AI Interview
AIインタビューとは？
AIインタビューとは、AIが対話しながら一人ひとりから深く聞き取る調査手法です。返ってきた回答の内容に応じて、その場で追加の質問を投げ返します。アンケートフォームのようにURLで配信できる一方、人手のデプスインタビューのように理由や背景まで掘り下げられる点が、従来の手法との違いです。
回答は音声でもテキストでも受け取れ、対話ログは回収と同時に構造化されます。人手では現実的でない人数にまで、理由を伴った声の収集を広げられるため、リサーチ・HR・カスタマーサポートなど「聞く」業務の全般で使われはじめています。このページでは、仕組み、アンケートやデプスインタビューとの違い、メリットと注意点、ツールの選び方を順に整理します。
AIインタビューが注目されている背景
「聞く」ことの難しさは、手法の問題というより、人手が足りないことの問題でした。そこが変わりつつあります。
自由記述だけでは、理由が読み取れない
アンケートの自由記述は、回答者にとって負担の大きい設問です。「特にありません」「価格が高いから」といった短い回答が並び、その先の理由が残らないまま集計に回ることが少なくありません。聞きたいのは「なぜ」であるにもかかわらず、フォームという形式そのものが、そこに踏み込めない構造になっていました。
深く聞ける手法は、人数を増やせない
理由を掘り下げるならデプスインタビューが確実ですが、日程調整・実査・書き起こし・分析のすべてに人手がかかります。1人あたりの工数が大きいため、対象人数は現実的に数人から十数人に落ち着き、「この声は全体の傾向なのか」という問いには別途アンケートを回す必要がありました。深さと人数のどちらかを諦める、という選択がずっと続いてきました。
対話そのものを、AIが担えるようになった
生成AIが、回答の内容を読んでその場で次の質問を組み立てられるようになったことで、この前提が変わりました。聞き手を人が務める必要がなくなれば、日程調整も実査の立ち会いも不要になり、深さを保ったまま人数の制約だけが外れます。AIインタビューは、この変化を調査の手法として形にしたものです。
AIインタビューの仕組み
質問を設計して配信し、AIが一人ずつ対話しながら深掘りして、集まった声を構造化する。4つの工程で成り立っています。
STEP 01質問設計
聞きたいことと、掘る深さを決める
調査の目的から設問を組み立て、どの設問をどこまで掘り下げるかを設定します。選択式や数値入力といった定量設問、条件分岐や割付も同じ1本の中で設計できます。
STEP 02AIが対話
URLを配り、AIが一人ずつ聞く
回答者はURLを開くだけで参加でき、音声とテキストのどちらでも答えられます。AIは設計した流れに沿って質問を進め、回答をその場で書き起こします。
STEP 03深掘りの追質問
返ってきた答えに、その場で問い返す
一言で終わった回答や、理由が語られていない回答に対して、AIがその場で追加の質問を返します。ここが静的なフォームとの決定的な差で、深さは設問ごとに調整できます。
STEP 04分析・出力
対話ログを構造化して読み解く
回収した対話は一覧・構造化・分析レポートの形で確認できます。気になる一人の回答を読み返すことも、全体の傾向をつかむこともできます。
アンケート・デプスインタビューとの違い
AIインタビューは、アンケートの「配れる手軽さ」とデプスインタビューの「掘り下げられる深さ」の中間にある手法です。どれが優れているかではなく、目的によって使い分けるものとして整理します。
- 聞き方
- アンケートフォームあらかじめ用意した設問に答えてもらうAIインタビュー回答の内容に応じて、AIがその場で問い返すデプスインタビュー（人手）モデレーターが対話しながら掘り下げる
- 聞き取れる深さ
- アンケートフォーム自由記述に書かれた範囲までAIインタビュー理由や背景まで問い返せるデプスインタビュー（人手）言い淀みや文脈まで踏み込める
- 対象人数
- アンケートフォーム制約が小さいAIインタビュー制約が小さい（URLを配って回収する）デプスインタビュー（人手）日程調整の分だけ限られる
