何を作るか

• きっかけ： 弱い接着剤があっても使い道がありませんでした。 一方、簡単にはがれない本のしおりが欲しいとも思っていました。（潜在ニーズ）
• デザイン： 弱い接着剤を利用したら、つけたりはがしたりできるが簡単に落ちないことに気づきました。
• 効果： 付箋紙として普及しました。

• きっかけ： アメリカの食品チェーン店は、レジの行列を解消したいと考えていました。 それに役立つ統一的な商品コードがないかと探していました。（顕在ニーズ）
• デザイン： 1949年、モールス信号を印刷したバーコードが発明されました。 これ自体は、使い道がなく特許切れになりました。 60年代になって、スキャナ技術が発達してきたので、バーコードが利用できるようになりました。
• 効果： 統一的な識別コードとして、物流その他、いろいろなところに、利用されました。 日本で２次元化して二次元バーコードとなり、世界に貢献しました。

• きっかけ： S社の名誉会長が、旅客機内で時間を持て余していました。 自分ひとりで、きれいな音で音楽が聴きたいと思ったのです。 （潜在ニーズの発見）
• デザイン： 従来のテープ・レコーダー・プレイヤーから、 録音機能を切り捨て、再生機能とヘッドフォーンを組み合わせました。（既存技術の取捨選択）
• 効果： 持ち運びできるパーソナルな音楽体験となりました。（新市場型、ブルー・オーシャン）

• きっかけ： 掃除をしていると、フィルターが目詰まりし、すぐに吸引力が弱くなります。 また、紙パックを買って交換する手間がかかります。（潜在ニーズ）
• デザイン： D社創業者の隣に、木材工場がありました。 その粉塵除去装置は、空気を高速に回転させてごみを分離し、ダストに落とすものでした。 その技術を転用しました。
• 効果： 紙パックの不要な掃除機として普及しました。 （持続的な改善、しかし既存メーカーにはできなかったブルー・オーシャン）

• きっかけ： 家具を車で運ぶのが大変でした。 家具販売企業のI社の従業員が、テーブルの脚を外せば、車に入りやすくなると気付きました。 （配送コストという潜在的課題）
• デザイン： 組み立て式家具によって、家具の配送をなくしました。
• 効果： 流通・在庫コストも削減。 従業員削減。 品ぞろえ増加。 消費者は、低価格（ローエンド型）で、買って即日から使えるという満足。

• きっかけ： G社の社員が、スマトラ沖地震の動画をインターネットで探しました。 しかし、なかなか見つけられませんでした。(潜在ニーズ）
• デザイン： 動画共有サイトを作りました。
• 効果： 世界で最も大きなサービスの一つとなりました。

• きっかけ： I社は、ロボットメーカーでした。 多くのお客様に、「掃除をしてくれるロボットはいつ出るのですか？」と言われていました。（顕在ニーズ）
• デザイン： 12年間かけて、技術を積み上げました。 ブラシでごみをかきあげたり、 ごみセンサーで繰り返し走査したり、 地雷検知のナビゲーション・システムを利用したり。
• 効果： 今までにない自動掃除ロボットとなりました。（ブルー・オーシャン）

• きっかけ： A社創業者は、サンフランシスコに住んで、家賃を払うお金がありませんでした。 あるとき、大きな会議が行われることになって、ホテルがどこも満室になっていました。
• デザイン： 空いている部屋を旅行者に貸し出しました。
• 効果： シェアリング・エコノミーとしてブレイクしました。（従来のホテル業を脅かすローエンド型）

• きっかけ： U社創業者は、今、この場でタクシーに乗りたい、と思いました。 が、どんなに手をあげてもタクシーは止まってくれませんでした。（潜在ニーズ：すぐ呼べるタクシー）
• デザイン： タクシーの運転者と客を、スマート・フォーン２タップで、マッチング。 （既存のスマート・フォーンという技術革新を利用）
• 効果： 急成長。 ライド・シェア、MaaSという新しい潮流を生み出しました。（新市場型）

• きっかけ： 東日本震災時、電話もメールも通じないときに、米国発のマイクロブログSNSが活躍しました。（潜在ニーズ）
• デザイン： コミュニケーションに最低限必要な機能に絞り込みました。 また無料（IP）電話で普及を図りました。
• 効果： 親密な人同士のコミュニケーションツールの位置を確保しました。 日本では、インフラというくらいまで浸透しました。

• きっかけ： 「割れシイタケ」は、十分においしい。にもかかわらず、正規の流通ルートに乗りませんでした。（潜在ニーズ）
• デザイン： 商品が多い中で（レッド・オーシャン）、生産工程に手間をかけず、販促に費用をかけず、 ブランド品ではないが、良いものを売りました。（ローエンド型）
• 効果： しるしのない良い品というイメージのブランドとして、世界的に成功しました。 消費者は、精神的な満足感を得られるようなビジョンに共感して、ものを買うことの例となりました。

• きっかけ： 米国のN社創業者は、ビデオレンタル店で返却忘れのために遅滞金をはらいました。 そのとき、そのビジネスモデルはよくないと考えました。（潜在ニーズ）
• デザイン： サブスクリプション制のビデオレンタルを始めました。 見放題なうえ、返却すると次のビデオが見られるという動機付けで、顧客を離さない仕組みを作りました。
• 効果： 広告なしで、どのデバイスでも視聴でき、既存のテレビメディアを脅かす存在になりました。

• きっかけ： R社は、駐車場管理システムを事業にしていました。 駐車場の価値は自動車を止めるだけでなく、その生活拠点への近さであることに気づきました。
• デザイン： 駐車場の一区画に大型トレーラーを駐車し、中華料理からイタリアンまで4～6店舗を収容できるようにしました。
• 効果： 北米の都市人口の7割をカバーする4,500以上の拠点から、生活拠点に近い利点を生かして、 15分以内のフード・デリバリを提供しました。

ここで、成功事例の共通の特徴をまとめます。

• 第1に、前例のない解決策であるということです。
• 第2に、解決する課題が明確で、その解決が人々のニーズを満たすということです。
• 第3に、結果として、人々が受け入れ、広まることです。 広まることで、今までなかった市場が生まれるか、既存の市場が様変わりします。

では、逆に、イノベーションに本質的でない特徴は何でしょうか?

