飲食店のメニュー注文システムや、ホテルのチェックイン端末など、店舗内でタブレットを顧客に提供している企業に適しています。顧客がタブレット上でどのメニューをよく見ているか、どの画面で操作に迷っているかを把握できます。実際の店舗環境では、顧客は立ったまま操作したり、複数人で画面を見ながら選択したりするため、通常のWeb閲覧とは異なる行動パターンが生まれます。ヒートマップツールを活用すれば、使いにくい画面配置やボタンの配置ミスを発見し、顧客体験の改善につなげられます。

営業担当者が商談時にタブレットで製品カタログを見せる企業や、展示会でタブレットを使って資料を配布する企業に最適です。紙のカタログと違い、どのページが注目されているか、どの製品説明で離脱が起きているかをデータで確認できます。加えて、タブレットは両手で持って閲覧したり、テーブルに置いて複数人で見たりするため、指の動きや視線の動きに独特の特徴があります。訪問者の関心がどこに集まっているかを可視化することで、より効果的な営業資料の作成が可能になります。

教育アプリや業務管理アプリなど、タブレット向けに専用アプリケーションを開発している企業に向いています。アプリ内のどの機能がよく使われているか、どの画面で操作が止まっているかを詳細に分析できます。とりわけ、子供向けの学習アプリや、高齢者向けの健康管理アプリでは、タッチ操作の正確性や画面の見やすさが重要になります。ヒートマップを確認すれば、利用者が意図した通りに操作できているか、誤操作が発生していないかを判断する材料になります。

料理レシピサイトやニュースメディアなど、タブレットからの訪問者が全体の20パーセント以上を占める企業に効果的です。タブレットはソファやベッドでくつろぎながら閲覧されることが多く、じっくりと時間をかけて情報を読む傾向があります。そのため、スマートフォンやパソコンとは異なる場所に視線が集まったり、異なるタイミングでスクロールしたりします。タブレット専用の分析を行うことで、デバイスごとに最適化されたコンテンツ配置や画像サイズの調整が実現できます。

1つ目の分類は、計測対象がWebサイトかアプリケーションかという違いです。Webサイト分析型は、タブレットのブラウザ（閲覧ソフト）でアクセスしたページの行動を記録します。訪問者がどのリンクをタップしたか、どこまでスクロールしたかといった基本的な行動が対象となります。一方、アプリ分析型は、タブレットにインストールされた専用アプリケーション内での操作を記録します。ボタンのタップだけでなく、スワイプの方向や速度、ピンチ操作の頻度なども計測可能です。Webサイトとアプリでは利用者の行動パターンが異なるため、目的に応じて適切な種類を選ぶ必要があります。

2つ目の分類は、どの行動を重点的に記録するかという違いです。クリック型は、利用者がタップした場所を色で表現し、人気のあるボタンやリンクを特定します。スクロール型は、画面をどこまでスクロールしたかを記録し、途中で離脱される箇所を発見します。マウスムーブ型は、指やカーソルの動きを追跡し、視線の動きを推測します。タブレットでは指で直接画面に触れるため、マウスムーブ型は指の軌跡として記録されます。なお、複数の記録方法を組み合わせて提供するツールも存在します。それぞれの記録方法には得意な分析領域があるため、改善したい項目に応じて選択することが大切です。

3つ目の分類は、データをいつ分析するかという時間軸の違いです。リアルタイム分析型は、訪問者がサイトやアプリを利用している瞬間に行動データを表示します。現在どのページに何人の利用者がいるか、どのボタンが今クリックされているかを即座に確認できます。対して、蓄積分析型は、一定期間のデータを収集してから傾向を分析します。1週間分や1か月分のデータをまとめて見ることで、曜日や時間帯による行動の違いを把握できます。リアルタイム分析型はキャンペーン実施中の効果測定に向き、蓄積分析型は長期的な改善計画の立案に適しています。

4つ目の分類は、タブレットの画面サイズごとに分析できるかという違いです。タブレットには7インチの小型モデルから13インチの大型モデルまでさまざまなサイズがあります。画面サイズ別分析型のツールは、デバイスのサイズごとに別々のヒートマップを作成します。小型タブレットでは片手で持って親指で操作されることが多く、大型タブレットでは両手で持って人差し指で操作されることが多いといった違いがあります。このため、同じタブレット対応でも画面サイズによって最適なボタン配置やコンテンツの並べ方が変わります。画面サイズごとの分析により、より細やかな改善が可能になります。

5つ目の分類は、タブレットの向きに応じた分析ができるかという違いです。タブレットは縦向きと横向きの両方で使用されるため、向きによって画面のレイアウトが大きく変化します。縦向き・横向き対応型のツールは、デバイスの向きごとに別々のヒートマップを生成します。縦向きでは文章を読むことが多く、横向きでは動画を視聴したり画像を閲覧したりすることが多いという傾向があります。また、縦向きでは片手操作が増え、横向きでは両手操作が増えるため、タップされる場所も変わります。向きごとの分析を行うことで、どちらの向きでも使いやすいデザインを実現できます。

生成AIを活用したツールではヒートマップ解析の多くを自動化できる例が増えています。例えばVWO CopilotなどではAIがクリック・スクロールデータを解析し、洞察レポートを自動生成します。Pedowitzによれば、こうしたAI分析を導入すると従来2～3時間かかっていた作業が30～60分に短縮され、約95%の時間削減が可能です。

AIエージェントはヒートマップデータから具体的な改善提案を自動生成する機能を持ちます。例えば、Optimizely OpalのHeatmap Analysis Agentでは、解析するページのURLとヒートマップ画像を与えるだけで最適化テストのアイデアを生成できます。またPedowitzでは、AIエージェントを稼働させると数分でサイト上の課題を抽出し改善策を提示できるとされています。

最新のヒートマップツールでは、PC、スマートフォン、タブレットを横断してユーザー行動を比較分析できます。例えばVWO Heatmapsでは、デスクトップ・タブレット・モバイルの各デバイス上のヒートマップを並べて表示し、デバイス間の行動差を可視化する機能が提供されています。生成AIによる自動分析機能と組み合わせることで、タブレット特有のUIパターンも含め多様な環境下でのUX改善に活用できます。