khmmin-blog - Tumblr blog

[khmmin-blog]

UX KANSAI#04,05_質的調査

本日のセミナーの流れ

9/2（土）

"人が嬉しいこと", フィルードワーク

KA法/KJ法

価値マップ作成

9/3（日）

パターン・ランゲージシート作成

アイディア＆提案作成

プレゼンテーション

"人が嬉しいこと", フィルードワーク

今回のテーマは”人はどんな時嬉しいなのか？”だった。フィルードワークに出て嬉しそうに見える人の写真を撮った。”手を繋いでいる写真”, “ベンチで横になっている写真”, ”テニスをやっている写真”など、たくさんの写真を撮った。その中、ただ単に撮ってもシーンが飛んでいるので、焦点を合わせ、”前”→”中”→”後”が見える対象に選定し、追いかけた。 その対象が、”スペインから旅行にきた家族”。

以下の区切りで特徴があった。

住んでいるスペインの街はブラウンのイメージが多く緑がない

日本いきて、ある店で五条をお奨められた

五条にきてみたら、すごく緑が多く癒された

この対象が撮ってた何十枚の写真の中で、しっかり区切りがあってシーンごとに体験が見えた。

KA法/KJ法/価値マップ作成

スペイン旅行家族意外にも嬉しそうな写真サンプルを元にKA法を利用し、”出来事”, ”ユーザーの心の声”, ”行為の背景”で価値分析し共通のパターンを見つけるようにした。

数十枚の写真から分析した価値をKJ法を使って、再分類した。グルーピングしたカードを価値マップとして横軸、縦軸に位置づけをして並んだ。

普段の生活であまり他人がどこで嬉しさを感じるかを気にしていないし、見ていないので、ちょっと難しさも感じた。一方では、今まであまり考えていない部分なので、逆に考えることができて、意識することになった。

パターン・ランゲージシート作成

価値マップで作った位置づけから、共通パターンを言語かすることでパターン・ランゲージシートを作成した。

パターン名を書く時ははできればシンプルにキャッチコピーのように書いた方が良い。

いろんなパターンの中で、特に自分が気に入ったパターンが、以下の２点。

対戦相手を見つけることで繋がれる

いつもの違う場所で、二人のライフスタイルを維持する

このパターンから、問題（Problem）と解決（Solution）を考えた。

アイディア＆提案作成

“人が嬉しい時“のフィルードワークと価値マップ、パターン・ランゲージシートで出たもので、ある企業の課題の提案につなげる。

対戦相手を見つけることで繋がれる

いつもの違う場所で、二人のライフスタイルを維持する

上記のパターンの問題と解決から考えた案が、”空き部屋or地方マンションの別荘化”である。詳細では、”シェア別荘”と”シャア別荘オフィス”である。

都市生活から疲れた人に、都市から離れることで、

シェア別荘で癒される

シェア別荘オフィスで仕事してすっきりする

シェア別荘を持っている優越感

という価値を提供できて、出てきたパターンからの課題を解決できると共に、ある企業の課題解決として繋いで考える価値があるのではないかと思った。

[khmmin-blog]

UX KANSAI#03_ビジネスインタビュー

本日のセミナーの流れ

ビジネスモデル・キャンバスとは？

ビジネスモデル・キャンバスの作成

CVCA（顧客価値連鎖分析）の作成

ビジネスモデル・キャンバスとは？

ビジネスモデル・キャンバスとは、

CS(顧客)

VP(価値提供)

CH(チャネル)

CR(顧客との関係)

RS(収益)

KR(主なリソース)

KA(主な活動)

KP(主なパートナー)

CS(コスト構造)

上記9つの項目を分析し、収益＆事業＆パートナー＆流れなどを見える化することができる。

ビジネスモデル・キャンバスの作成

＜UX KANSAI Dチーム＞

※今回Dチームは、国際面にも今後力を入れたいと��ろもあって外国人（留学生、社会人、観光客）をユーザーに設定し、空き部屋とマンションをどう活用するかについて分析を行った。

CVCA（顧客価値連鎖分析）の作成

CVCAを作成すると、顧客と企業とパートナー企業の事業の流れ、資金と収益と支出の流れの関係性を一目で確認できる。

[khmmin-blog]

UX KANSAI#02_オブザベーション

本日のセミナーの流れ

観察（発話、行動、録画）

観察結果分析

モチベーションから課題発見

改善案を提案

オブザベーション（行動観察）

今回の観察法は、「交流的観察」。被験者の行動を直接見ながら質問していく観察。 ex）富士フィルム：実際にカメラを使っている家庭に訪ね、写真集を見てみると、人は風景を撮っているのではなく、ほぼほぼ人物を撮っていることがわかった。

