ギャプライズ、Claude活用のUX改善4機能を提供開始

株式会社ギャプライズは、生成AI「Claude」を使ったUX改善の4機能を提供開始しました。
競合調査、仮想ユーザー分析、A/Bテストのモック作成、Contentsquare連携に対応します。
AIが示唆・改善案・試作を担い、人が事前に確かめた案を判断する進め方を支援します。

記事の概要

提供する4機能は、競合調査レポート、仮想ユーザーによる分析、A/Bテストのモック作成、ContentsquareとのMCP連携です。
競合調査では、競合ページを同じ項目で比較し、申込・見積フォームの変化や入力で迷いやすい項目を示します。
仮想ユーザー分析では、実際のレビューや競合ページをもとに想定利用者を立て、利用時の迷いや不安を発言形式で示します。
A/Bテストのモック作成では、本番ページ上で現行案と改善案を比較できる動く試作と、テスト用コードを用意します。
ContentsquareとClaude CodeをMCPで接続し、ファネル、カスタマージャーニー、エラー、ゾーニングのデータをAIが分析します。
株式会社ゴルフダイジェスト・オンラインの事例では、分析から試作までを実質2日に短縮した仕組みです。
仮想ユーザーは仮説出しを目的とするもので、実際のユーザー調査やA/Bテストの代わりにはなりません。
現在は4機能を個別に提供しており、今後はClaudeによる一連の作業としてつなぐことを目指します。

記事のポイント

1. 競合調査を自動化： 公開情報をもとに競合ページや集客状況を比較し、フォームの変化や入力時の迷いやすさを示します。
2. 仮想ユーザーで検証： レビューや競合ページから想定利用者を作り、改善案につながった不安や迷いを追跡できるようにします。
3. 分析から試作まで： Contentsquareのデータ分析からA/Bテスト用モック作成までを支援し、GDOでは実質2日に短縮しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 改善案の優先順位付けを担当者の経験だけに頼らず、AIで仮説を絞ってから人が判断する運用へ移行しやすくなります。導入時はデータの追加範囲と検証責任の設計が求められそうです。
• UX支援事業者： 調査や分析だけでなく、A/Bテスト用の試作までを短い流れで扱うことが競争軸になる可能性があります。顧客への価値を、提案の質だけでなく実装・検証まで含めて示す必要が出てきそうです。
• マーケティング部門： 仮想ユーザーを実調査の代替ではなく、公開前に改善案をふるいにかける手段として使う選択肢が増えます。本番テストとの役割を分け、AIの示唆を検証結果へ戻す運用が重要になりそうです。

このニュースの背景

UX改善では、調査・案出し・試作・検証の各工程に人手と日数がかかっていました。
分析ツールを導入しても、データを読み解く担当者や時間が不足する企業があり、AI活用も個人作業にとどまりがちでした。
A/Bテストの仕組みがない場合は公開前の比較が難しく、数多く出る改善案の優先順位も担当者の経験に依存しやすい状況でした。
こうした工程ごとの負担を抑え、AIの示唆や試作と人の判断を組み合わせる進め方が必要になっています。

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