ある場合は、技術は重要な構成要素です。 しかし、別の場合には、ローテクのみで社会を変革しています。 技術は、課題の解決に利用する手段です。 すなわち、手段である技術は、イノベーションの条件ではなくて、オプションです。 つまり、イノベーション＝技術革新では、ありません。

イノベーションは、ある課題を解決することが、人々に受け入れられることで起こります。 そして、解決される課題の大きさが、価値を決めます。 ある技術でどう解決するかという手段（ＨＯＷ）が、価値をもたらすのではありません。

それでは、商品やサービスの価値とは何でしょうか？

どのくらいの数の顧客が使うか？ 顧客がどれだけお金を払うか？ 顧客がどのくらい頻繁に使うか？ どのくらい社会が変わるか？ その後どのくらい文化的遺伝子として残るか？ そのほか、いろいろ表現できると思います。 要するに、価値は、解決される課題の大きさに応じて、人々が決めるということです。

発明王エジソンは、若いとき、初めての特許を、電気投票記録装置で取得したそうです。 その解決する課題は明確でした。 しかし、利用者である議員は、「牛歩戦術」を使います。 そのため、投票に時間がかからなくなることを受け入れませんでした。

課題はある。技術はある。しかし、 利用者が受け入れることが、変化には必要なのです。 そこから、エジソンの「人の役にたつ」諸発明の道程が始まりました。

G社の眼鏡は、カメラがついて、眼鏡がモニターになっていろんな情報が映し出されるものでした。 当初、歩きスマート・フォーンをなくすという意図を持っていたらしいです。 しかし、たとえ前を向いていても、画面を見ながらの歩きは、危険なことに変わりありません。 Wearableという技術アイデアが流行した時期でした。 何を解決するかよりも、流行の先端を走ることが大事だったかもしれません。 その上、プライバシー侵害の恐れや、デバイス越しの対人関係の不自然さを、社会が受け入れませんでした。

これには、技術があるから作ったという側面があります。 技術先行商品の失敗例は、枚挙にいとまありません。 が、例示はこれだけにしておきます。

技術があるから作ったという商品は、失敗しがちです。 なぜなら、技術がまずありきで、誰を、どういう時に、どう助けるのかのゴールが、後付けで曖昧だからです 。

図: 技術（HOW）先行の失敗理由

ゴールが曖昧だと、どこへ向かうかのターゲットがないので、迷走します。 ゴールが曖昧だと、達成基準も不明確になります。 すると、評価もできず、現在地点がいいのか悪いのかもわかりません。 暗闇で行先も決めずに走ろうとするようなものです。

技術先行の事例は、いつまでも、絶えず湧き出てきます。 なぜでしょうか？ 技術の開発者は、夢を持って取り組んでいます。 これで、あれが実現できると、未来を追及することに熱中します。 実は、そこに利用者の視点が抜けがちです。 自分と異質なものの声を聴くというのは、本質的に、難しいのです。 使い手の立場に立つというのは、失敗経験や訓練がいります。

イノベーションは、ふとした小さな気づきから生まれることが多いようです。 一方、あることの周りに、まとまって起きることもあります。 その中心にあるのは、夢です。 大きな夢（ビジョンないしミッション）があると、 数々の試行錯誤とイノベーションの母体になることがあります （技術先行の罠を注意深く避ければ）。

古い事例を見てみます。

• アラン・ケイは、誰でも使えるパーソナルなコンピュータを目指しました。
• ビル・ゲーツは、PCで、すべての机と家庭にコンピュータを置くことを夢想しました。
• セルゲイ・ブリンとラリー・ペイジは、検索で、世界の情報を組織化しどこからでもアクセスできるようにすることを狙いました。

より最近の例として、G社の地図アプリを見てみます。 前身のアプリは、『地球の３Ｄモデルをつくる』というビジョンで、 インタラクティブに衛星写真をズームして見せるものでした。 それをG社が買収しました。 その後、オンライン地理情報というビジョンを媒介として、 さまざまな試行錯誤が生まれ、多数のイノベーションが結実しました。 店舗告知・検索、口コミ、ルート検索、ナビゲーション、交通状況、風景写真、ゲーム、などです。

課題の調査を行うにあたり、事前に押さえておくべき基礎知識として、３つのことを説明します。

• 意識された欲求は現実の延長である
• 裏に多様な欲望がある
• 人には認知バイアスがある

有名な話があります。 ヘンリー・フォードは、米国で自動車産業を興したフォード・モーターズの創業者です。 当時は、馬と馬車が主な交通手段でした。 そこへ、彼は自動車を売ろうと考えた。 そのとき、人々に「乗り物として何が欲しい？」と聞けば、返事は「もっと速い馬が欲しい」となりました。 人々はまだ自動車を知らなかったのですから当然です。

のちに、スティーブ・ジョブズは、「人は欲しいものがわからない。 これだろう？と言われて初めてそれが欲しいとわかる。」と言っています。

人々が本当に欲しいものを見つけるのは、リーダーの仕事です。 そして、新しい解決策を提案するとき、人々から話を聞いてはだめです。 人々が言語化できるのは、すでにある解決策の延長にあることだけだからです。 人々が言語化できない、本当の目的と課題を発見しなければなりません。

図: 潜在意識まで探る

フォードや、ジョブズの格言を、別の観点から見てみます。 人は、欲求を言葉にします。 しかし、言葉の下には、別の本音が存在しています。 ここまでは意識されています。 それらは、現実の延長で、現在の制約に閉じ込められています。 そして、その下には、意識さえしていない欲求があります。 これが潜在意識です。 ユーザーの課題調査では、言葉にとらわれてはいけません。 言葉にされていない潜在意識まで探ります。

