デザインの味付け
s-umemoto
デザインの味付け。はい、始まりました。デザインの味付け。
この番組は、株式会社ajike代表の梅本とその仲間たちが、デザインについて雑談を交えながら話す番組です。
今日のお相手は、先週に引き続きまして、デザイン組織開発支援事業部マネージャーの原さんです。原さん、よろしくお願いします。
n-hara
よろしくお願いします。
s-umemoto
一番最初に私が話す前向上みたいなのがあるじゃないですか。
n-hara
はい。
s-umemoto
ジングルにしていいような気がしますね。
n-hara
確かに。毎回言われてます。
s-umemoto
毎回目をつぶりながら言ってますね。なんだったっけ。
結構噛まなくなってきたんですよ、最近。
n-hara
すごいですね。
s-umemoto
中間って感じですね、最近。
n-hara
言い慣れてきました。
s-umemoto
言い慣れてきました。
でももう一個、ねりーニュースっていうのやってるんで。
フィグマプラグイン開発するぞーさんと一緒にやってるんですけど。
あの時も、あれこれ何の番組で何を話せばいいんだっけなって思いながらやってますね。
さてさて、今日のテーマは何でしょうか。
n-hara
今日のテーマはユーザーインタビュー、ちょっと引き続きになるんですけども、
ユーザーインタビューの分析方法
n-hara
訂正調査って言われるものだと思うんですけども、その分析ってどうやってやるのかについて話したいと思います。
s-umemoto
これは結構知りたい人が多いんじゃないですか。
n-hara
そうですね。結構難しい領域に思われがちなので。
s-umemoto
確かに。
じゃあ最初に訂正調査っていうのは何かっていうと、
なんで今日この訂正調査の分析をテーマにしたのかっていう話をいただいてもいいですか。
n-hara
はい、そうですね。
まず訂正調査っていうもの自体なんですけども、
ちょっと説明をすると、調査の対象者の方の発言とか行動とか観察から情報を得るっていうことを目的とした調査書になります。
なのでユーザーインタビューとかユーザビティテスト、訂正的なユーザビティテストなどが該当するんですけれども、
もう一つしかしもの定量調査っていうものがあるんですけれども、
こちらは明確に数字とか量とかそういったところの統計的な調査っていうところを手法としてはしているもので、
定量的なユーザビティテストっていうものもあったりするんですけども、
それだとタスクの例えば達成率とか、そういう数字で表せるもので調査をしていく手法だったりとか、
またユーザーの声を聞くっていう手段だとアンケートを取ったりとか、そういうものが定量調査に当たるものになるかなと思います。
なぜ今回この調査のテーマを持ってきたのかっていうところで言うと、
定制調査っていうところの分析っていうのは定量の調査の分析よりも作業のイメージがつきづらいっていうところが、
お客様が結構言われるようなところがあって、
ちょっと難しく感じる方も多いんじゃないかなというふうに思ったので、今回ちょっとテーマとして持ってきました。
s-umemoto
言葉からしても難しいもんね。
n-hara
そうですね。
s-umemoto
定量調査と定制調査って何っていう。
一番最初にこの辺のことを勉強すると最初に出てくる話なんですけど。
n-hara
そうですね。
s-umemoto
今見てもやっぱり自分も分かりづらいなと思って見てる定制調査。
内容はね、先ほど原さんが整理してくれたみたいに言う通りだなと思って聞いてました。
定制調査、どのように分析したらいいんですかね。
n-hara
はい、そうですね。
まず分析の前提にはなるんですけども、先ほどお伝えしたように定制調査っていうのは、
情報としてはユーザーの発言と行動と観察っていうので得られる情報っていうのがあります。
この情報っていうのは、前回の回を聞いていただいている方はちょっとイメージはわくかなと思うんですけども、
事前に計画書を作って、どんな目的でどんな質問をどういう流れでするのかっていうのを準備をした上で、
この情報を引き出していくっていうのがまず前提としてはあります。
実際インタビューとかされるときっていうのは録画をしたりとかテキストで記録を取ったりということを行って、
この記録自体は残していくってことをするのがまず分析前の前提の部分になります。
ここからの分析の流れなんですけれども、まず分析をするときっていうのは、
分析をしやすくするための整理をしていくっていう作業をします。
これは先ほど言ったようにメモをした記録とか録画したデータとか、
その辺りを見ながら情報として整理をしていくっていう作業になるんですけれども、
例えば分類をするようなイメージですね。
こういう発言はこういう分類に当たるんじゃないかっていう形で分類をしていったり、
あとは何かエクセルとかでリストアップをしていったりとかっていう形で、
分析をしやすくするための環境っていうのを作っていくっていうのがまずあります。
よくやるのは、いろんな方に聞いている発言っていうのがあるんですけれども、
分析の手法と注意点
n-hara
そういう発言を同じリストにまとめていって、カテゴリー分けですね、分類をしていって、
その分類をしたものをまた一つの塊として共通のカテゴリーとして求めていくっていう作業をやることが多いです。
これは例えばカテゴリーのイメージとかで言うと、課題とか欲求とか価値観とか、
例えばそういう発言から分類をしていくことができるとすると、
これは課題ですね、これは欲求ですね、これは価値観ですねっていう形で分類をしていくイメージですね。
なのでこの辺りを分析に入る前にですね、整理の段階として分類分けをして、
それぞれの発言をこれは課題です、これは欲求ですって形でまとめていっておくと、
実際に分析をする際に、これってつまりどういうことなのかっていう、
洞察を得るっていうことができるようになるっていうことですね。
なので絶対分析をする前にこの整理っていうのをやった上で分析をしていくっていうのが非常に重要になります。
s-umemoto
ちなみにこの洞察を得るっていうのは結構また言葉として難しいんですけど、どういうことなんですか?
