Kanoモデル分析は、機能の有無が満足度にどう影響するかで機能を分類します。基本ニーズは期待されるもの、性能ニーズは提供度に応じて満足度が変わるもの、魅力的品質は予想以上の価値を生むもの、無関心な機能は調査対象のセグメントにほとんど影響しないものです。分類はフィードバックを解釈する助けになりますが、実現可能性、証拠、プロダクト判断の代わりにはなりません。
ニーズを分類したら、プロジェクトの優先順位管理でキャパシティ、リスク、他の約束と照らして作業を比較します。
4つの代表的なカテゴリーの意味
| カテゴリー | 機能がある場合 | 機能がない場合 | 役立つ問い |
|---|---|---|---|
| 基本（当たり前） | 期待されているため、満足度は少ししか上がらない。 | 満足度が大きく下がる。 | この用途で欠けているとプロダクトは受け入れられなくなるか？ |
| 性能 | 提供が多い、または良いほど、通常は満足度が上がる。 | 提供が少ないほど、通常は満足度が下がる。 | この機能の改善は体験を予測可能な方向に変えるか？ |
| 魅力的品質 | 期待を超えて満足度が上がる。 | 期待していなかったため、なくても気にされないことがある。 | この驚きは対象セグメントにとって意味があるか？ |
| 無関心 | 目立った変化はほとんどない。 | 目立った変化はほとんどない。 | 解決すると実際の判断や成果が変わるか？ |
回答には逆転や疑わしいケースもあります。すべてを4つの代表カテゴリーに無理に押し込まず、そのまま見えるようにしましょう。
機能質問と非機能質問をペアで作る
各機能について同じ状況を2つの質問で尋ねます。機能質問では、機能が提供されたらどう感じるかを聞きます。非機能質問では、提供されなかったらどう感じるかを聞きます。「好き」「当然だと思う」「どちらでもない」「受け入れられる」「嫌い」のように、回答選択肢も統一します。
例として、共有ボードをPDFにエクスポートする機能を考えます。機能質問は「レビュー資料のためにこのボードをPDFへエクスポートできたら、どう感じますか？」です。非機能質問は「レビュー資料のためにこのボードをPDFへエクスポートできなかったら、どう感じますか？」です。回答者の間で文脈と対象者を変えないでください。質問の言い回しが変わると分類を比較しにくくなります。
左の列で機能がある場合の回答を、上の行で機能がない場合の回答を探します。交点が分類結果です。2つの回答を数値として平均するのではありません。
| ある場合 ↓／ない場合 → | 好き | 当然 | どちらでもない | 受け入れられる | 嫌い |
|---|---|---|---|---|---|
| 好き | Q | A | A | A | O |
| 当然 | R | I | I | I | M |
| どちらでもない | R | I | I | I | M |
| 受け入れられる | R | I | I | I | M |
| 嫌い | R | R | R | R | Q |
A＝魅力的品質、O＝一元的品質、M＝当たり前品質、I＝無関心品質、R＝逆品質、Q＝疑問回答。Qは質問文や回答を確認する対象であり、機能の優先度ではありません。 Kano評価表。
回答ペアの分類例
次の回答は説明用です。ドキュメント作成の業務に関わる4人が、PDFエクスポートについてペア質問に答えたとします。このカテゴリーは小さなサンプルをコード化した結果であり、すべての顧客に当てはまる主張ではありません。
| 回答ペア | コード化カテゴリー | チームが言えること | まだ不明なこと |
|---|---|---|---|
| 当然／嫌い | 基本 | エクスポートがないと、この人の業務を妨げる可能性がある。 | 他のセグメントにもこのニーズがあるか。 |
| 好き／どちらでもない | 魅力的品質 | 見つけやすければ、エクスポートがこの人に価値を加える可能性がある。 | 通常利用後もその驚きが続くか。 |
| どちらでもない／どちらでもない | 無関心 | この回答者はエクスポートを推す根拠を増やさない。 | 質問の言葉や文脈が適切だったか。 |
| 好き／嫌い | 性能 | 使いやすいエクスポートで体験が改善する可能性がある。 | どの品質や形式が最も重要か。 |
4人の例ではM＝1、A＝1、I＝1、O＝1となり、最多のカテゴリーはありません。このサンプルだけでPDFエクスポート全体を1つのカテゴリーに決めず、各回答者の利用状況を確認し、次に調べる対象を絞ります。
カテゴリーを他のプロダクト証拠と組み合わせる
基本ニーズは興奮を生まなくてもリリース要件になることがあります。魅力的品質も、目新しさが薄れたり、別のセグメントには響かなかったりします。カテゴリーを、観察した行動、サポートの傾向、実現可能性、アクセシビリティ、他の作業を遅らせるコストと組み合わせましょう。カテゴリーは判断材料の1つとして扱い、自動的にロードマップの順番にしないでください。
回答者の意見が分かれたら、その違いを残します。2つのセグメント、異なる利用文脈、曖昧な質問の可能性があります。回答を利用状況ごとに分け、カテゴリー別の件数を集計してください。カテゴリー名を数値のように平均することはできません。1つの混合カテゴリーでは、機能が解決すべきグループのニーズを隠してしまうことがあります。
そのまま使えるKano調査表
| 機能とセグメント | 機能質問 | 非機能質問 | 回答の証拠 | カテゴリー／不確実性 |
|---|---|---|---|---|
| 機能A | — | — | — | — |
| 機能B | — | — | — | — |
| 機能C | — | — | — | — |
共有ボードで分析を整理する
Boardmixボード上で、質問セット、回答の証拠、カテゴリーのメモ、未決定の項目を別々の領域に置きます。各回答群の横にセグメントと収集時の文脈を残し、後から見た人が境界を理解できるようにしましょう。カテゴリーの要約を優先順位の議論につなげても、回答の原文は結論と分けて保管します。
次のKano調査を整理するなら、Boardmixボードを開きましょう。観察されたニーズが誰のものか、どんな証拠が判断を変えるのかを明確にできれば、分析は役に立ちます。