中国では自撮り棒がはやりました。 それを利用するユーザーの欲望は、どういうものでしょうか？ 考えてみてください。

図: 秘密の欲求感情まで探る

隠れた欲求を見つけます。 そのとき、欲求は多様であることに気をつけてください。 左側は、マズローの欲求5段階説です。 生理的なものから社会的なもの、自己実現欲求もあります。 右側はケンリックの説です。 生理的なものから社会的なもの、最後に繁殖欲望があります。 いずれでも、欲求は多様です。

図: 欲望を満たす

課題やニーズには、その裏に解決を望むある欲望があります。 課題の裏にある欲望の種類に応じて、それを満たす解決策も変わってきます。 本当の解決策とは、背後の欲望を満たすものです。

実験をします。

1. 周りを10秒見渡したあと、目をつぶってください。
2. 目をつぶったまま、思い出してください。 周りに何か赤いものがありましたか？
3. 目を開けて、赤いものを探してください。

目をつぶって、赤いものを思い出しても、なにも思い出せません。 しかし、赤いものがないか再度確認すると、実はいくつも見えていたことに気づきます。 意識しないでやり過ごしていることは、多いのです。

別の実験を紹介します (参考 [Daniel Simons, 2010])。 白い服を着たチームと、黒い服を着たチームが、 バスケットボールのパスをしている動画を見ます。 そのとき、「バスケットをしている人たちのうち、白い服を着ている人たちが、何回パスをしたのかを教えてください」、という指示を受けます。 そして、実は、その動画の最中に、ゴリラが横切ります。 たいていの人は、数えることに注意を向け、ゴリラに気づきません。 つまり、注意していることだけが、意識に入ってきているのです。

以上の実験で示されるのは、カラーバス効果といわれる現象です。 人は、お風呂でシャワーを浴びるように、環境から刺激を浴びているが多くを意識していない。 しかし、注意すると、意識に入る。 つまり、脳は、身を置いた環境で知覚した溢れんばかりの情報から、選択的に意識に取り込んでいます。

これは、カクテルパーティ効果とも通じます。 人混みや雑踏の中でも、友人知人はすぐに見つけられます。 自分に関係があったり興味があったりする言葉は聞き取りやすいのです。

また、引き寄せといわれることにも通じます。 目標を立てると、達成するための情報が集まり、目標を達成しやすくなります。 勉強の対象に興味がわくと、対象知識が頭に入ってきて、成績が向上します。

注意していないと気づかない。 逆に、気にしていることには気づきやすい。 これは、認知バイアスと呼ばれるものの一つです。 これが、課題の調査とどう関係するのでしょうか？

図: 自分が普段意識しないことに気づくには

そして、ここがポイントです。 未知や潜在的なことは、発見したり気づいたりすることが必要です。 それには、きっかけやそれなりのテクニックが必要です。 本書では、色々なテクニックをご紹介します。 役に立てください。

課題分析の具体的なテクニックの話に入ります。

調査分析は、スパイラルです。 まず、困りごと、困っている人の仮説を立てます。 仮説を検証するために、調査します。 検証したら、分析して、仮説をたてなおします。 この仮説・検証を、調査と分析を通して、繰り返し行います。

図: 課題の調査・分析のスパイラルプロセス

調査には、定性的なものと定量的なものがあります。 定性調査は、何が、なぜ、いかに、などを問います。 定量調査は、どのくらいを問います。

日本人の好きなアンケートは、定性調査と定量調査のどちらでしょうか？ もちろん、定量調査です。

定性調査は、発見のために行います。 これから紹介する行動観察法やインタビューなどがあります。 定量調査は、証明のために行います。 アンケートのほか、WEBアクセス統計などがあります。 調査は、定性調査で始め、その後、定量調査を行います。

図: 調査の手順

定性調査の効果は、問題理解を通して、ひらめきや発見を得られることにあります。

図: 定性調査の効果

なぜ定性調査が先なのでしょうか？

まずは、課題を発見し明確にしたうえで、どのくらいという問いが意味を持ちます。 問いが明確になっておらず曖昧な段階では、どのくらいかを調べても導かれる結論はボケたものになります。

図: 定性調査で問を明確にする

アンケートなどの定量調査は、正しい質問をすでに持っていることが前提です。 さらに、定量調査は顔の見えない情報収集なので、しぐさや表情が見えず本音がわかりません。 また複数人相手のインタビューをするフォーカスグループという手法があります。 が、これは、多数意見に流れやすいので、本音が隠れます。

世間に公表された調査結果というのは、大多数が定量的なものです。 定性的なものはまとめにくいのに対し、定量的なものはグラフなどでまとめやすいためです。 そのため、調査といえば定量調査しかないと思いがちです。 しかし、事前に精密な定性調査があってこそ、定量調査が成立します。 調査の現場では、定性調査こそが本質的です。

調査をする人にとって、結果が報告しやすい定量調査は魅力です。 しかし、アンケートの結果が出たときにどういうアクションをとるのかをイメージすると、曖昧な質問が多いです。 具体的なアクションに結び付かず、抽象的な知見を得るアンケートは役に立つでしょうか？ まず定性分析で問の質を研ぎ澄ますことが大事です。

代表的な定性調査方法として、行動観察法をご紹介します。 これは、問題が起きる現場で、実際の行動を観察するものです。 人々から話を聞くのではなく、深層心理を探るため、行動を観察します。

図: 行動観察法

なぜ人から話をきくのでなく、人の行動を観察するのでしょうか？

行動観察法は、言語化される以前の、無意識的な行動に注目します。 そして、その無意識的な行動の背景にある目的・課題を見つけようとします。

なぜ現場を重視するのでしょうか？

言語化された事柄は、時空を超えて共有できます。 が、言語化される以前の無意識的な行動は、その状況でしか起きません。 そして、その無意識的な行動の背景に、未知の課題があることを探ります。

具体的な実施例を見ます。 某書店の例です。 店員が、行動観察をしました。 その結果、タイトルの字が小さい新書に関し、お客様が身をかがめて手に取り、さらに試し読みをすることに気づきました。 そこで、心地よく試し読みできるように設備を工夫しました。 その結果、売り上げが増えたそうです。