n-hara
そうですね、洞察を得るっていうのは、例えばそのユーザーさんの発言とかがあると思うんですけれども、
例えばいろんな方がいろんな言葉で発言して違うことを言ってるんだけども、
その発言の背景ですね、分析を見ていくと共通の課題があるよねっていうところ。
つまりそれを要約していくと、こういう課題があるんだみたいな形で、
発言の内容からシーンを読み解いていく作業っていうのが洞察で得るっていう作業かなと私の方では思っていて、
結構この作業ってちょっとイメージがつきづらかったりとか、
慣れないとなかなか難易度高いなっていうふうに思われる作業だと思うんですけれども、
結構訂正調査の肝になる部分なのかなとは思ってますね。
s-umemoto
これはあれだよね、いわゆるインサイトを見つけるとか、それとほぼ同じような言葉なんだと思いますけどね。
前半の分類するっていうことで言うと、
専修大学の上平先生の受け入りになりますけど、
n-hara
すごい分かりやすい言葉で、分けることは分かることみたいなキャッチコピーがあったんですよ。
s-umemoto
さすがだなと思いますよね。
n-hara
分かりやすい。
s-umemoto
分かりやすいよね。
なので、洞察を得る、インサイトを探る前にちゃんと分けましょうと。
分けてくると見えるものが出てきますので、
そこからインスピレーションとかも働かせながら、
インサイトを見つけるとか、そういうふうにして分析しているよっていう話になるんでしょうね。
すみません、私の拙いコメントを入れてしまいましたね。
ありがとうございます、早速。
ちなみに原さんの方で、分析のときはどういうことに気をつけたらいいかっていうのはありますか。
n-hara
そうですね。よくある状況としては、発言をそのまま受け取ってしまったりとか、
あとは分析結果として発言をそのまま使ってしまうということがよくあるかなと思います。
s-umemoto
あるよね、これね。
n-hara
ありますね。
s-umemoto
ちなみにこれ、言語化するとこなんでそのまま受け止めたらダメなんだっけ。
n-hara
そうですね、先ほどもちょっとお話ししたように、
分析っていうのは得られた情報から洞察を得る作業だと思っているので、
ユーザーの発言っていうのはあくまで一時情報というか事実の情報として捉えるということが重要かなと思っています。
なので、例えばその情報を踏まえて、そもそも検証したいときには目的があると思うんですけども、
その目的に立ち返ったときに、例えばチームで共通認識を持ってサービスを開発するために
また、プロダクトの課題を見つけて使い捨てUIに改善したいとか、
そういう目的を持って検証していると思うんですね。
そこに対して今回の事実情報っていうのを踏まえたときに、
ユーザーの真意を見抜く
n-hara
どういう洞察を得られるかっていうのを分析していくっていうのが非常に重要だと思っています。
それでもしですね、発言をそのまま受け取ってしまうところの悪い例で言うと、
ユーザーが赤がいいですっていうふうに何かプロダクトに対してですね、
ここ赤がいいですって言った場合に、それをそのままプロダクトに反映してはいけないというようなイメージですね。
そもそもインタビュー時に何で赤がいいって言ったのかって深掘っておくことが必要だと思うんですけれども、
なぜそのユーザーは赤が良いと言ったのかっていう真意を見抜くっていうことが、
s-umemoto
この洞察を得るっていうとしてすごい重要だと思っています。
なるほど。とはいえですよ原さん。
真意を見抜くっていうのはやっぱり難しいと思うんで、意地悪な質問になりますけど、
もう少し詳しく教えてもらってもいいですか。
n-hara
そうですね。例えば例で話すと、先ほどその赤みたいな話で言うと、
その赤っていうふうに言った意図ですね、なぜなのかっていうのを考えたときに重要な文字が見づらくて、
もっと強調してほしいから赤っていう例を出して、
強い色を出して言ったんじゃないかとか、
