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「デザイン思考入門」

に関する学び

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色で感情は伝わる？ まず、自己紹介の際に「今の気分は何色か」を色で表現するというお題に取り組むよう指示された点が印象に残りました。最初は意外に感じたものの、先生から「デザイン思考では物事をビジュアル化することが重要」と説明され、なるほどと納得しました。普段、仕事や私生活でさまざまな表現方法を用いているものの、色で気持ちを表すという発想はあまり意識していなかったため、新鮮に感じました。 デザインはなぜ重要？ 次に、「ビジネスプランからデザインへ」というテーマの講義で、改めて気づかされることがありました。ビジネスを生み出す際、市場価値や競合状況、資金繰りなどの分析が重要視されると同時に、顧客そのものやその行動に注目し、顧客体験価値を最大化するアプローチが存在することを学びました。この考え方が、「初めから万人ウケするものは作れない」という現実を実感させ、デザイン思考の価値を感じさせるものでした。 新発想の壁は？ 現在、私はSIerに勤め、新たなビジネスプランを考える立場にあります。IT業界では、AIを活用した取り組みが多く見受けられますが、既存サービスについては既に多くのアイディアが出されている状況です。そのため、従来のマーケット分析だけではなかなか新しい発想にたどり着くのが難しいと感じていました。 共感はどこで生まれる？ そこで、今回学んだ「人間中心」や「顧客体験価値を最大化する」という視点で、まずは一般企業の従業員の中から特にどの部署・誰に焦点を当て、どれだけ共感できるかを試みることにしました。これまでは、ビジネスを考える際「モノ」ではなく「コト」に着目していましたが、具体的なイメージがつかみにくく、行き詰まりを感じていました。今後は、改めて「ヒト」を重視し、顧客の行動や体験に寄り添いながら、新しいビジネスの可能性を探っていきたいと思います。

SCAMPERは何ができる？ PMIのAI Agentに関する登壇資料作成の中で、SCAMPERのフレームワークを応用する試みが行われました。具体的には、S（Substitute）として従来のPPT作成をやめ、ClaudeやGensparkなどのツールで資料を作成した後にPPT化する方法や、C（Combine）でGeminiのDeep ResearchとChatGPTのデータ分析、そしてClaudeやGensparkのスライド作成機能を組み合わせる工夫が挙げられます。また、A（Adapt）ではDeep Researchを講演シナリオ作成に応用し、M（Modify）ではGensparkの生成物をFigmaで編集する方法、P（Put to another use）ではジブリ化を意識した画像作成機能を利用してスライド資料を作成するアイデアが検討されました。さらに、E（Eliminate）により、ゼロからのPPT資料作成を最小限に抑え、R（Rearrange）では結論を補強するためのエビデンス集めにDeep Researchを活用するという工夫がなされました。 資料作成の今後はどうなる？ 一方で、AIによる資料作成の技術は向上しているものの、何度も修正が生じた結果、従来の方法と比べると作業工数に大きな差がない状況です。以前はほとんど使い物にならなかったツールが、現在は曲がりなりにも利用可能なレベルにまで進化しており、今後の発展に期待が持てると感じました。ただし、現時点ではかなりの工夫が必要なため、AIにそのまま講演全体を依頼するのは難しいと実感しました。単一のツールやアイデアだけでは実現が難しい面もありますが、SCAMPERのようなフレームワークを活用することで、多様な視点やアイデアが生まれ、AIを用いた資料作成の可能性が広がると考えています。