行動観察法は、見て観察するだけの方法ではありません。

• 見て観察できない場合もあります。 そういう場合、現場の写真を撮って証拠集めして、それを後で分析したりします。
• また、アプリを使ってもらい、思ったことをつぶやいてもらう、つぶやき法というのがあります。

これらも、行動観察の1種です。

行動観察で、気づいたことを素早くメモするには、スマート・フォーンにメモアプリを準備しておくといいです。 メモアプリに、手書きインクと、音声認識などあります。 目的に応じて選んでください。

次に、定性分析の第2の手法である、半構造化インタビューをご紹介します。

ユーザーは、本当は何が欲しいか、言語化できません。 そこで、行動観察を通して、ユーザーの潜在意識を探ります。 ここで、半構造化インタビュー法では、逆に話を聞くという手法です。 いったいどういうことでしょうか？

この手法は、対話を通して、ユーザーの潜在意識にあることを引き出します。 半構造化インタビューは、最低限聞きたい質問を２，３準備するだけです。 ほかは流れに即して対話を進めます。 その意味で、半構造化と呼ばれます。

図: 半構造化インタビュー法

なぜ聞きたいことをあらかじめ全部準備しておかないのでしょうか？

対話の流れの中で、表面に浮上してきた言葉をきっかけにします。 そして、言葉の背後にある本音や深層心理を引き出します。

二つの手法を比べます。 行動観察は、言葉と表層意識を迂回して、行動から攻めます。 深層心理と潜在的な課題・欲望を掘り出すのに適しています。 一方、半構造化インタビューは、言葉を介して様々な状況設定ができます。 そのため、課題の掘り出しに限らず、デザインした後の評価などさまざまな場面でも利用できます。

図: 行動観察と半構造化インタビューの違い

インタビューといっても色々あります。 例えば、人事採用面接では、面接する人が面接される人を試す状況です。 その場合、相手のコミュニケーション能力などを明らかにするような、圧迫質問をするでしょう。 潜在能力を見るために、知識を必要としない知能クイズ的な質問もするでしょう。 また、性格と行動パターンを見るために、特定の状況を設定して、どうふるまうかどう考えるかを聞いたりします。 30分くらいで、人物を多面的に探ってしまいます。 インタビューには、目的に即してそれなりのテクニックがあるのです。

一方、課題の調査では、ユーザーから本音や潜在意識を聞き出す状況です。 そこで使う半構造化インタビューの基本は、師匠弟子モデルという心構えです。

図： 師匠（語り手）と弟子（聞き手）

語り手は師匠で、聞きだし役の自分は、その師匠の弟子です。 弟子ならば、でも、しかし、という言葉は、禁句です。 あくまで、師匠の語りから、問題領域の本質を教えていただくのです。

いいインタビューにするために、配慮することがあります。 まず、語り手の不安を取り除くということです。 インタビューの最初は、共通の世間話で相手との壁を取り除きます。 冒頭で、自己紹介やインタビューの目的を伝えることも必須です。 話の間は、聞き上手に徹します。 そして、最後に、言いそびれたことがないか、残すことなく話を聞いたことを確認します。

図: 語り手の不安を取り除く

いいインタビューにするための配慮点の二つ目は、語り手へのフィードバックです。 話してよかったのだ、役に立ったのだと、思ってもらうように配慮し、伝えます。 最後に、ありがとうございます、で締めます。

図： 語り手に話してよかったのだと感じてもらう

話の間は、聞き上手に徹します。 聞き上手とは、どういうことでしょうか？

聴くことは、耳、目、心を含みます。 聞くことは、耳で聞く、目でしぐさや表情を見る、そして心の中を感じることを、含みます。 聞き上手であれば、相手がもっと語りたいという気持ちを引き起こします。

図: ただ聞くだけでなく、見て、心を感じること

聞き上手の基本は、相手に集中することです。 あいづちをうつ、相手の目を見ることで、相手に集中します。

図: 聞き上手の基本

聞き上手は、話の中で、相手のメッセージを、繰り返し、要約し、確認します。 それらで、相手の行ったことを、確実に理解し、相手に聞かれているという安心感を与えます。 これが対話のキャッチボールの潤滑油になります。

図: 聞き上手の反応

対話の中では、質問の仕方にも注意しなければなりません。 質問には、開放型、閉鎖型、誘導型、制限型という4つのタイプがあります。

図: 質問の類型

この中で、インタビュー時に使うべきは、開放型です。 誘導型は、相手から未知のことを引き出すことができません。 閉鎖型、制限型は、わずかの情報しか引き出せず、すぐに対話が途切れてしまいます。 開放型質問は、何が、いつ、どのように、どこで、だれが、どれが、と聞きます。 そうすることで、自由で広がりのある解答を引き出せます。

次に流れの中で、掘り下げていくテクニックを見ていきます。

1. まず、一つの質問で一つのことを聞き、相手が集中しかつリラックスして話せるようにします。

2. また、「なぜ？」の代わりに、「もう少し詳しく教えてください」などと、聞きます。

   これは、状況によります。 親しい相手や、相手がリラックスできている状況ならば、「なぜ？」という質問をしても大丈夫でしょう。 しかし、初めての相手とか相手がまだ緊張が解けていない状態のときだと、「なぜ?」という直球質問は威圧感を与えるかもしれません。 「なぜ」は、避けたほうが安全です。

3. 相手のしゃべったことに関し、相手の観点を広げてもらうための質問をします。

   例えば、時間軸をずらした質問をします。 過去に戻って「きっかけは？」と聞いたり、未来に行って「その結果どうなりました？」と聞いたりします。 また、現実から離れてもらいます。 「どうしたかったのですか？」とか「逆だったらどう思いますか？」と聞きます。 また、相手が立場を変えてもらいます。 「ほかの人ならどうでしょうか？」などと聞きます。

4. 相手が、抽象的な言い方をした場合、具体的に言い直してもらいます。

   形容詞「いい」とか、形容動詞「楽々と」とかは、要注意です。 「なにが？ どこが？ 何と比べて？ どのように？ どういう点で？」などと、具体的に言い直してもらいます。 また、程度の副詞「すごく」なども、要注意です。 「何と比べて？」とか「例えて言えば？」などと、具体的に言い直してもらいます。

