step 5. 四半期ごとに古いinsight・taxonomy・権限をreviewし、archiveまたは更新する

Evidence

残す証拠

  • study metadataとparticipant条件
  • insight→原発言 / clip / transcriptのsource link
  • taxonomy変更履歴と統合されたtheme
  • consent・access・retention・削除対応の記録

Failure signals

運用失敗を疑うシグナル

  • AI要約や最終reportだけが残り一次証拠へ戻れない
  • 同じquestionのresearchが過去調査を確認せず繰り返される
  • tagが増え続け同義語・粒度違いで検索できない
  • raw participant dataが必要以上に広く閲覧できる

Sources

根拠にした一次情報

評価軸・運用ルールを設計するために参照した公式ドキュメントです。特定製品の推奨を意味しません。

Source 3

dovetail.com

https://dovetail.com/research/how-to-use-research-repositories-to-reduce-duplicate-studies/

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