どんなデータで戦略化？ 私の顧客は主に社内の営業担当で、取得できるかどうかに関わらず、どのようなデータがあればより戦略的な活動が実現できるかというアイデアを集めるブレーンストーミングが面白いと感じています。現状、データ提供側は、こうしたデータをもとに顧客の考えや行動を理解し、営業がその仮説に基づいた行動に移ることを前提としているため、実際のデータ活用にはつながっていないと考えています。そのため、単に可視化しているデータに対する意見収集にとどまらず、営業として必要なデータについても積極的に意見を集めたいと思っています。 伝え方はどう変える？ 既存のデータの可視化においては、私自身が顧客（営業）視点で開発を進めています。しかし、システムベンダーとの要件定義の際、どうしても自分が実現可能だと感じているアイデアしか伝えがちでした。そこで、直近のシステム改修にあたっては、実現が難しいかもしれないアイデアも含め、幅広い提案をもとに話し合いを行いました。 代案提示の意味は？ その結果、実現不可能に見えるアイデアに対しても、ベンダー側からは「こういった形なら実現可能」という代案を提示していただくことができました。これにより、自己完結する前にアイデアを言語化し、関係者に発散することの重要性を学びました。 参加者選定どうする？ また、ブレーンストーミングの手法についても新たな学びがありました。これまでは、同じグループや部内で取り組むレクリエーション的なブレーンストーミングにおいて、出されたアイデアがどこか似通っており革新的なものを得られなかった印象がありました。今回、出したい成果に合わせて参加者を選び、初めからブレーンストーミングの設計を行うことで、以前感じていたもやもやの原因がわかり、スッキリとした気持ちになりました。

どうやって共感を深める？ 対象者への共感を深めるためには、まず対象となる人々をしっかりと観察し、オープンな質問を投げかけることで豊かな情報を引き出すことが大切だと学びました。そして、ユーザーからの質問をそのまま受け入れ、彼らの感情や動機を的確に把握することが求められると認識しています。 なぜシニアが注目される？ また、私が取り組むキャリアコンサルト事業においては、高齢化社会の進展や企業が採用するシニア層に関する課題に注目しています。具体的には、再雇用制度を導入し、シニアの豊富な経験を活かそうとする企業が増える一方で、雇用保証に対する不満から転職に踏み切るシニア層が存在するという現状があります。そのため、経営者がシニア社員に感じる課題について深く聞き取る必要性を感じました。 なぜ熱意が足りない？ 実際に、シニア層を積極採用しているあるベンチャー企業の経営者と面談したところ、シニア層は豊富な経験を有する一方で、仕事への取り組みに熱意を欠く場合があり、前職での経験を基にネガティブな意見を述べることで、若手社員に影響を与えることもあるという指摘がありました。転職を決意しチャレンジ精神をもって入社しているシニアであれば、同一企業内で再雇用を選んだ場合も、必ずしも高い積極性が発揮されるかどうかは疑問が残ります。限られた人材で経営者のビジョンを実現する環境では、シニア社員の行動や発言も厳しく評価されると感じました。 キャリアはどう育む？ キャリアコンサルトとしては、経営者の思いと同時に、シニア自身が持つスキルへの自覚や、シニア世代としてのキャリアビジョンを育むことが重要だと考えています。そのため、現在のシニア社員が抱く仕事観や人生観を正確に把握し、よりポジティブな行動に繋げる支援を行う必要性を強く感じました。

現場の観察結果は？ 現在、私は企業の働く環境や働き方に注目し、現場での観察や各部署・従業員、経営者へのヒアリングを通じて、組織の現状を把握する業務に取り組んでいます。まずは現地を訪れ、どのような空間や状況で働かれているのかを確認し、必要な点と不要な点を整理するとともに、各要素がどのように関わり合っているのかを分析しています。また、企業文化を実際に体感することで、コンセプト作成へとつなげる作業も行っています。 企業の未来はどう？ さらに、企業が将来どのような姿を目指すのか、あるいはどの方向に進むべきかを経営者や従業員からヒアリングし、上からの指示と下からの意見を踏まえながら、空間や働く環境で解決可能な課題を見出しています。経営計画書やその他の企業情報サイトなどを活用し、数年先の理想像を認識したうえで、現状との差異に存在する課題を抽出しています。 部署の声は伝わる？ また、企業にはさまざまな部署や職種が存在するため、すべてに対して共感を得るのは容易ではなく、共感を深めるための調整も必要です。働く環境やその中の人々への共感は、企業を取り巻く経営環境、社会背景、歴史、顧客、社会貢献といった多角的な視点から理解することが求められ、単に短時間で得られるものではないと感じます。 共感から何が学べる？ 共感とは、相手を深く知ることで生まれる大切な要素であり、その過程で得られるインサイトは今後の改善策を見出すための重要な入り口です。具体的な手法としてのヒアリングは、内容や方法によって得られる情報が大きく変わるため、効果的なヒアリング手法を学ぶことが非常に重要です。共感によって浮かび上がる課題と、お客様が認識している課題をしっかりとすり合わせ、共有することが今後の課題解決に欠かせないと改めて感じています。

