Great Question
公式Great Questionは、プロダクトビルダーのためのエージェンティックUXリサーチプラットフォームです。そのMCPにより、AIエージェントは任意のAIツールから直接スタディを作成し、インサイトを表面化し、適切なリサーチ候補者を見つけ、リサーチリポジトリ全体をクエリできます。
Great Question MCPで何ができますか?
- 検索セッション — トピック、参加者、キーワードでリサーチリポジトリを検索し、ワークフローを離れることなく関連するインサイトを表面化します。
- スタディ一覧 — 組織全体のアクティブなリサーチを閲覧し、チーム、オーナー、ステータスでフィルタリングできます。
- インタビュー作成 — ガイド、参加者数制限、スクリーナー、インセンティブを備えたモデレーション付きインタビュースタディを立ち上げます。
- サーベイ作成 — 多肢選択、スケール、自由記述などを使用したサーベイを構築し、迅速な検証を行います。
- 参加者募集 — パネルから候補者を任意のスタディにショートリストし、スクリーナー招待を送信します。
- インサイトの統合 — 発見、ストーリー、厳選されたハイライトリールを引き出し、インサイトをPDFとしてエクスポートします。
ドキュメント
🤖 MCP · アクセスをリクエスト
MCP: Claude、Cursor、ChatGPT、Gemini、CoPilot からリサーチを実行
チャットから離れずに、スタディの設計、スクリーナーの作成、顧客の招待、そして顧客が語った内容の統合までを実行できます。すべてのファインディングは、その背後にある実際のセッションハイライトに基づいています。
アクセスをリクエスト
接続済みツール
あなたのチームがすでに使っている AI アシスタントと連携
Great Question MCP を通じて一度接続すれば、これらのツールのいずれからでもリサーチワークフロー全体を実行できます:スタディの作成、参加者の募集、スクリーナーの作成、結果の分析、インサイトの抽出が可能です。
Claude
スタディの立ち上げ、参加者の募集、結果の分析ができます。Claude と Claude Code から完全なリサーチワークフローを実行。
Cursor
IDE から離れずにリサーチ運用全体を実行:スタディの作成、スクリーナーの構築、インサイトの抽出。
ChatGPT
ChatGPT 内でサーベイとインタビューの開始、参加者の管理、結果の掘り下げができます。
Gemini
リクルーティングから統合まで、Gemini を通じてプラットフォーム全体を操作。
Copilot
Microsoft Copilot を使ってスタディの作成、候補者の招待、インサイトの抽出ができます。
MCP とは何か?
Model Context Protocol (MCP) は、AI ツールが外部ソフトウェアに安全に接続し、その内部で動作するためのオープンスタンダードです。
Great Question にとっては、Claude、Cursor、ChatGPT があなたの代わりにリサーチを実行できるようになることを意味します。単にリポジトリ内の内容を読むだけでなく、スタディを実際に設計し、顧客を招待し、ファインディングを持ち帰ります。
MCP
できること
リサーチワークフロー全体で AI が実行できる 112 以上の操作:スタディの設計から、実際のハイライトとの照合によるファインディングの検証まで。
🔍
セッションを検索
インタビューとテストを検索
トピック、参加者、キーワードでリサーチリポジトリを検索。ワークフローを離れずに関連インサイトを表示。
「チェックアウトの摩擦に関するインタビューを見つけて」
📋
スタディ一覧
進行中のリサーチを閲覧
組織全体で進行中のリサーチを確認。チーム、オーナー、ステータスでフィルタリング。
「モバイルチームのアクティブなスタディを表示」
🎤
インタビューを作成
モデレート付きスタディ
ガイド、参加者制限、スクリーナー、インセンティブ付きのインタビュースタディを立ち上げ。
「価格に関するインタビューを作成」
📝
サーベイを作成
12 以上の質問タイプ
多肢選択、スケール、自由記述などの質問でサーベイを構築。素早い検証に最適。
「5 問の NPS サーベイを作成」
プロンプトから完成したスタディまで
スタディ設計から統合まで、インタビュー、サーベイ、プロトタイプテスト、パネル、スケジューリング、インサイトを、AI アシスタントから離れずにすべて実行できます。
🎨 スタディを設計
インセンティブ、参加上限、スクリーナー、スキップロジック付きで、インタビュー、サーベイ、プロトタイプテストを作成。
👥 パネルを管理
同意と GDPR を組み込み、候補者プロファイル、カスタム属性、セグメントを作成・更新。