5. 最後に、言い淀み、ためらいは、本音を語りかねているサインです。 それは、深堀の絶好のチャンスです。 語るように促します。

図: 深堀のテクニック

以上のようなテクニックを使い、本音や深層心理を、対話の中で探ります。

自分が把握している知りたいことがあります。 これは最低限準備していた質問に関する回答です。 自分が把握していなかったが、実は知りたかったのだということもあります。 半構造化インタビューが終わった時に、そういうことを見つけていたら、大成功です。

図：　インタビューの成功基準

なお、この半構造化インタビューのテクニックは、いろんな状況で使えます。 例えば、上司との面談、発注顧客との打ち合わせ、ユーザーの調査、異性の気持ちを確かめたいとき、など。

おまけで、課題を見つける簡易な方法を、ご紹介します。 検索時、検索アプリは、よく行われる検索のキーワード予測をしてくれます。 また、ページの末尾に、関連キーワードリストを出してくれます。 これらは、たくさんの人々が関心を持っている事柄です。 それらから、人々のニーズや要望が見えてきます。 例えば、湯沸かしポットでググると、電気代節約とか持ちやすさとか衛生的であることなどが、人々の関心事だとわかります。

LLM（大規模言語モデル）を利用する場合、知りたいことを質問し、掘り下げていけば、 要領を得た回答が得られるかもしれません。

ただし、これらは、すでに言語化されていることの統計からきているので、 顕在領域の課題を出す手法になります。

定性調査で集めた気づきは、定性情報であるため、混とんとしています。 そこに、まとまりや構造を見つけていきます。

そういう時に、KJ法を利用できます。

図：　ＫＪ法ブレーン・ストーミング

KJ法は、たいていの方がすでに経験されていると思います。 Affinity Diagramとも呼ばれています。 川喜田二郎が、1967年に作ったものです。 チームでブレーン・ストーミングをするときに、広く利用されています。 個人の考えをまとめる際にも利用できます。

本書では、この図にある手順で、KJ法を利用します。

1. まず、各人が、課題仮説を、付箋紙に書きます。
2. チームで、それぞれ付箋紙に書いたことを説明しながら、並べていきます。 意図を全員が理解するまでQ&Aします。
3. 全員のアイデアを並べたところで、アイデアリストができます。
4. 次に、内容が意味的に近いものをまとめます。 まとまりが落ち着いたら、まとまりに小タイトルを付けます。
5. さらに、中タイトル、大タイトルと、階層化していきます。
6. この段階で、できたマップを、マインドマップと呼ぶことにします。

KJ法は、紙ではなく、オンライン・アプリでやることもできます。 沢山のアイデアを整理するため、表示がコンパクトなアプリを選びます。 自動レイアウトしてくれるものが楽です。 共同編集ができるアプリを選べば、編集者に負荷が集中せずに済みます。 スマート・フォーンでも編集できるクラウド型を選べば、思いついたときに気軽に編集できます。 そして、export/importで、FreeMindファイル形式や、HTML形式に変換し保存できるものを選んでください。

ＫＪ法は、アイデアを自由に出し合うことがゴールです。 そのため、作業の中で、他人のアイデアを批判してはいけません。

他の人のアイデアに触発されて新しいアイデアが出たら、随時、追加します。 右脳の連想力を利用します。

階層化の過程でも、新しいアイデアが出れば、随時、追加します。 空間的に眺めると、見逃しや、新しい視点などに気づきます。 アイデア創出に、視覚による空間認知を利用します。

課題仮説を得たら、まず課題を絞り込みます。 そして、その仮説を分析し、理解を深める作業をします。 分析は、顧客をしぼり、代替策を押さえ、ペルソナと共感マップで整理する、などでやっていきます。

図:　課題の分析

いろいろな課題仮説があったとします。 その中から、取り組む課題を絞り込みます。 絞り込みのために、いい課題とはどういうものかを、ここで見ていきます。 以下で、ご紹介するのは、いい課題の特徴を、成功した事例を後から分析して、得られたものです。

• いい課題の特徴の1番目は、現在は、誰も、当たり前のことと思ってしまっていることです。 そういうものは、潜在的な課題であるしるしです。 解決策を示したときに、人々が「あっ、そうか」というものに化けます。 また、まだ誰も解決策を実現していないことなので、前例のない解決となります。

  • 例えば、自働車の前は、移動は歩きか馬かが当たり前でした。
  • 掃除ロボットの前に、掃除は人がやるものでした。
  • フード・デリバリ拠点になる前、駐車場は車置き場でした。

• いい課題の特徴のその2は、課題の背景に具体的な欲望が透けてみることです。 何らかの解決策で、それらの感情・欲望を満たせば、顧客から強烈に支持されます。

  • タクシーをなかなか捕まえられずいらいらするという課題の裏には、待ちたくないという欲望が存在します。
  • 自撮り棒の裏には、仲間にかっこよく見られたいという社会的欲望があります。
  • ポータブル・ステレオ・プレーヤーの裏には、どこでも音楽が聴きたいという欲望があります。

• いい課題の特徴のその3は、課題の解決の効果が、大きくなるとイメージできることです。 効果が大きいと、解決策を実現したときに、「それなしにはやれない」というものに化けます。 ビタミン剤よりも痛み止めになるものになります。

  解決策が具体的になっていない段階では、解決策が痛み止めになるかどうか、まだわかりません。 しかし、課題の解決状態をイメージして、その効果が大きなものになりそうかどうかは、わかります。

  • 例えば、時速20kmで長くは走れない馬の代わりに、時速100kmで疲れを知らない自動車があれば、 物流・人流に多大な効果が期待できます。
  • 紙の地図情報をスマート・フォーンに取り込めば、いろんなことができると想像できます。
  • 統一的なコードがあって自動読み取りができれば、在庫管理・販売管理にとどまらず物流にも効果が大きいです。

• 第4に、最も困っている人々（ターゲット）の特徴が明確であることです。 ターゲット層が明確であれば、課題はより具体的に把握しやすくなります。 解決策のデザインも、ゴールが明確となります。 検証も、やりやすくなります。