生成AIで何を学んだ？ 試作のグループワークを通じて、多くの受講生が高度な生成AIを活用している様子を目の当たりにし、私自身にとって大きな学びとなりました。アイディアを言語化したり、絵にすることに抵抗がなく、むしろ自らビジュアル化を楽しむ私にとって、このような生成AIの活用には改めて驚かされました。最新のテクノロジーを適切に用いることで、高いレベルのアウトプットが迅速に実現できるという点に、非常に刺激を受けました。 AIとデザイン思考はどう？ 試作の過程で、生成AIが具体的なプロダクトデザインにおいて非常に得意であることが実感できました。一方で、デザイン思考を単なる思考法として用いる場合、抽象的なアイディアの整理や言語化において、AIがどこまで役立つのかという疑問も湧きました。企業の経営課題や公共サービス、交通、住居、教育、金融、軍事といった様々な領域でデザイン思考を応用することを考えたとき、AIをどのように効果的に活用すべきか、改めて考える機会となりました。グループワークの中で、他の受講生からは「AIでは生み出せない発想を引き出すためにAIと対話する」という意見も伺い、多様なアプローチが考えられることに大変興味を覚えました。 課題で得た自信は？ デザイン思考入門の学習を通しては、毎回の課題回答や振り返りが、言語化のトレーニングとして非常に役立ったと感じます。業務での活用を意識し、各課題に対して即座にスピード感を持って回答することで、クライアントとのやりとりを想定した実践的なエクササイズにもなったと思います。これにより、自分の言語表現力が磨かれるとともに、生成AIの能力に対する素直な感動と共に、実際に試してみたいという気持ちが芽生えたのは、今回の学習の大きな成果といえるでしょう。

顧客中心のステップとは？ 考え方のステップについて学びました。特に「顧客中心」というアイディアが印象に残っています。 まず、顧客の行動やニーズ、体験価値を表現し、それをデザインとして具体化します。その後、商品化までの過程で何度も試行錯誤を行い、検証と収束を繰り返します。このプロセスには、試作品の作成とその検証が含まれます。 デザイン思考の役割とは？ デザイン思考とは、「潜在意識を表面化」させることを指します。万人向けにデザインされたものは衰退する時代になり、適切なターゲットを設定することが重要です。このターゲットを正確に捉えることが求められています。 私の職種である広報として、この考え方は「新しい価値」を見つけるための能力を養う補助となると思いました。顧客に徹底的に寄り添い、デザインに落とし込んで表現する反復行動を通じて、観察眼を鍛え潜在意識やニーズを引き出す力を培えると感じます。 調整力を高めるには？ 業務全般においても、特に「調整」に活かせそうです。何が本当のイシューか再考し、適切な課題設定へのステップを導く基礎となります。このエッセンスを活用することで、組織のビジョンや全体のデザインにも役立てる可能性があります。 具体的には、広報のKPI設定について模索しています。この設定が組織のビジョンを最大化するための基盤であり、将来的には次年度の設定にもこの考え方を取り入れられるか試してみます。 日常にデザイン思考はどう活かせる？ 最後に、業務における「顧客」をどこに置くかを整理し、何から考えるべきかを見直す訓練をしています。日常の些細な場面でも活用の余地があるか振り返ること、また、自分の潜在意識から何がデザインできるかを実験し、他者理解の一助となるよう努めています。

