主に数値、数量で表される（表すことの出来る）情報。
アンケート、実験、ログ解析などを通じて、数量化された情報を統計的に扱うことで、全体像や傾向を把握することを目的とする。
アナリティクスなどの解析ツールで表示される指数。
提唱者
定量調査は、統計学・社会調査法・心理学などの分野で長く用いられてきた手法であり、特定の一人の提唱者によって確立されたものではない。
ただし、社会調査法の基礎を築いた人物としては、エミール・デュルケーム（Émile Durkheim） や ポール・ラザースフェルド（Paul Lazarsfeld） などが代表的である。
- デュルケーム：社会現象を数量で説明しようとした近代社会学の父
- ラザースフェルド：マーケティング・世論調査における統計的手法の草分け
デザインに関わる利用方法
UXデザインやプロダクトデザインにおいて定量調査は、「仮説の検証」や「ユーザー行動の全体傾向の把握」に活用される。
- ユーザビリティテストでの成功率測定（例：90%の人がタスクを完了）
- アンケートでの「満足度スコア」「NPS（推奨度）」
- アプリ内の操作ログから「ボタンのクリック率」や「離脱ポイント」を可視化
これにより、感覚的な判断ではなく、数値に基づいたデザイン改善が可能となる。
- 定量調査で図るのが難しい、ユーザーの感情などは定性調査で調べる。
- 具体的な数値で表現されるので、目標を立てやすく基準としやすい。
利用シーンと事例
| 利用シーン | 具体的事例 |
|---|---|
| 新機能のリリース判断 | A/Bテストにより、クリック率の高いデザイン案を選定する |
| 顧客満足度の把握 | サポート満足度を1～5段階で評価し、平均スコアを算出 |
| ユーザージャーニーのボトルネック分析 | ページ離脱率や平均滞在時間の定量データから改善点を導出 |
| 製品改善の優先順位決定 | 問題箇所に対する発生頻度（％）を基に優先度を決定 |
手法
- チェック方式のアンケート
- 多数決
- 投票
- アクセス数
- ヒートマップ
- 定量データ
定量調査 vs 定性調査の比較チャート
| 比較項目 | 定量調査（Quantitative Research） | 定性調査（Qualitative Research） |
|---|---|---|
| 目的 | 数値データを用いて「傾向」や「規模」を測定する | 意見や感情、行動の「理由」や「意味」を深掘りする |
| 主な手法 | アンケート、A/Bテスト、アクセス解析、クリック率測定など | インタビュー、ユーザビリティテスト、観察、日記法など |
| データ形式 | 数値、割合、スコア | 言語データ、会話、行動記録 |
| サンプルサイズ | 大規模（n＝100～数千以上） | 小規模（n＝5～30程度） |
| 分析手法 | 統計分析（平均値、分散、相関、回帰分析など） | コーディング、テーマ分類、ナラティブ分析など |
| 結果の性質 | 一般化・比較がしやすい | 背景文脈の理解やインサイトの発見がしやすい |
| 強み | 客観性・再現性が高い／経営報告や意思決定に使いやすい | ユーザーの本音・潜在ニーズ・新しい気づきを得やすい |
| 弱み | 「なぜそうなったか」は説明しにくい | 結果が主観的／一般化が難しい |
| 向いている場面 | デザイン施策の影響測定、KPI評価、意思決定の根拠づくり | 課題探索、新サービスの発想、ペルソナ設計、体験理解 |
| 代表的な質問例 | 「この機能を使った人は何％？」「どの画面が最もクリックされたか？」 | 「なぜこの機能を使わなかったのか？」「どんな場面で困ったか？」 |
まとめ
定量調査は、ユーザー体験を定性的に捉えるだけでは補えない「根拠ある判断」のための重要な補助手段である。
感覚や直感ではなく、行動データや数値に基づいて、プロダクト改善や意思決定を行うための軸となる。定性調査と併用することで、より深く正確なユーザー理解が可能となる。