「観察」の大切なポイント

被験者の行動一つ一つに興味を持ち、追え！

モノはみない。人をみろ！

プロダクトの改善なので、人じゃなくてモノを見てしまう傾向がある。なぜ、そのプロダクトを使っているのか？どのシーンで課題があるのか？

仮説を持たない！

観察する方法

発話記録：発話を全て記録する

被験者が話さない場合、話せるように質問とかしながら誘導する

行動記録：行動を全て記録する

録画：もしの漏れまで掴むことができる

「上位下位関係分析」

被験者の発話＆行動データからシーンごとに被験者の感情曲線を書いてもらい、分析し課題を見つける。ユーザーの深いところをしることができる。

改善案

今回は、ゼリー食べるシーンを被験者3人にやってもらい、発話・行動を分析した。チームではゼリーってそもそもゼリーで選ぶというより中に入っている果物でゼリーを選ぶ。そのため、一口で果物とゼリーを一緒に食べるようなプロダクトを提案した。

[khmmin-blog]

UX KANSAI #01_ブートキャンプ

□イントロダクション

- UX KANSAIセミナーを受けることに当たっての姿勢や焦点を合わせることなどの話を聞きました。

セミナーは単にきて聞いて終わるのではなく、ブログまで書き込むことが大切。

振り返りもなり、学んだことをきっちり飲み込むことができる。

▷ 「スキル＝知識・技術＋判断」、「発達」

単に教えてもらうのではなく、自分でやって見て失敗しないと発達できない。一発で成功することが良いことではない、失敗がないと潰れてしまう可能性が高い。

▷ 「体験」と「経験」は異なる

体験は単にやってみだけである。経験は体験から得た学びをさらに活かして、取り組んでみてさらに何か得ること。

▷ 「省察」と「外化」

「省察：せいさつ」：自分が経験したことを振り返って、多様な観点からもみること

「外化：がいか」：まずは脳から出して発散すること

[khmmin-blog]

正しいMVPと顧客の学習

講師：Melissa Perri プロダクトマネージャー、UXデザイナー

「実験」は短期間で繰り返してしないといけない

MVP（Minimum Viable Product）

　MVPとは、「検証に必要な最低限の機能を持った製品」我々は完璧なプロダクトを作ってリリースしようとしている。 ➡︎ 遅くなるので、変化についていけない。必要なテストを早く繰り返して行う必要がある。コスト的に時間的に無駄だと思うかもしれないが、そうではない。テストを繰り返すことで、意味があるかないかが見えてくる。完璧にプロダクトを作ってリリースするとしても成功するかは不確実な状況であるため、繰り返しのテストで改善していくことが大切である。

しかし、ただ早めに出したら良いなのか？　➡︎　それではない。

「プロダクトを制作する前に必ず答えを出せないといけない５つの質問がある」

１.   ユーザーが本当にこの課題を持っているのか？ ２.   ユーザーが何を求めているのか？ ３.   ユーザーがその課題を解決するために現在何を行っているのか？ ４.   デバイスはどうするのか？ ５.   どこで使���のか？

➡︎ 上記の質問に答えてからプロダクト制作に入ることが大切である。 ➡︎ 普段、上の５つを考えずに開発に入るが、それは大間違いである。

例をみると、 PIXARの例

PIXARは必ず繰り返しのテスト（実験）を行う

繰り返しの実験を通してもし結果が無いとしても、プロダクトの価値の有無を知ることができる

ユーザーが本当に必要とすることは何かをわかるようになる

実験にはコストがかかるが、これは無駄なコストではない

必ず学びを得ることができる

➡︎ 単に開発するのではなく、実験を通して問題点とビジョンなどをわかるようになる。これらを考えて、認識して進む必要がある。

Problem-Solution Fit、Product-Market Fit

P/S FitとP/M Fit の２つの段階がある

我々はP/S Fitを先にせず、P/M Fitからする場合がある ➡︎ P/S Fitを先に考え、価値があるのか、本当に課題があるのかを把握しないといけない

実際の例 　ニューヨークのスタートアップ（食材料とレシピを一緒に売る会社）の話である。この会社の狙いは、スーパーマーケットに行ける時間が少なく、何を作れば良いのかに悩むユーザーに食材とレシピを送ることである。