グループの意見整理は？ 私の仕事では、ワークショップで複数のグループが参加し、ブレインストーミングを行いながら、各グループでKJ法を用いてアイデアや意見の整理を常に行っています。各グループはツリー状にまとめることで、トップダウンとボトムアップの視点から課題を抽出し、その後、各グループで共有しながら、端的な言葉でコンセプトにまとめています。 KJ法の難しさは？ しかし、一方でKJ法だけでは整理しきれない単独のアイデアや意見の扱いが難しいと感じています。また、KJ法の性質上、多数決的な判断に陥る恐れもあるため、得られたアイデアや課題をペルソナを活用して具体化したり、カスタマージャーニーで視覚化することが重要だと考えています。 迅速なプロセスの鍵は？ さらに、アイデア自体が実際の成果に結びつく確率は低いため、アイデア出しからペルソナ作成、カスタマージャーニーの完成までのプロセスをいかに迅速に回すかが鍵となります。これを実現するためには、プロジェクトチームの編成、アイデア出しのための環境作り、そしてフィードバックの方法などを工夫する必要があります。 発想の工夫はどう？ アイデア出しにおいては、常識にとらわれないぶっ飛んだ発想を恐れずに出すことが重要です。そのため、アイデア出しの場や雰囲気の整備に加え、日常的に物事を正面だけでなく、さまざまな角度から眺め、俯瞰する習慣を持つことが必要だと実感しました。また、出されたアイデアを文字にまとめることで、新たな発想や次のステップのインスピレーションが得られることも大きな収穫でした。 新手法への挑戦は？ 今後は、これまで試してきた方法以外にも新しいアプローチを取り入れ、どの手法がどの状況で効果的かを引き続き研究していきたいと思います。

アンケート変更の必要は？ 自社サービスのユーザー向けに定期的に開催しているイベントでのアンケートについては、これまで項目を変更せずに実施してきました。項目変更を行うと比較が難しくなると考えたためです。今後は、アンケート内容に本当に変更の必要があるのか、改めて問い直しながら検討していきたいと思います。 インタビュー内容は羅列になる？ ユーザーインタビューでは、インタビュー後の記事化において、質問内容と返答が単なる羅列になりがちな点を改善する必要を感じました。コーディングを実施することで、情報の分析がしやすくなるとともに、他者へ伝わりやすいアウトプットにつながると考えています。まだ試行段階ですが、各担当者と意見交換の場を設け、特にインタビューに関しては、こちらが意識してヒアリングしないと暗黙知を引き出せないため、事前に質問項目に組み込むか、必須項目としてルールを決めることにしています。 定性定量の違いは何？ また、今回の取り組みで、解決策を前提に課題を定義しないという考え方や、分析データの収集方法には定量分析と定性分析の2種類があることを認識しました。定性分析は、感情など数値化や可視化が難しい情報の解析に適しており、暗黙知と形式知の両面を理解することが大切です。暗黙知については、こちらから意識して引き出す必要があると感じています。 課題設定はどう見直す？ これまで、課題は解決策をあらかじめ想定したうえで捉えていたため、今回の「解決策ありきで課題を定義しない」という視点は大きな気づきとなりました。定性分析の難しさを実感しているため、まずは自分自身のナノ単科におけるカスタマージャーニーを作成し、感情の可視化の練習からアプローチのコツをつかめるよう挑戦していきたいと思います。

共感の価値は？ デザイン思考における「共感・課題定義・発想・試作・テスト」の5つのステップについて、2点の学びがありました。まず、共感の重要性です。共感とは単に同意することではなく、お互いが認識できる共通の「何か」を見出すことだと感じました。 非線形の魅力とは？ 次に、これらのステップは非線形に繋がっているという点です。特定の順序にこだわるより、行きつ戻りつのプロセスを経ることが、各ステップが互いに影響し合い、より良い思考とプロダクトにつながると実感しました。 意見共有は難しい？ また、システム開発の上流工程では、プロジェクトメンバー間でどのように意見を交わし、定義を共有するかが非常に重要です。システム思考がその施策として大きな役割を果たす可能性はあるものの、実際にどの程度効果を発揮するかはまだ未知数です。一方で、プロジェクトメンバー間で「共感」がどこまで実現できるのか不安に感じることもあります。これまでの経験から、どうしても「同感」に偏ってしまい、ほぼ100%の合意が必要とされる傾向があるように思えるからです。すなわち、MUSTとWANTの区別なく、すべてが必要とされる状況が根付いているのではないかと考えています。 今後の課題は？ この点については、今後学びながら整理し、業務に活かしていきたいと考えています。具体的には、まずは受講生の仲間に「共感」についてヒアリングを行い、意見を共有してみたいと思います。ワークは課題中心であるため、私個人の興味本位で話を進めるのではなく、オフ会や自主的な懇親会などの機会を利用して課題提起を試みるつもりです。また、実際の仕事の中で共感と同感の線引きがどのように行われているのかも観察しながら検証していきたいと考えています。