🎯 参加者を募集
パネルから候補者を任意のスタディにショートリストし、数秒でスクリーナー招待を送信。
📅 スケジュールと割り当て
インタビューの予約制限と通知を設定し、モデレーターとオブザーバーをセッションに追加。
🔍 セッションを分析
話者属性付きトランスクリプト、ハイライト、マッチスコア、サーベイとプロトタイプの回答を読む。
💡 インサイトを統合
ファインディング、ストーリー、キュレーションされたハイライトリールを抽出し、PDF としてエクスポート。
mcp の機能
リサーチワークフロー全体をカバーする MCP
候補者管理、スタディ設計、スケジューリング、リクルーティング、分析、統合など、読み取り・書き込みアクセスを提供。
候補者
参加者とパネル
候補者
書き込み
読み取り
プロファイルの作成・更新
カスタム属性の管理
完全削除 (GDPR)
完全なプロファイルと履歴
名前、メール、スタディ、日付で検索
候補者セグメント
読み取り
保存済みセグメントの表示・検索
セグメントで候補者検索をフィルタリング
同意フォーム
書き込み
読み取り
インタビュー、サーベイ、モデレーターなしスタディに同意フォームを添付
署名済み同意フォームの閲覧・検索
設計
スタディとスクリーナー
スタディ
読み取り
すべてのスタディタイプの表示・一覧・検索
インタビュー、サーベイ、プロトタイプテスト
書き込み
読み取り
スタディの作成・更新・削除
チームへの割り当てと所有権の移行
インセンティブ (手動 / Tremendous) と通貨
参加上限 (合計 + 週次)
スタディの言語とローカライズの設定
カードソート、ツリーテスト、プロトタイプテスト、質問、ウェルカム画面、権限設定のためのモデレーターなしテストの構築
インタビューのスケジューリング、プロバイダー、期間
資格条件とスキップロジック付きスクリーナー
スタディメッセージとテンプレート
書き込み
読み取り
招待、スクリーナー招待、リマインダーの作成・編集
13 種類のメッセージ種別にわたるテンプレート
マージタグ
スケジューリング
カレンダーとチーム割り当て
インタビューカレンダー
書き込み
読み取り
利用可能時間、予約制限、タイムゾーン、バッファ時間の設定
予約ウィンドウ、日次・週次制限の表示
スケジューリング通知とライブストリームオプションの設定
インタビューモデレーター
書き込み
読み取り
モデレーターとオブザーバーの追加・更新・削除
割り当てられたチームメンバーの表示
チーム
読み取り
割り当て用チームの表示・検索
リクルート
ショートリストと招待
候補者ショートリスト
書き込み
任意のスタディタイプにショートリスト
インタビュー、サーベイ、プロトタイプテスト
不適格候補者の自動スキップ
スクリーナー招待
書き込み
インタビュースタディへの招待
サーベイスタディへの招待
プロトタイプテストスタディへの招待
分析
セッション、トランスクリプト、回答
セッション
読み取り
詳細、タグ、メタデータ
話者属性付きトランスクリプト
候補者、作成者、スタディで検索
トランスクリプト
読み取り
完全な話者属性付きトランスクリプト
全文検索
ハイライト
読み取り
ビデオ付き注釈付き抜粋
スクリーナー回答
読み取り
回答、マッチスコア、ステータス
提出日で検索
サーベイとプロトタイプ提出
読み取り
サーベイ回答とステータス
プロトタイプ完了率、トップパス、画面ごとの離脱率
ヒートマップとファネルビュー用の Great Question へのリンク
プロトタイプ回答のトランスクリプト記録
統合
インサイトとナレッジベース
インサイト
読み取り
ファインディングとストーリー
PDF としてエクスポート
作成者、スタディ、タイトルで検索
リール
読み取り
ビデオ付きキュレーションされたハイライトリール
凡例: 書き込み = アクション · 読み取り = 検索 · 新規 = 最近リリース
プロダクトビルダー向けに設計
チームが現在 AI ツール内で Great Question を活用している 4 つの方法。
📄 顧客の声で PRD を書く
顧客の引用、ペインポイント、フィードバックを製品仕様に直接取り込む。タブを切り替えたり、過去のリサーチデッキを探し回る必要はありません。
「支払いの摩擦に関するインタビューを見つけて、PRD の問題ステートメントを書くのを手伝って」
📄 リサーチに基づくロードマップ優先順位付け
機能を優先順位付けする前に、既存のリサーチを照会。理解のギャップを特定し、それを埋めるための迅速な検証スタディを作成。
「設定についてどのようなリサーチがある? ギャップを埋めるためのサーベイを作成して」
📄 チャットから離れずにスタディを開始