　事業を開始したが、ユーザーが注文に至るまでの突破率が低かった。アイディア会議を行ったが、どこが本当の問題かわからなかった。ログをみると、ページに入り登録する人もいるが、途中で入力に諦めるユーザーが増えた。それで、一応コンバージョンレートを増やそうと決めた。しかし、やっぱり住所入力で諦めるユーザーが多かった。会員登録自体で諦めているユーザーが多いので、ユーザーのE-Mailがわからない。そのため、ユーザーとのコンタクト自体が不可能であった。 　それで、「今日はなぜログインしないですか？」という会話をするようなポップアップ窓を設置することになった。最初チーム内で誰がそんな面倒くさい返信をしてくれるのかというネガティブな反応で反対された。しかし、実際に設置してみたら1日100件以上のメッセージが届いた。内容は、「なぜ、競合会社もあるのにあなたたちにお金を払いながら購入しないとダメなのか？」とかの内容が殺到した。原因を探ってみると、住所入力のフォームの問題ではなく、ホームページの仕組みの問題であった。料理の種類を見せる「メニュー」というボタンがハンバーガーボタン中にあったため、ユーザーにとっては探しにくかったので、加入自体に魅力を感じていなかったことだ。 　そのため、ハンバーガーボタンをなくし、ボタンをトップに全部見えるようにレイアウトを変更した。その結果、ユーザーにとってわかり安いUIになり、改善できた。

➡︎ ここからわかることとは？

我々はユーザーを逃している。しかし、なぜ逃しているのかをわかるためには実験（テスト）しないといけない。

実験を繰り返してすることが大切である。

何もしないとそのままである。

知っている部分が知らない部分お境界線は存在する。

知らない領域がどこなのかを少しずつ考えていくことが重要である。

他社の例

◯ HiflyのMVP

大型航空会社のテストを実施

新経路を代わりにフライトし、乗客数などを実験する

◯ AirBnBのMVP

最初ニューヨークで部屋を出す人は多いが、お客さんは少ない

アパート紹介写真が汚かったので、綺麗に写真を撮って変更し、ABテストを実施

成功的にお客さんが増えたので、専門のフォトグラファーが写真を撮ることになった

◯ Amazon echoのMVP

Siriはロボットっぽいである

echoを本当に人間同士で会話してるように作ったら、会話が増えるのはないだろうか？ ➡︎ どうすればよいだろう？

人々に質問をする実験を行った ➡︎ 人々は普段どのような質問をするのか？などをチェック

声の高さ、性別によって話す方など、様々な項目を設定し実験を行った ➡︎ 人間が話しているように制作し、大ヒット！

大きな課題が解決になれるものは、大きなビジネスになれる ⬇︎ どうしたら？ ⬇︎ 実験しかない！

プロダクトを出したらそれで終わりなのか？ ⬇︎ それではない！ ⬇︎ 出したから次のステップにいくのはなく、繰り返して実験し、改善しないといけない！ ※フェーズ１で終わるのではなく、改善しつつ価値を提供し続けることが大切！

MVPという言葉を使うのが大切ではなく、小さい実験でも繰り返して行い、良いものに改善していくことが大切

全体まとめ

　プロダクトの開発側では、リスクが怖くて、まだ未熟だと思って、完璧にしてリリースしたいという傾向がある。しかし、それは現在の変化について行けず、遅くなり負ける道である。ということで、ただ早くリリースすればよいだろうか。それでもない。機能不備の適当なプロダクトをリリースしろではなく、一つのプロダクトが完成されたらリリースし、実験を繰り返して、素早く改善していけということである。

　さらに、実験をすることが、ユーザー離れの原因、コストの負担などのリスクが怖いという考えを持っているかもしれないが、それではない。実験は多くの学びがあり、気づいていない部分を気づくことができる。つまり、必ず学びがあり、結果として意味がないプロダクトであったら捨てて次に活かしたら良い。

　ここで最も大切なことは、ただ単に素早くリリースすることではなく、実験することである。実験を繰り返し改善していくのが、プロダクトの成長にもなり、ユーザーに良い価値を与えることができる。

[khmmin-blog]

フリクションの一覧

講師：Stephen P. Anderson アメリカのUXストラテジスト

フリクション（Friction）：摩擦や衝突

ユーザービリティ

心理学（psychology）：心理学をいかに製品に適用するのか

心理学要素を追加

ゲームの場合、フリクションが大切

フリクションによって人の振る舞いが変わる

★コカコーラのフリクション

左の写真のようにコップを持って直接飲料水をくむのが子供の楽しみ

右のようにフリクションを変更して子供の楽しみが低下

６つのフリクション

BAD FRICTION：利用フローがスタックすること

UNSEEN FRICTION：利用フローをジャンプすること

BOUNDARY FRICTION：人間とデバイスのタッチポイント間を継ぐこと

INTENTIONAL FRICTION：あらかじめ事前に防ぐこと

LEARNING FRICTION：学習を通してわかりやすくなること

EXTERNAL FRICTION：条件や規制をふまえること

◯ BAD FRICTION（悪いフリクション）

シンクホールのようなもの

飛行機チケットページ

視覚的フリクション

情報共有する時、"会員加入してください"

