デザイニング・マルチデバイス・エクスペリエンス ―デバイスの枠を超えるUXデザインの探求

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6章　コアデバイスを超えて

6.3　3Cの拡張

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6.3.1.3 デザインレッスン：データからの（実行可能な）知識の抽出

Nestは適応的デザインによる製品の好例です。Nestでは利用者の行動パターン、

嗜好、行為、そして使用状況を常に収集することで、システムがユーザーを「理解

する」ようになります。そして、抽出された知識に基づいて、ユーザーのさまざま

な状況におけるニーズに合わせて体験を常に微調整することにより、Nestは自身

を適応させることができるのです。このようなコンテキストアウェアネスは、漸

進的学習とともに、IoTというビジョンの重要な要素になります。つまり、このア

プローチにより、デバイス間の単純なデータの収集から、有用な情報の抽出へと

大きくジャンプアップしたことを意味しています。それによりシステムが自立的

に働いて、私たちの生活を豊かにしてくれるのです。

次の章では、それ自体重要な課題である、マルチデバイスにおけるデータ収集

と分析について説明しますが、データ自体はただの手段であることを覚えておい

てください。つまり、積極的にユーザーの目的達成を支援できるように、データ

をなるべくインテリジェントかつシームレスな方法で人間にとって実行可能な形

にすることが最も重要なのです。この意味でも、Nestは、データをユーザーに伝

えるだけではなく、データを有効活用することで、適応的にコンテキストに応じ

た振る舞いを実現し、よい体験を提供した好例と言えます。

6.3.2 スマートフォンの拡張：BiKN

BiKN（図 6-5）は、iPhoneを使って探しものを助ける、もしくは iPhone そのも

のを探すことができる製品のエコシステムです。BiKNは、キーリングサイズのタ

グのセットと、それらと無 ...