はじめに

#DXあんとれ1stで学んだメモを見ながら、自分に特に印象に残っているところ、ヒントになりそうなところ、卒業制作に特に必要そうなところを抽出しました。何回目で学んだか書いておきました。思い出すきっかけの単語になれば。ちなみに日付は昼の部です。
ユーザーインタビューで困ってる場合は、20231122_ユーザービリティエンジニアリング以下を参照ください。

20231101_DX入門とユーザーエクスペリエンス

クリニックの事例
〇いいサイトを作ってほしいというリクエストに対して、「ではどんなサイトが良いですか？」と聞くのではなく、実際に東北まで行ってクリニックを丸一日かけて観察した結果、同じ電子カルテが重いという不満が分かったが、実際に調べると古いPCを使っていることに原因があった。
自分の考えや体験は一度捨ててみる。やりたいことでもなく、できることでもなく、求められていることをやる。そして可能ならそれを少し超える。

使う人を中心に考えていく＝HCD人間中心デザイン

20231102_デザイン解決プロセス

デザイン≠アート
デザインは想いをロジカルに形にした美。
言われたことをやるのではなく、言われていないことを実現する。
すべては修行。
実際に観察して、考えることが大事→気づきの訓練
自分の頭の中から答えは出ない
デザインとは「ユーザに望む行動をとってもらうこと」
本当に求められている想いをロジカルに形にしたもの。

世の中で売れている物には必ず理由がある。→なぜ売れているのか。
①解決に値する課題
②それに対する解決策
③使う人がいる
（これ、卒業制作のレギュレーションのもとになっていませんか？）

20231106_データの扱いとEBPM

思い込みは外すことができないことを認識する。
→だからデータで判断することが必要。
ヒューリスティック（経験則）から「現実に即した合理性のある意思決定」へ

エピソードベース→それってあなたの感想ですよね（相関関係）
エビデンスベース→ファクト。武器にして戦う。（因果関係）

EBPM＝定量的なデータドリブン+定性的な調査と分析
→ちゃんとした数値としてのデータ+実際に起きていて、見て、確認した現実
→定量的なデータドリブン+定性的な調査と分析（実際に赴いてみてみる）　のどちらも大切。

DXはIT化×業務改革
〇第一段階で機械ができることは機械ができるにして可処分時間を増やす。
〇空いた時間で第二段階。業務の棚卸をして改革に向かう。データに基づいた意思決定により新しい価値創造を行う。

20231108_業務の棚卸しとChatGPT

修行は多くの物を見ることが大切。
因果関係の推論は100%因果関係にあること証明することは極めて困難。
時間とコストを書ければ確度は高くなるが、やった方が早いケースももちろんある。
一方因果関係を証明したほうが結局お金がかからない場合がある。

経験の価値は？
現場の知見が多くあることの価値は大きい。
知らない因果関係の候補を見つけ出すのは至難の業。とはいえ経験則からだけ判断をするのは危険。

どうやって復習する？
後は実践。業務の中で小さくから活用しましょう。

なぜエピソードベースが支持され、エビデンスベースの支持が得られにくいのか。
エモいから。感情的に支持している物を理屈を飛び越えて使ってしまう生き物だから。
そこまで含めてUXの設計

人間にできることを機械にさせてもあまり楽にならない。
AIは０から1を作り出すことや、短い時間で文法的に間違えずに書くことが得意。

20231110_Power Platform

AIに人が勝てる分野
「人である」という事実は残る
機械が代替しても最終的な責任は人が負う。最終的には人間がチェックすると考えれば、可能性が思い浮かんでくるのでは
知っている→理解している→できる
まずはtryしてみる。無理やりにでもやってみる。講座の内容を使ってみる。
まずは目の前のことを。
自分の業務が自分の手にとって楽になること、これが第一歩。
まずはひたすら業務で使う、空いた時間で趣味で使う。
そうすれば業務での使い方を思いつくようになるので業務で使う。それを繰り返す。

20231113_アジャイルとBizDevOps

〇カンパさんの目覚まし時計の例
新しいデバイスを作成してくれた→結果使わずに放置されている。なぜ？
企画→設計→実装→テスト　通常はすべてが完成しないと触ることができない。
→テスト時にようやく間違いに気づく。＝最初に立てた企画が正しいことが前提なモノづくりになっている。
大事な機能から（MVP)から小さく順に回していく。それが本当に有用であるかのチェックができて大きく外すことがない。（間違いに早く気づいて手戻りを早く行える）