学びたいことを説明するだけで、AI がスタディを設計し、スクリーナーを作成し、顧客を招待し、カレンダーを予約します。すべて単一のプロンプトから。
「新しい設定フローに関するインタビュー用に、週次アクティブな PM を 30 人募集。従業員 100 人未満の企業はスクリーニングで除外して」
📄 リサーチ結果を即座に統合
質問を投げかけ、それに答えるリサーチを実行し、結果を統合。Claude から離れずに。
「ベータテスター向けの週次チェックインサーベイを作成」
3 ステップで始める
Claude を Great Question に数分で接続。
セットアップドキュメントはこちら。
1
MCP サーバーを追加
Claude Code でこのコマンドを実行して、Great Question を MCP サーバーとして追加します。
claude mcp add --transport http great-question https://greatquestion.co/api/mcp/v1
2
アクセスを承認
ブラウザが Great Question を開きます。権限を確認し、[承認] をクリックします。既存のロール権限が適用されます。
3
使用開始
Claude に過去のリサーチのレビューと新しいスタディの作成を依頼。セッションの検索、スタディ一覧の表示、新しいリサーチの作成をターミナルから実行できます。
実際の動作を見る
Claude と Great Question を使って、顧客の声データで PRD を構築する方法をご覧ください。
セットアップドキュメントはこちら ->
リサーチ向けの_最も包括的な_ MCP インテグレーション
Great Question は最も包括的な MCP であり、112 以上の方法で MCP を使用して Great Question を操作できます。
あなたは、自分のリサーチで MCP を最初に使う一人となるでしょう!
機能
Great Question
他のプラットフォーム
ネイティブ MCP サーバー
✓
限定*
リサーチセッションの検索
✓
✓
スタディ一覧
✓
✗
インタビュースタディの作成
✓
✗
サーベイの作成
✓
✗
OAuth 2.0 セキュリティ
✓
様々
エンタープライズロール権限
✓
限定
*一部のプラットフォームは Zapier などのサードパーティコネクタを通じて MCP を提供していますが、機能は限定されています。
エンタープライズグレードのセキュリティ
リサーチデータは、Great Question に期待されるのと同じセキュリティで保護されます。
🔍
OAuth 2.0 認証
業界標準の認可フロー。認証情報が AI ツールに直接触れることはありません。
👥
ロールベースの権限
既存の Great Question 権限が自動的に適用されます。承認された情報のみを表示します。
権限を表示
🛡️
SOC 2 Type II
アカウント間の完全なデータ分離。エンタープライズグレードのセキュリティ認証。
トラストセンターを訪問
無料ガイド
MCP を UX リサーチに活用するための究極ガイド
リサーチで MCP を使用する方法の完全ガイド。
ガイドを入手 →
早期アクセスをリクエスト
Great Question の MCP インテグレーションは、早期アクセスでエンタープライズ顧客に提供されています。
ありがとうございます!送信が完了しました。
エラーが発生しました。送信中に問題が発生しました。
アクセスをリクエスト
Great Question の MCP インテグレーションは、リクエストに応じて提供されます。
チャットからリサーチを実行する準備はできましたか?
スタディの設計、顧客の招待、そして顧客が語った内容の統合を、Claude、Cursor、ChatGPT からすべて実行できます。
営業に相談
優れた UX リサーチの読み物とリソースを月に 1 回お届けします。
ありがとうございます!購読を確認するメールをご確認ください。
概要
なぜ Great Question なのか?
ガバナンスとセキュリティ
インテグレーション
HIPAA
リクルート
顧客とユーザー
外部リクルートメント
パネル管理
スタディ管理
リサーチ
サーベイ
インタビュー
プロトタイプテスト
カードソート
ツリーテスト
その他の手法
分析と共有
AI インサイト
一元化されたリポジトリ
結果の共有
MCP
ソリューション
プロダクトデザイナー
プロダクトマネージャー
UX リサーチャー
リサーチオペレーション
マーケター
ユースケース
製品アイデアを素早く検証
実際のユーザーでデザインをテスト
戦略的リサーチイニシアチブを実行
チーム全体でリサーチをスケール
リソース
サポートを受ける
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