なぜ共感が大切？ 高専教育におけるデザイン思考の実践応用が具体例として示され、プロジェクトベース学習の改善の流れがとても分かりやすく整理されていました。まず、学生が実際に課題に取り組む様子を観察し、どこでつまずいているかを体験的に理解する「共感」のステップから始まります。その後、「2年生のプログラミング初学者がエラーメッセージに直面したとき、原因の特定が難しく挫折感を感じている」という具体的な課題定義につながり、その問題に対する多角的なアプローチとしてSCAMPER法を活用する発想へと発展させています。 試作とテストの効果は？ さらに、簡易的なデバッグガイドやチェックリストを作成し、小規模なクラスで試用することで、「試作」と「テスト」のサイクルが迅速に回されました。実際の授業では、このプロセスを通して、教員が見落としていた細かい困難点や、学生が質問しづらい心理的ハードルが明らかになり、具体的かつ効果的な改善策を議論できる環境が整えられました。 多角発想はどう役立つ？ また、従来の一方通行の解説にとらわれず、例えばエラーメッセージを視覚的なフローチャートに変換するなど、多角的な発想が功を奏しました。この結果、学生同士が自然に教え合う雰囲気も生まれ、クラス全体の協力体制が強化されるという予想外の効果も確認されました。 試作の意義を感じる？ さらに、デザイン思考における試作の意義が改めて実感されました。実物に近い試作に限らず、デザイン画や説明動画など、さまざまな形でフィードバックを得ることが可能です。視覚的な印象や使用シーンの具体性を重視するフィードバックは、教材の改善に大いに役立ち、実践を通じた気づきを促す重要な要素となっています。

なぜデザイン思考？ デザイン思考の考え方を学ぶ中で、伝え合うためのスキルを磨くことが、使う人や顧客にとっての最適解に近づくための道筋を明確にするプロセスだと感じました。ターゲットを絞り、共感を基に相手の課題を深く見極めることで、多くのアイディアから最も適切なものを選び出し、再び広げたり収束させたりするアプローチは、さまざまな局面での正解への一助となるスキルだと思います。 サイト改善の理由は？ 公式サイトのリニューアルでは、現状の課題を洗い出しながら、ウェブの目的や望ましい改善策を検討しました。誰に向けて何をどのように届けるかを具体的に設定し、ターゲットユーザーがサイト訪問前にどのような行動を取るか、訪問時の行動にどんな仮説が成り立つかを考察しました。その後、必要なコンテンツを明確にし、目次やサイトマップの階層構造を設計。企業の目的とユーザーのニーズを一致させるため、まずユーザーのジャーニーマップを作成し、その結果をもとにワイヤーフレームを作成・必要なコンテンツを配置しました。 価値はどう伝える？ また、自社の価値を示す外向けのキャッチコピーを考案し、情報発信のコンテンツを整理することで、新たな視点で情報を伝え、今後の活動につなげられるかを検討する取り組みも行いました。 情報設計は何で？ さらに、公式サイトリニューアルのための発信情報見直しプロジェクトを立ち上げ、社内の意見を集約するとともに、外部ユーザーの行動を意識したコンテンツ設計を目指します。グループ会社向けの情報発信においては、ユーザーが抱える困りごとを把握する機会を設けるなど、イントラネット向けと公式サイト向けに目的に合わせた情報設計を分けて進めることを考えています。