何かをしないとやりなおしになる、"もう一度入力してください"

アイコンと内容が一致しない

悪いフリクション見分けたり避けるための手段 ユーザーインタビュー、サーバーログ（サイトデータ）のレビュー、率直でわかりやすい言葉を使う、よく使われるパターンの利用、CRUD、UXやユーザービリティを扱った良書を読む

CRUD：イ���ターフェイスが備えるべき機能：Create（生成）、Read（読む）、Update（更新）、Delete（削除）

◯ UNSEEN FRICTION（見えないフリクション）: 機械的にまだ表面化されていないもの

電話代請求者

Slack

Shelfe

支払いしようとしたら"ログイン"が求められる → IDって？と思い入力すると"異なります" → パスワードリセットなどの何回の試みでやっとログイン → "広告"が出る → スキップしたら請求者が出る

SMSを利用した支払い：１回で終わり。最高のフリックション

返事の例が出てきてダグを押すだけで、返事ができる。（全て打たなくてもよろしい）

本棚に並んでいる本を写真とると、本のリストが出てくる

見えないフリクションへの対処

見えていない課題を見つけることは極めて困難。発見は、情熱をもった人によるアイデアから始まることが多い。

課題が見つかったとしても、目新しい、今までにやり方と違うという理由で反発に合う場合がある。

語るのではなく見せる：めで見えるかたちにしなければサポートをエルことは難しい

テストをして正当性を証明する：見せたとしても目新しいという理由で伝わらなかったり、現存ユーザーが混乱するからという理由で採用されない場合がある。

見えないフリクションの探し方 以下のことに多くの時間を費やす

類似した体験を実際にしてみる

新しいテクノロジーを調査する

極端な状態ばかり注目しない

◯ BOUNDARY FRICTION（境界フリクション）：デバイスと人間の境界線を超えること

Uber

車を呼んだら近くくるのはわかるが、どの車なのか？

MIND THE GAP

境界フリクションの対処 境界フリクションは以下のような状態で起こりうる

あまり目立たない製品・サービス・タッチポイントなどに組織のサイロが集中している場合

タッチポイントを通して一貫性のあるユーザー体験が提供できていない場合

境界フリクションの探し方

サービスオリエンテーションの実施

機能やタスクではなく、望ましい結果や意図を考える

タッチポイントの間にある「seams」へフォーカスする

現在のテクノロジーで何ができるか模索する

◯ INTENTIONAL FRICTION（意図的なフリクション）

パスワードのレベル（弱い、強力とか）

２段階承認

コメントを書く前に考えさせる作業

➡︎ より良い体験を与えるためのフリクション

意図的なフリクションへの対処

セキュリティの向上など特定の場合以外は使われない

フリクションを加えることで数値向上やコンバージョンに影響があるものの、品質を伝えることができる場合もある

論理的な課題も忘れずに

意図的なフリクションの探し方

プロセスを遅らせることでユーザーのメリットになる場所は？

インタラクションをロールプレイしてみよう

◯ INTENTIONAL FRICTION（意図的なフリクション）

パスワードのレベル（弱い、強力とか）

２段階承認

コメントを書く前に考えさせる作業

➡︎ より良い体験を与えるためのフリクション

意図的なフリクションへの対処

セキュリティの向上など特定の場合以外は使われない

フリクションを加えることで数値向上やコンバージョンに影響があるものの、品質を伝えることができる場合もある

論理的な課題も忘れずに

意図的なフリクションの探し方

プロセスを遅らせることでユーザーのメリットになる場所は？

インタラクションをロールプレイしてみよう

◯ LEARNING FRICTION（学習フリクション）：新しいことを学ぶためのフリクション

運転する時、どのように運転するのか（エクセル、ブレーキとか）は学習の一部

学習は面白くする必要がある

ユーザーに考えさせるデザインが大事

生命保険の場合、山ほどのリストがある、ユーザーは何を選んだら良いかを迷う、どう解決するのか？

学習フリクションの対処

複雑なことはユーザーから隠す

ユーザーの代わりに選択してあげる

アルゴリズムに複雑なことを「アウトソース」する

課題

使いやすい、効率的といったこと以上のことがあるとしたらそれは何か？その体験の中に避け難い学習課題が存在するとしたら何か？もしあるとしたら、学習体験を楽しくするなどリフレームすることができるか？

