診断型デザイン
(Diagnostic Design)
実際の業務において、UXの多くは診断的な作業になる。
1. それ は 機 能 して い る か? 現実の環境で? 実際のユーザーにとって? しかも客
観的に測定できる? ならば最高だ。すぐに情報収集を始めよう。アナリティクスを
設定し、ユーザーがデザインをどう使っているかを定期的に観察し、話を聞けるあ
らゆる人からフィードバックを集めよう。一方で、これらの活動に過剰なコストをか
け な い ようにも 心 が けよう 。
2. 観察結果・症状をクラスター化して記録する。ユーザーに関する観察結果を収集
し、それらを分類・グルーピングする習慣を身につけよう。共通の原因を持つと思
われる症状が多いほど、それは価 値のある問題である可能性が高まる。たとえば、
データ上ではコンバージョン率が低下しており、調査ではユーザーが混乱している
様子が見られ、さらにステークホルダーがフォームに多数の必須質問を追加するよ
う依頼している場合……それらは同一の原因に起因する課題のクラスターかもしれ
ない。
3. 最大のクラスターから順に、最も可能性の高い原因を探す。リスト 化 し た 症 状 の ク
ラスターごとに、考えられる現実的な原因をできるだけ多く洗い出そう。大きい(症
状の数が多い)クラスターで、かつその症状を引き起こす原因が確度高く想定でき
る場合は、いよいよデザインに着手するタイミングだ。
4. 解決策をデザインし、テストする。これらの症状すべての原因となっている問題を
解決できる、新しく改善されたデザインを作成したら、それを現実の世界でテストし
てみよう。理想的には、A/Bテストを行うか、本リリースしてユーザーの反応を測
定したい。最低でも(測定不可能な場合など)