  • バイクの開発時に、蕎麦屋の出前配達員をターゲットにすることで、デザインが進みました。
  • 掃除をする人にとって、ごみパックを付け替える手間は煩わしいものです。

以上をまとめると、いい課題とは、以下の通りです。

• 今は当たり前とあきらめられていること
• 欲望が透けて見える課題であること
• 解決効果が大きいとイメージできること
• ターゲット顧客が明確であること

ところで、自分たちは課題の被害者だ、という見地はとってはいけません。 その立場だと、解決は他人事となります。 他人事になると、解決というより批判になります。 自分や加害者など課題の当事者をすべて含めて、その奥の課題まで深堀して解決する、 という考えを取ってください。

課題がハードウェアの進歩に強く依存していると思えることがあります。 その場合、一見、自分たちでは、どうにもならなさそうです。 しかし、解決策を検討するときは、よくよく頭を柔軟にしてやってください。 多くのイノベーションは、既存のものの組み合わせです。

商品を企画する組織の部門を、マーケティングといいます。 マーケティングの世界では、企画のアプローチとして、R-STPという言葉があります ([フィリップ・コトラー、2000])。

• Rは、リサーチ、調査のこと。
• Sは、セグメンテーション、顧客層を分けること、
• Tは、ターゲッティング、ターゲットとなる顧客層を定めること。
• Pは、ポジションイング、ターゲット顧客層にとっての価値命題を設定することです。 価値命題とは、何がうれしいかということです。

図: R-STPのセグメンテーション、ターゲッティング

ここで、SとTというステップがあることに注目してください。 顧客は、性別、年齢、職業など様々な属性を持ちます。 ターゲット顧客層は、その特徴を浮き上がらせる属性を選んで、特徴づけます。

なぜターゲット顧客層を絞るのでしょうか？

それは、ターゲット顧客層を絞ることで、要求とゴールがより明確になるからです。 また、分析やデザイン、評価がやりやすくなるからです。 初めから、一般ユーザー向けに価値を検討しようとすると、要求が様々でデザインが複雑になります。 一方、個別から攻めても、結果的に普遍的な価値に化けていきます。 そのため、顧客層を絞ります。

図: 顧客層を絞る意味、個別から普遍へ

課題仮説が広範囲のユーザーの課題であるときは、どうしましょうか？

その場合は、その課題を最もシビアに感じ、最も解決したいと願っているユーザー層を定義します。

図: 最も解決したいと願っているユーザー層

ターゲットユーザー層を一般の人とした場合と、絞り込んだ場合とで、解決策のデザインが変わってきます。 ターゲット層を絞り込むと、むしろ、課題の優先順位さえ違ってくることがあります。 ターゲット層を絞ることで、定義した課題も解決策もよりシャープなものとなります。

ここで、ターゲットユーザーには複数設定しないといけない場合があります。

例えば、おもちゃは、使う人は幼児です。 買う人は保護者です。 子供が喜ぶおもちゃは、どういうものか？ 保護者が喜んで子供に買い与えたいと思うおもちゃは、どういうものか？ これらは、異なります。 別個のユーザー層がかかわる場合、それぞれ特徴づけをして、それぞれ分析します。

図: 買う人 != 使う人

また、ビジネスモデルに複数のプレイヤーがいる場合があります。 例えば、ネット上の広告ビジネスは、広告枠を買う販売者と、広告を見て買う消費者と、2種類のプレイヤーがかかわります。 広告ビジネスを推進したいと思ったら、これら2種類のユーザー層をそれぞれ分析する必要があります。

図: 複数グループが受益者であるビジネス

ターゲットユーザーを決めたときに、早期採用者という人たちのことを意識してください。

図: 商品のライフサイクルとユーザー層

商品のライフサイクルに沿って、ユーザー層を分類します。

1. ある商品は、その導入時期には、まず新しい物好きな人たちに採用されます。
2. 次いで、早期採用者(Early Adopter)という、進取の気風を持つ人たちに採用されます。
3. その後、商品がうまく回った場合、その成長期に、早期追随者に採用されます。
4. 成熟期には、後期追随者に採用されます。
5. やがて、衰退期に、遅れ層に採用されて、そのライフサイクルを終えます。

ユーザー層の中でも、重視したい層があります。

図: 重要なユーザー

早期採用者（Early Adopter）は、ユーザーの中でも、ほかの人より先に新しいことを試すタイプです。 この層は、解決デザインや価値検証などに、積極的に参加してくれる層です。 その人たちと一緒になって、商品の概念を練り上げます。

さらに、早期採用者の中には、熱狂的ユーザーが見つかるかもしれません。 そういう人は、口コミサイトを通じて、成長を後押ししてくれます。

このように、ターゲットユーザーの中でも、早期採用者や熱狂的ユーザーはキーとなる顧客層です。 定性調査の段階で見つけ、協力をお願いします。

いい課題と顧客層を絞り込んだとします。 ここで、ターゲット顧客が、今、現在、その課題に対して仕方なしにとっている解決手段を押さえます。

図: 代替策?

解決策を検討する際に、これよりも十分に優れたものかどうかを吟味します。 競合分析の第1歩です。

代替策を把握する作業を軽く見てはいけません。 世間知らずではだめです。 世間でありふれた失敗策を、なぞることになってはいけません。 最低、ググって、世間の標準的な解決策を調査しましょう。 その際、現状の解決策の限界や課題も知ることができます。

できれば、実際のターゲットユーザー層にインタビューし、現在の代替策を把握します。 インタビューで、代替策の決定的な欠点や顧客の願望など、関連情報が掘り起こせます。

ターゲット顧客層を、ペルソナという手法でモデル化します。

ペルソナとは、『調査に基づいて、具体的な人物像を想定し、 ターゲットユーザー層の典型的な属性や行動、および、目標と課題について、 解決したい動機という思考・感情面に踏み込んで文章化したもの。』 です。