- 所要期間
- アンケートフォーム短いAIインタビュー短い（回答者の都合で並行して進む）デプスインタビュー（人手）日程調整と実査の分だけ長い
- 主なコスト
- アンケートフォーム配信と集計AIインタビュー実施した分量に応じた利用料デプスインタビュー（人手）モデレーター・書き起こし・分析の人件費
- 回答の形式
- アンケートフォームテキスト中心AIインタビュー音声とテキストから選べるデプスインタビュー（人手）対面・オンラインでの対話
- 集計と分析
- アンケートフォーム定量集計がしやすいAIインタビュー対話ログを構造化して読むデプスインタビュー（人手）書き起こしと解釈に人手がかかる
- 向いている場面
- アンケートフォーム傾向や割合をつかむAIインタビュー理由を伴った声を、人数を確保して集めるデプスインタビュー（人手）少数を深く、非言語まで観察する
- 苦手なこと
- アンケートフォーム「なぜ」が一言で終わりやすいAIインタビューその場の空気を読んだ即興、現場の観察デプスインタビュー（人手）人数とスピード
| 比較軸 | アンケートフォーム | AIインタビュー | デプスインタビュー（人手） |
|---|---|---|---|
| 聞き方 | あらかじめ用意した設問に答えてもらう | 回答の内容に応じて、AIがその場で問い返す | モデレーターが対話しながら掘り下げる |
| 聞き取れる深さ | 自由記述に書かれた範囲まで | 理由や背景まで問い返せる | 言い淀みや文脈まで踏み込める |
| 対象人数 | 制約が小さい | 制約が小さい（URLを配って回収する） | 日程調整の分だけ限られる |
| 所要期間 | 短い | 短い（回答者の都合で並行して進む） | 日程調整と実査の分だけ長い |
| 主なコスト | 配信と集計 | 実施した分量に応じた利用料 | モデレーター・書き起こし・分析の人件費 |
| 回答の形式 | テキスト中心 | 音声とテキストから選べる | 対面・オンラインでの対話 |
| 集計と分析 | 定量集計がしやすい | 対話ログを構造化して読む | 書き起こしと解釈に人手がかかる |
| 向いている場面 | 傾向や割合をつかむ | 理由を伴った声を、人数を確保して集める | 少数を深く、非言語まで観察する |
| 苦手なこと | 「なぜ」が一言で終わりやすい | その場の空気を読んだ即興、現場の観察 | 人数とスピード |
手法ではなく製品として比較したい方は、コルクトークの機能をくわしく見る。
※ 手法どうしの一般的な比較であり、特定のサービスとの比較ではありません。実際の調査では、アンケートで傾向をつかんでからAIインタビューで理由を聞く、といった組み合わせが多く使われます。
AIインタビューのメリット
人手のインタビューが持っていた深さを保ったまま、人数・期間・工数の制約が外れることが、実務上の主な利点です。
理由まで聞ける相手の数が、大きく広がる
日程調整と実査の人手が要らないため、フォーム調査と同じ感覚でURLを配って回収できます。これまで「深く聞くなら少人数」と諦めていた範囲を超えて、理由を伴った声を集められるようになります。少数の示唆を後からアンケートで検証する、という二段構えも不要になります。
実施の期間が、回答者の都合だけで決まる
人手のインタビューでは、候補者との予定合わせが全体の期間を決めていました。AIインタビューは回答者が都合のよい時間に自分で開始できるため、複数人の回答が並行して進みます。調査を始めてから結果が出るまでの期間が、調整の待ち時間ではなく回答者の反応速度で決まるようになります。
聞き手による揺らぎが小さい
人が聞く場合、モデレーターの経験や当日の状態によって、掘り下げの深さや聞き方に差が出ます。AIインタビューは設計した通りの深さで全員に同じように聞くため、回答どうしを比べやすくなります。誘導的な聞き方が入り込みにくいことも、比較のうえでは利点です。
集めた声が、そのまま読める形で残る
対話は回収と同時に書き起こされ、構造化された形で残ります。書き起こしを外注して待つ、という工程が消えるうえ、気になった一人の回答を後から個票まで遡って読み返すこともできます。全体の傾向と、一人の具体的な語りの、どちらからも読み解けます。