◯ EXTERNAL FRICTION（外的フリクション）

変えないかもしれないし、変えなくても良いかもしれない

"なぜ？"かを聞くこと、"違う"と言ってみれば意図が分かるようになる

フリクションが良くないと思うかもしれないが、それでもないかもしれない ➡︎ "なぜ？"と問いしてみよう

フリクションを再定義してみよう。

できないかもと思っても、できるかもしれない

外的フリクションの対処

何もしない

ハックする

外的フリクションの探し方

「なぜ」と問う。否定的な回答に対して深堀りをしてみる

認知されている制約の中から真の課題を理解する

ハックするだけの価値が本当にあるのか、そこまでやる意味があるのか検討する

全体まとめ

　ユーザーはサービスを使っている途中に様々な摩擦と衝突と出会う。様々なステップとハドルとの出会いでストレスを感じたり、諦めたり、乗り越えたりする。必ずしも良いフリクションを提供することがユーザーのストレスをゼロにするのか？結論から言うと"それではない"。 ユーザービリティを考えると、フリクションは"悪"と思うがちだが、必ずしもそれではない。例に挙げられたパスワードやゲームなど、学習をさせユーザーに考えさせるためにわざとフリクションを入れておく場合もある。なので、ただ単に自分のサービスのフリクションをゼロにしようとする考えより、再定義を通してうまくフリクションを使える方法もあるのだ。

[khmmin-blog]

計測のさらに先を読む

講師：Erika Hall Mule Design共同設立者

　 　今の時代、たくさんの情報が氾濫しているが、デザイナーはどうすれば良いなのか。デザイナーの課題は何だろうか？

データだけで人間が欲しい答えを得れるとは言えない

人はコミュニケーションを通して意思決定をしている。

コンピュータがいくら性能が良いとしても、人間が欲しい答えを出すとはいえない。

主観的な人間と数値を使うコンピュータは異なる。

　デザインは不完全な人（デザイナー）が不完全な人（ユーザー）のために制作しているもの。 つまり、人間は論理的ではないため、論理的にアプローチする努力が必要である。 ただのデータでは人は動かない。ストーリーを通して人を動かすことができる。

ストーリーで人を動かした例

　カンボジアは経済的な理由で、60%が鉄分不足の貧血である課題を持っていた。 この課題を解決するために、鉄分を食べさせると解決できるのではないのか？ 鉄分が含まれている石を入れて料理をすると、鉄分も吸収ができるだろう。 鉄分吸収➡︎貧血解決

　しかし、人々は鉄分が含まれている石を入れて料理をしようともしない。 なぜできないのか、石の形の問題なのか？ 花の形に作ってみようか？と思い、村人にインタビューを行った。

　結果でわかったことは、人々は魚を食べるとラッキーになると思っていた。 では、魚の形で石を作ったらどうだろうか。 実際的に作って、村を回りながら健康に良い石だと伝えた。 村人は実際に石を入れて料理し始め、貧血の人が減少した。

この例でわかることは、

普通の石と魚の石は同じ成分であるが、結果的に魚の石を人々は使ってくれた。

人間の経験というのはただのデータだけではなく、日常生活にマッチしないといけない。合理的な分析だけでは良い結果を出せない。

論理だけでは習慣を変えるのは難しい。ストーリー、つまり共感できるストーリーになることで変えることができる。

データドリブン

　ビックデータはブームであり、250Kバイトが１日に作られており、90%以上は最近作られたデータである。

　膨大なデータは世界の意思決定に使われている。 しかし、膨大なデータがあるといって良いユーザー体験を提供することができるわけではない。 なぜかというと、人間の脳は合理的な思考をするのに限界がある。 人間は自分自身に合う（パターンマッチ）データだけを受容しようとする。

人間は自分の環境に合わせて変わる。

　サービスで機能を追加する時、一旦機能を追加してその機能に合う数値を組み合わせようとする。 つまり、データがあるといってそれが全て正しいと言えない。データに依存してしまうとただ単に組み合わせようとしてしまう。 定量、定性二つを知るべきである。

全体まとめ

　世界では意思決定をする時、データを基に決定する。しかし、データが100%正しいと言えない。なぜなら、人間は不完全な生物であるためだ。その時必要なスキルが定性調査である。定性調査を通して不完全な人間の価値観＆習慣＆環境などを知ることができる。ただ、定性調査にも弊害があり、現在の環境や状況によって結果が変わってくる可能性がある。つまり、意思決定をする時、定量と定性のバランスが大切である。

　定量調査をする時、本当に中立的で正しい方向性を持って数値を見ているのかを認識し、定性調査の場合は、物事にクリティカルなシンキングを持つ必要がある。