解決策は、この解決したい動機と感情に答える必要があるので、ここでそれらを押さえます。

なぜ具体的な人物像にするといいのでしょうか？

図: 具体的な人物像にする意味

ペルソナは、あくまで、利用する人たちにとって役立つツールです。 具体的な人物像を思い描くと、その人物に感情移入して、関連することがイメージしやすくなります。 それが、いわば疑似的な生活体験のようになって、利用する人の記憶に残ります。 この記憶に残りやすいという点が、ペルソナの効果です。

エピソード記憶として残りやすいことから、さらに大きな効果が生まれてきます。

• 開発者は、自分視点だけでモノづくりをしてしまう危険があるものです。 ペルソナという具体的な人物像を心に描いて開発すると、記憶に残りやすいので、 ターゲットユーザー視点というものを堅持することができます。

• また、具体的な人物像は、抽象的な人物像よりもわかりやすく、記憶に残りやすいので、 チーム内メンバー間、社内部門間で共通な概念として定着しやすくなります。 コミュニケーションのツールとなるのです。

• 記憶に残りやすいというメリットは、時間を経ても効果を生みます。

  具体的な人物像の記憶があると、折々に、関連した情報に触れると気に留めやすくなります。 関連情報を引き寄せます。 関連する情報が集まってくると、今度は、ヒトの頭の中では具体的な情報を一般化して把握しようとします。 一般化された記憶を、意味的記憶といいます。 エピソード記憶が、意味的記憶へ変化します。 こうやって、具体的な概念を手始めとして、具体と抽象の循環が始まります。 この循環によって、人物像が深化するのです。

  

  図: ペルソナの効果：具体と抽象の循環

ペルソナの事例として、某自動車メーカーの初期のバイクの話が有名です。 その企業は、蕎麦屋の出前配達員を、想定ユーザーとしました。 そこで、デザインを具体化しました。

ここに、具体的に文章で書いたペルソナのサンプルがあります。

• プロフィール、属性・行動には、ターゲットとする顧客層を特徴づける典型的な具体例を書きます。
• 目標は、その人物が実現したいと思っていることです。
• 課題には、どういうニーズがあるかを書きます。 ここで、ニーズの裏にある思考や感情面の動機を含めて書くことが重要です。 動機に関わる感情思考を下線で示します。

次に共感マップをご紹介します。 共感マップは、『顧客が何を見て、何を聞き、何を考え＆感じ、何を語り＆行っているかを、一枚にまとめたもの』です。 ユーザーの行動・言明、思考・感情だけでなく、周囲にある人々の行動や環境を含めて、ユーザーを理解します。

なぜ、周囲を含めて、整理するのでしょうか？ 共感マップの意義は何でしょうか？

ペルソナは、課題を解決したいだけでなく、周囲の状況に影響されます。 解決策を単独で提供するだけでは、実際の解決にならないかもしれません。 周囲の状況も踏まえて、解決をデザインするために、周囲を含めてターゲット顧客を理解します。

これは、共感マップのサンプルです。

図: 共感マップの例

中央にペルソナの名称を書きます。 下の課題と、目標は、ペルソナで書いたことを要約して書きます。 その上には、何を聞いているか、何を感じ思っているか？ 何を見ているか？ 何を言い行っているか？ を埋めます。 これによって、ペルソナの周囲の状況を把握します。

分析手法として、ご紹介したものの関係をまとめます。

図: 分析手法の位置づけ

まず、顧客層を絞り、代替策を押さえます。 そのうえに、ペルソナで、具体的な人物像の、典型的な属性、行動、思考、感情をまとめます。 さらに、共感マップで、周囲の状況をまとめます。 これらで、課題と顧客の情報を整理します。

一次資料というのは、行動観察したりインタビューしたりして、自分たちが直接見聞きした情報をいいます。

図: 一次資料、二次資料

二次資料の一つは、関連検索キーワードです。 キーワードの順番で、優先順位が想像できます。 課題に関連する別の課題も、わかります。 また、代替策が既存の商品・アプリであれば、それらの口コミで不満点がわかります。

二次情報で、最も体系的にわかりやすいものは、白書や市場調査会社の発行する記事です。 様々な課題がわかります。 また、ターゲット顧客層のデモグラフィーも書いてあることがあります。

また二次資料として、面白いのは、Yahoo知恵袋です。 そこには、困った目にあっている人が悩みを書いています。 その課題で悩んでいる典型な人物像と行動がわかります。 また、周りの人間関係にも触れられていることがあり、周囲の状況が想像できます。

解決をデザインするために、アイデアを広げるためのテクニックを見ていきます。 アイデアを広げる発想法には、いろんなテクニックがあります。 評価がしにくいので、体系的な整理というのが、やりにくい分野です。 ここでは、様々な知見として散らばっていることを、まとめ方の一案として提示します。

図: 枠外し

まず、発想法とは、今、持っている固定観念の枠外しです。

最初のカテゴリーは、他者を契機とする手法です。

図: 他者に触れる

他人は、自分とは別の視点を持ちます。 それに触れることで、必ず新しい発見があります。 開発プロセスのところで見たように、自分と異質なものを取り込むことは重要です。 実は、これまでに課題の調査分析で見てきた手法は、すべて他者の視点を取り込むための手法でした。

図: 他者を契機とするテクニック

本を読んでほかの人の思想に触発されることも、他者を契機とする方法の一つです。

[Steven Johnson、2010]によると、ひらめきというのは、 人が単独で革新的なアイデアを得るのではなく、人のネットワークから得るものだそうです。 重要な飛躍的アイデアのほとんどは、研究室の顕微鏡を前に一人で思いつくのではなく、会議や雑談などから生まれていると。 GPSの発明が好例だそうです。

第2の広げる方法は、運動です。

図: 運動

歩いているときに、アイデアがひらめいた、という経験はないでしょうか？ シリコンバレーでは、散歩している人を良く見かけるそうです。 そればかりか、歩きながらの会議もよくあるそうです。