AIインタビューの注意点と、向かないケース
万能の手法ではありません。人のインタビューに分があるところと、設計を誤ると効果が出ないところを、先に整理しておきます。
その場の空気を読んだ即興は、人に分がある
相手の表情や声色から言い淀みを察して聞き方を変える、想定していなかった話題に踏み込む、といった即興的な対応は、経験のあるモデレーターに分があります。回答者が言葉にしていない違和感まで拾いたい調査や、現場に立ち会って観察する必要がある調査では、人のインタビューを選ぶべきです。
深掘りの設計を誤ると、回答者の負担が増える
すべての設問を深く掘ろうとすると、回答時間が伸びて途中で離脱されます。逆に浅すぎれば、フォームと変わらない結果になります。どの設問を掘り、どこは軽く流すかを設計時に決めることが必要で、この設計はツールの機能ではなく調査設計そのものの仕事です。
聞き方のバイアスは、設問文に残る
AIが誘導的に聞かないとしても、そもそもの設問文が特定の答えに寄っていれば、返ってくる答えも寄ります。人が聞く場合と同じく、設問の順序や言い回しが結果を左右する点は変わりません。本番前に実際に回答してみて、意図しない方向に会話が流れないかを確かめる工程を省かないことが重要です。
記録は残せても、観察の代わりにはならない
音声や映像で受け取れば、声の調子や表情そのものは記録として残せます。ただしAIは、その場で相手の表情を読んで聞き方を変えているわけではありません。記録を後から人が見返す工程を別に用意しない限り、非言語の手がかりは分析に反映されないままになります。製品を実際に使っている様子まで確かめたい場合は、行動観察やユーザビリティテストなど、観察を前提とした手法を組み合わせてください。
混同されやすい言葉の整理
AIインタビューは複数の呼び方で語られており、まったく別の領域の言葉とも混ざりがちです。指しているものを整理しておきます。
AIチャットインタビュー
AIインタビューをテキストの対話に限定して呼ぶときの言い方です。回答者がチャット画面で文字を入力して答える形式を指します。音声での回答を含む場合は、単に「AIインタビュー」と呼ばれることが多くなります。
AIデプスインタビュー
深掘りの度合いを強調した呼び方で、指しているものはAIインタビューと同じです。人手のデプスインタビュー（1対1で深く聞く定性調査）の代替として使われる文脈で、この呼ばれ方をします。
AIアンケート
アンケートにAIを組み合わせたものの総称で、指す範囲は文脈によって変わります。設問文をAIに作らせる（設計の自動化）、集まった自由記述をAIに要約・分類させる（集計の自動化）、AIが回答者に問い返す（実査そのものの対話化）の3つが、まとめて「AIアンケート」と呼ばれています。このうち3つ目がAIインタビューにあたり、アンケートの器のまま「なぜ」まで聞き取れる点が、前の2つとの違いです。
対話型アンケート・会話型フォーム
出発点をアンケート側に置いた呼び方です。設問に順に答えていくフォームに、対話の要素を足したものを指します。AIインタビューとの境目は、追加の質問が「あらかじめ決めた分岐を辿るだけ」なのか「その場の回答を読んで組み立てられる」のかにあります。
AI面接（採用領域）— これは別のもの
採用選考で応募者に質問し、評価するためのAIです。目的が「評価・選考」であり、質問も評価基準もその前提で設計されます。調査や社内ヒアリングのために「なぜ」を聞き取るAIインタビューとは、同じ仕組みを使っていても目的が異なります。検索したときに両方の情報が混ざって出てくるため、比較検討の際は目的の違いに注意してください。
AIインタビューの活用例
「答えを聞いて終わりにせず、その場でなぜまで確かめたい」場面で使われています。代表的な8つの領域について、実際にどの場面で何を聞くのか、ユースケースとして整理しました。
リサーチ新商品・コンセプトの評価
「良い / 悪い」の評価だけでなく、そう感じた理由と、どんな場面で使うつもりかまで聞き返します。