あとは例えば他のボタンで赤を使っていて、
同じ操作なんだから同じ色にしてほしいっていうような部分で赤にしてほしいっていうふうに言ったんじゃないかとか、
そういう形で赤がいいって言ったところの背景ですね。
直接発言としては出てないんだけれども、
つまりこういうことを言いたかったんじゃないのかっていうのを分析していくっていう、
そういうイメージですね。
s-umemoto
分かりやすいですね。なるほど。確かに。
n-hara
なので結果的に一人の人が言っていたということをそのまま反映するってことではないと思うんですけども、
何名かの発言っていう内容を通じてこの辺りのシーンを見に行っていく、
結論付けていくっていうところではあるんですけども、
その発言の内容をそのまま反映するんじゃなくて、
あくまで事実情報としてこういう情報が得られて、
そこから得られた度札っていうのはこれですっていう形で分析をしていくっていうのが、
定性調査における分析っていうふうに理解していただければなと思います。
s-umemoto
なるほど。分かりやすい例。
発言内容の分析
s-umemoto
ありがとうございます。
でも難しいってことですね。
難しいですね。はい。
よくMVPの絵とかでもありますけど、
フォードの人の質問で、
馬の時の話、もっと速い移動手段が欲しいって言ったら、
もっと速い馬が欲しいみたいなのがあるじゃないですか。
それとちょっと似てますよね。
もっと速い馬が欲しいって言ったら、馬を探しに行くタイプかもしれないですね。
確かにもっといい馬ありそうですねとか。
ちょっと馬かっこいいしなとか思っちゃう。
n-hara
撮りましょう。
s-umemoto
撮りましょう。分かりました。
ということで、ちょっと今日難しい内容だったかもしれないですけども、
ユーザーインタビュー、つまり定性調査ですね。
定性調査の分析方法ってどういうふうにやったらいいのかなっていうので、
ラジオ的にライトに聞きたいなっていう方には参考になったんじゃないかなと思います。
今日も聞いていただきましてありがとうございました。
n-hara
ありがとうございました。
s-umemoto
編集後期。
馬の話で盛り上がりますか。
n-hara
最後の。
s-umemoto
原さんは馬は好きですか。
n-hara
好きです。
s-umemoto
府中の競馬場とか行ってなかった?
n-hara
行ってます行ってます。旦那さんが好きなんで。
s-umemoto
一緒に行くんだ。
n-hara
たまに、はい。今も。
s-umemoto
今も。あそこ綺麗だもんね。
n-hara
すごい綺麗ですね。家族連れも結構たくさん。
s-umemoto
旦那さん当然賭けていらっしゃると思うんですけど。
大丈夫だよね。別に光栄だもんね。
原さんは賭けたりとかするんですか。
n-hara
しないです。私はお酒を飲みに行ってる。ご飯食べに行ってる。
s-umemoto
広い綺麗なエリアで。確かに競馬場ってちょっと面白いもん。
n-hara
面白いですね。
s-umemoto
僕もかけないんですけど、たまに行くんですよ。競馬場。
馬ちょっと綺麗だなって思ったりするんですけど。
そのときに競馬場にあるレストランみたいなのに行くと、たまに馬主さんが出てくる。
馬主さんは胸に馬主バッジみたいなのあるじゃないですか。
ありますね。
あれをつけてレストランに出てきて、「馬主だー!」みたいな。
n-hara
確かに。ちょっとテンション上がりますね。
s-umemoto
ちょっとテンション上がるんだよね。馬主さんと同じ空間でご飯食べている。
馬主ってこの世にいるんだなって思いましたね。
n-hara
確かに。見たことないですね。
s-umemoto
あんまり見たことないよね。
n-hara
ないですね、私は。
s-umemoto
こんなこと言っちゃいけないですけど、もし馬主をちょっと見てみたいなという方は、競馬場に足を運ぶのも面白いんじゃないかと思います。
今日も聞いていただいてありがとうございました。