〇誰も何が正解なのかわからないことを合意した状態から、正しい（精確）なものを正しく作る。

202321115_ソーシャルイノベーション概論

小さく試すことのメリット
→アジャイルの考え方のポイントは手戻りが少ないこと。大きく作って手戻りが大きくなるよりもお金も安く済む場合がある

VUCAの時代では、最終的なゴールは「わからない」
何が正解か、何がゴールかわからないスタンスをとる。目の前で今一番必要とされることを積重ねていく。実はその方がゴールを描くよりも早く結果がでる場合がある。
アジャイルの主目的の一つに「想像できないものを形にする」
人が考えうるMAXの形を超える。つまり、想像の100点を超えていくことができる。

改善することよりも新しいことを行うことの方がリスクが小さい
イノベーションとは今のやり方の延長線上ではなく、新しい解決策を提示すること。新技術の開発ではない。

社会全体をよりよくするソーシャルイノベーションは、インクルーシブでないとできない。＝インクルーシブなイノベーションは社会全体にとって良いモノでないと成立しない

・すべての人にとって利益のあるものでないとうまくいかない
・新しいことを始めるには合理的（データドリブン）でないといけない
・アジャイル的な変化を前提とした考え方を組織体に浸透させることができ、ファクトを基にした意思決定ができる。
・やりたくなる
・実際にやることに意味がある

ロジカルシンキング＝答えになりそうなもの
置きに行く思考（答えになりそうで、合理的に見える）
想定された（不幸な）発見ではなく、想定されなかった（幸運な）発見がセレンディピティ。これがイノベーション。
だから予測して生み出すことは原則不可能。

20231117_イノベーションとマネジメント

20231120_広報とマーケティング

ある日突然言われても人は協力したり見たりしてくれない。
ある程度人となりが分かっていて初めて興味を持ってくれる

どれだけ良いものつくっても、使われない施策はゴミである。

→「強く必要とされるもの」を「適切に届ける」マーケティングは、顧客から出発する。すなわち人間、現実、欲求、価値から出発する。
「われわれは何を売りたいか」ではなく、「顧客は何を買いたいか」を問う。マーケティングとは、顧客を理解し抜く事、そして事業のすべてを顧客の視点で捉える事。
出典：「創造する経営者・マネジメント」　P.F.ドラッカー

Appleでは…？
→AppleはWhyから作った、Whyから伝えた。
コンピュータは人の能力を拡張する。自転車は人の行動範囲を増やす。
Appleは人のクリエイティブを加速するのだから、美しく、性能高くないといけない。だから最終的にこういうコンピュータを作った。

顧客を想像してはならない。顧客に直接聴かなければならない。

20231122_ユーザビリティエンジニアリング

改善は顧客から出てくることはあるが、原則的にイノベーションは顧客の声から出てこない。

夫婦ですら何を考えているのかわからない。顧客になりきることはできない！
だから自分達が作れるものを作るのではなく、人が欲しがるものに合わせて、製品を組み立てていく。

顧客はまだ世にない「新しい価値」を欲しいと言わない。

ユーザーインタビュー
問題点や解決策を聞いてはいけない。なぜなら言葉にした時点で、その人のフィルターがかかるから。
インタビューは望むことの抽象度を下げるために行う。
だから聞いただけではなく、実際のタスクまで落とし込む必要がある。
インタビューで見つかった関係者を並べる
関係者と共に、聞き出した要望を並べていく
誰のどんな要望からかなえていくべきかを考える
→何をどのくらい解決すればいいのかのMVPが見えてくる。

MVPのプロトタイプができれば実際に使ってもらって、ユーザビリティインタビューへすすむ。そのサイクルを回す。

20231124_卒業制作イントロダクション

事前にインタビューの内容は一切決めないべき。なぜならその内容はインタビュアーの「聞きたいこと」になるから。

果物の収穫の比喩。
ざっくり果物を入れるためのカゴだけ持って行くけど、何を入れるのか決めていない状態。どんな話が飛び出してくるのかわからない。飛び出した話を深堀していく。聞かれた側は「え？こんなインタビューで役に立つんですか？」といわれるくらいでちょうどいい。