UX調査既存サービスの利用実態
どの画面で迷ったか、代わりに何をしたかを、実際の行動の順序に沿って聞き取ります。
カスタマーCSAT・NPSの理由
スコアだけでは分からない不満と期待を、点数を付けた直後にその理由から掘ります。
セールス失注理由のヒアリング
「価格が理由」で終わらせず、比較した対象と、決め手になった条件まで確かめます。
HR採用・オンボーディング
入社の決め手、入社後に感じたギャップを、面談では言いにくい形式で聞き取ります。
組織開発エンゲージメント調査
自由記述では一言で終わる制度への違和感を、具体的な出来事のレベルまで聞き返します。
解約・離反解約理由の把握
解約フォームの選択肢では潰れてしまう理由を、いつ・何がきっかけだったかまで残します。
公共・教育住民・学生の声の収集
幅広い対象に同じ質問を配りながら、一人ひとりの事情に応じて聞き方を変えます。
AIインタビューツールの選び方
機能の多さより、「どこまで深く聞けて、集めた声をどこまで扱えるか」で差が出ます。AIインタビューツールを比較検討するときに、実際に効く8つの観点を挙げます。
01.追質問が、その場の回答に応じて変わるか
あらかじめ決めた分岐を辿るだけなのか、返ってきた内容を読んで問い返せるのか。ここが「AIインタビュー」と「シナリオ型のチャットボット」の分かれ目です。
02.深掘りの強さを、設問ごとに調整できるか
全問を深く聞くと回答者の負担が増えます。掘りたい設問だけ深く、それ以外は軽く、と設問単位で強さを決められるかを確認します。
03.定量設問と深掘りを、1本の調査に同居させられるか
単一選択・複数選択・数値入力などの定量設問と、対話による深掘りを分けて実施すると、対象者も工数も二重になります。同じ1本で完結できるかは運用コストに直結します。
04.音声とテキストの両方で回答できるか
入力が負担な相手には音声、静かな場所を確保できない相手にはテキスト。どちらも選べると、回答できる人の幅が広がります。
05.誰から・何件集めるかを制御できるか
招待者限定の受付、メールで届いたURLからのみ開始できる設定、同一メールアドレスの重複回答防止、回収上限（割付）の管理。回収の設計まで含めて見ます。
06.対話ログを一人ずつ遡って読めるか
要約だけが残る仕組みだと、気になった回答の根拠を確認できません。どの問いに対して何が語られたかを、個票まで追えるかを確認します。
07.データの取り扱い条件が明示されているか
録音・録画データの用途、外部AIに渡る範囲、第三者認証の有無。社内の審査を通す段階で必ず問われるため、先に確認しておくと手戻りがありません。
08.本番前に、試してから判断できるか
回答体験は実際に答えてみないと分かりません。無料で試せるか、本番前に分岐や条件を狙って検証できるかを見ます。
この8つの観点でコルクトークがどうなっているかは、料金プランと機能の一覧で確認できます。
AIインタビューを、コルクトークで。
コルクトークは、フォームのように配れて、インタビューのように深掘りできるAIインタビューのプラットフォームです。
設計から分析まで
分岐・条件・提示物まで含めた設計、音声とテキストの回答、招待や重複防止を含む回収管理、構造化と分析レポートまでを1つのプラットフォームで扱えます。
定性調査の現場から
対人の定性調査サービス「コルクインタビュー」で培った設計の知見をもとに、AIインタビュー領域を単体プロダクトとして再設計したものです。
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Trial プランは、ご利用開始から1ヶ月間を無料でお試しいただけます。月300分まで、回答体験と運用感をご確認いただけます。
よくあるご質問
AIが対話形式で質問し、返ってきた回答の内容に応じてその場で追加の質問を投げながら、一人ひとりから深く聞き取る調査手法です。アンケートフォームのようにURLで配信できる一方、人手のデプスインタビューのように理由や背景まで掘り下げられます。回答は音声でもテキストでも受け取れ、集まった対話ログは構造化して分析できます。
