1.0UX TIMEShttps://uxdaystokyo.com/articles大本 あかねhttps://uxdaystokyo.com/articles/author/akaneohmoto/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="LU1G5zvh5n"><a href="https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/qualitative-data/">定性データ</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/qualitative-data/embed/#?secret=LU1G5zvh5n" width="600" height="338" title="“定性データ” — UX TIMES" data-secret="LU1G5zvh5n" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script> /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document); //# sourceURL=https://uxdaystokyo.com/articles/wp-includes/js/wp-embed.min.js </script> https://uxdaystokyo.com/articles/wp-content/uploads/2025/07/eyecatch-qualitativedata.webp10801080観察・記述・対話・解釈を通じて、物事の意味や背後にある要因を理解するためのデータと位置づけられる。 提唱者 定性データの理論的基盤は、社会学・人類学・心理学の分野に深く根ざしており、明確な一人の提唱者は存在しない。 ただし、クリフォード・ギアツ（Clifford Geertz）による「厚い記述（Thick Description）：PDF」の概念は、文化的文脈を踏まえて定性データを深く解釈する代表的アプローチとして知られている。 デザインにおける利用方法と活用シーン 定性データは、UXデザインやコンテンツ設計において、ユーザーの心の動きや使用文脈を理解するための基礎材料となる。 数値では掴めない「なぜそうなるか」「どのように感じたか」といった行動の理由・質的特徴を明らかにする。 活用例 シーン 活用方法 インタビュー記録の分析 ユーザーが口にした言葉から「価値観」や「不安」を抽出し、ペルソナの内面を描写する。 カスタマージャーニーマップの作成 感情の起伏や心理的なブレイクポイントを定性データとして記録・反映する。 ユーザビリティテストの観察ログ ユーザーの「ためらい」「迷い」の動作を逐語的に記録し、UIの改善に役立てる。 感情マップの構築 アプリ使用時の「イライラする」「安心する」といった感情表現をベースに改善提案を行う。 代表的なデータ形式 ユーザーの発言（自由記述・発話内容） 観察による記述（ジェスチャー、表情、行動のメモ） インタビューや対話から抽出されたストーリーや意味 フィールドノート（現場での行動記録） プロダクトやコンテンツデザインの文脈での意義 定性データは、「共感」や「ストーリーテリング」の核を成す情報である。たとえば、ユーザーが「このアプリは冷たい印象がする」と語った場合、それは単なる見た目ではなく、体験全体の“意味づけに直結している。 こうした声を適切に読み解くことで、UIのトーン、マイクロコピーのニュアンス、ナビゲーションの構成など、多くの設計判断に深みと正当性を与えることができる。 まとめ 定性データは、「ユーザーの行動の背景」や「なぜその選択をしたのか」を解釈し、より良い体験設計につなげるために欠かせない情報資源である。プロダクトの成否を分ける微細な“使い勝手”や“共感性”を見極めるには、定性データの収集・分析が重要である。特に初期設計フェーズや検証前の仮説構築フェーズで、その価値は極めて高い。 関連用語 定性調査 定量データ 定量調査