人手のデプスインタビューは、モデレーターの技量に支えられた深さが強みですが、日程調整・実査・書き起こし・分析に人手がかかるため、対象人数を増やしにくいという制約があります。AIインタビューは同じ深掘りをURL配信の手軽さで行えるため、人数とスピードの制約が外れます。一方で、その場の空気を読んだ即興の対応や、複雑な現場での観察は人のインタビューに分があります。目的に応じた使い分けが現実的です。
聞き取った内容そのものは、回答者が実際に語った言葉として対話ログに残るため、要約だけを見て判断する必要はありません。一方で、追加の質問をどこまで掘るかは設問の設計に左右されます。掘りたい設問と、軽く聞き流してよい設問を分けて設計し、本番前に実際に回答して確かめておくことが、精度を左右する最も大きな要素です。
決まった下限はありません。理由を深く知ることが目的であれば十数人でも十分な示唆が得られますし、傾向まで確かめたい場合は定量設問を同じ調査に含めて人数を確保します。人手のデプスインタビューでは日程調整が壁になって人数を絞らざるを得ませんが、AIインタビューはその制約が外れるため、目的から必要な人数を決められます。
別のものです。採用領域の「AI面接」は、応募者を評価・選考することが目的で、質問も評価基準もその前提で設計されます。このページで扱うAIインタビューは、調査や社内のヒアリングのために「なぜそう思うのか」を聞き取ることが目的で、回答者を評価するものではありません。同じ「AIが質問する」仕組みでも、目的が違えば設計も結果の使い方も変わります。
聞き手を用意して予定を合わせる必要がないため、設問を設計してURLを配れば、回答者の都合に合わせて並行して回答が集まります。人手のデプスインタビューで調整に要していた期間が丸ごと不要になる一方、実際に必要な期間は、回答者を集める方法（自社リストへの配信か、パネルの手配か）に左右されます。
コルクトークの Trial プランは、ご利用開始から1ヶ月間を無料でお試しいただけます。いつ始めても最初の1ヶ月が無料で、月300分まで、AIインタビューの回答体験と運用感をご確認いただけます。なお、コルクトークは現在β版として無料で提供しており、表示の料金は有料プラン提供開始時の予定価格です。
実施のたびに聞き手が張り付く必要がないため、フォーム調査と同じ感覚で配信でき、人数はURLを配る先の規模に応じて広げられます。コルクトークの Pro プランには月2,000分のインタビューが含まれ、たとえば15分のインタビューなら約130件が基本料金内に収まる計算です。これを超える大量の実施は Enterprise でご相談ください。
運営会社の株式会社 Quest Research は、ISMS（ISO/IEC 27001）認証およびプライバシーマークを取得しています。インタビュー中の音声・映像は記録され、主催者が管理画面で回答内容とあわせて確認でき、記録したデータは調査目的にのみ使用します。音声対話に外部のAIモデルを利用する際は、外部AI側にデータを保持させない経路（ZDR: Zero Data Retention）を選択できる設計です。詳細な取り扱い条件はお問い合わせください。
まとめ
AIインタビューとは、AIが対話しながら回答内容に応じて追加の質問を返し、一人ひとりから深く聞き取る調査手法です。
アンケートフォームの「配れる手軽さ」と、デプスインタビューの「掘り下げられる深さ」の、あいだを埋める位置にあります。
日程調整と実査の人手が要らないため、理由を伴った声を集められる人数とスピードの制約が外れます。
一方で、その場の空気を読んだ即興の対応や、現場での観察は人のインタビューに分があります。目的による使い分けが前提です。
ツールを選ぶときは、機能の数より「追質問がその場の回答に応じて変わるか」「対話ログを個票まで遡って読めるか」「データの取り扱い条件が明示されているか」を確認してください。
深く聞くために人数を諦める、という前提は、もう置かなくてよくなりました。まずは実際に回答してみるところから、自社の調査に合うかどうかを確かめてみてください。
最終更新 2026年8月6日