歩くことには、以下の効果があります。

• 右脳が活発化する
• 歩くことには注意する必要がないので意識が自由になる
• スマート・フォーンなどの邪魔がなく集中できる

自分のペースでリラックスして歩くことが重要です。 室内でも、屋外でも、一人でも、複数人でしゃべりながらでも、いいそうです。

第3の広げる方法は、連想です。 連想とは、ある概念から、思いつくほかの概念を次々とつなげていくような発想です。

図: 連想

KJ法では、アイデアを並べるときに、人のアイデアを聞いて、思いついたことを追加します。 それは、他人のアイデアを契機とした連想の取り込みです。 また、階層化するときに、空間的な構造を俯瞰して、思いついたことを追加します。 それは、空間的発想を契機とした連想の取り込みです。

連想法の一種として、マンダラートを紹介します。今泉浩晃氏が、商標登録されています。

図: マンダラート

マンダラートは、3x3の9枠を置き、中央に書いたことから連想したことを8個の外枠に書きます。 それをさらに外の8個の箱の中央に転記します。 その8個それぞれで同じことを繰り返します。

メジャーリーガの大谷翔平選手が、高校1年生の時に、プロになるために作ったもので有名です。 とてもいい例なので、「マンダラート 大谷」で検索して、眺めてください。

マンダラートはツールなので、利用者の目的に沿って、どうとでも使えます。 「目標->目標を達成するための下位目標->各下位目標を達成するための下位目標の下位目標」としてもいいです。 「課題->解決手段->各解決手段を達成するための手段」と、解決手段の展開のために使うのもよし。 「課題->原因->各原因の原因」と、「なぜなぜ分析」のように使うのもよし。

また別の面白い連想テクニックを紹介します。 おもちゃメーカーのB社の企画担当の方は、しりとりをしながら、おもちゃとの関連性を考え、 新しいおもちゃを考案したそうです（[高橋晋平、2013]）。 目的としておもちゃの開発という強い制約がある場合に、その発想を広げる方法として、ランダムな要素を取り入れています。 いったん目標から離れ、ランダムに言葉をあげていくことで、さっき挙げた言葉と今出した言葉が勝手に結び付き始めるそうです。

第4の広げる方法は、図示です。

皆さんは、自動車の運転をしながら、助手席の人と話ができます。 箸をつかい食べながら、おしゃべりできます。 脳機能として、口・耳をつかさどる言語・音響系と、目・手などの空間・筋肉モーター系とは、比較的独立して働くといわれます。 それを応用します。

人がものを考えるときは、通常、言葉で行います。 それは、時間的に線形で限定されています。 そこに、空間的な情報を援用すると、脳機能を活性化するといわれます。 考えていることをスケッチするなどすれば、新しい発想につながります。

図: 図示

第5の広げる方法は、頭に刺激を与えるテクニック群です。 これに属する発想テクニックは沢山あります。 ここでは、頭を柔らかくするので、もみほぐしと総称しておきます。 以下の手法をご紹介します。

• 時間ずらし
• オズボーンのチェックリスト
• なぜなぜ分析

第6の方法として、無意識の活動を利用する方法をご紹介します。

まず気分転換です。 スーザン・ワインシェンクさんというデザインの専門家が、心理学からの知見を紹介していました （参考 [スーザン・ワインチェンク、２０１２]）。 あることに取り組んだあと、別のことをやることで、さっきの課題が解けた、ということがあります。 ニュートンが、落ちるリンゴを見て重力と結び付けたことが例です。 すでに頭にあることが、新しいつながりで結び付いた。 無意識での大脳活動のおかげだそうです。

さらには、無意識下の脳活動を、積極的に利用しようというアプローチがあります。

レム睡眠という「ちょっと寝」が、効果あるということが実験で示されています。 レム睡眠というのは、睡眠の初期に起きる状態です。 目が激しく動き、夢を見ていて、脳がエネルギーを覚醒時よりも消化しているのだそうです。 覚醒時に仕込んだことを、無意識の中で整理している時間だといわれています。 そういうレム睡眠の後だと、創造的な認知活動が活発になるそうです。 ちょっと寝を、積極的に取り入れている企業もあるそうです。

また、ぼんやりすることが有効だという考えもあります。 [Manoush Zomorodi、2017] では、 「退屈すれば脳はひらめく」というプロジェクトを実施しました。 それは、絶えず注意を惹くことを目標とするスマート・フォーンとそのアプリから遠ざかり、ぼんやりすることを実践します。 すると、創造性や幸福感が高まるそうです。 このぼんやり時間というのは、大脳のデフォルト・モード・ネットワーク活動とも言われます。 これは、意識的に何かをやっているのではないときの大脳の活動です。 そのときは、意識的活動時よりも、実に15倍も多くエネルギーを消費しているそうです。 情報（雑念）の整理整頓とこれからに備える（シミュレーション）脳活動が行われているらしいです。 レム睡眠と近いのかもしれません。 いずれも、神経の結合が激しく整理されている時間であるのは間違いないようです。

また、座禅、瞑想、マインドフルネスと言われる精神活動があります。 これらは、雑念を突き放して精神を統一します。 意識的な活動なので、デフォルト・モードやレム睡眠とは異なります。 それら活動後も創造力が高まるという研究があるそうです。

解決策をイメージ固めするには、ストーリー化とビジュアル化と検証を、繰り返します。

図: ストーリー化、ビジュアル化、検証を繰り返す

ストーリー化には、シナリオとカスタマー・ジャーニーという手法があります。 ビジュアル化には、ストーリー・ボードやプロトタイプという手法があります。

シナリオは、『ターゲットユーザー（ペルソナ）を登場人物とし、 そのゴールと、現在の問題状況(Before)、解決された理想的な状況(After)を、 物語仕立て（ストーリー）で文章化したもの。』です。

ストーリー（物語）は、理解しやすく、記憶しやすい、という特徴があります。 例えば、歴史は、記憶するものとして捉えると苦痛ですが、物語として読むと印象に残ります。 また、年号も語呂合わせして、無意味な数字にちょっとした意味を与えて覚えやすくしますが、これも1種のストーリー化です。 ストーリーの特徴を生かし、価値命題をユーザーに説明して検証します。 また、価値命題をチーム・関係者と共有します。 さらに、それを顧客に伝えます。

シナリオはユーザーの物語なので、作り手の事情の入る実装方法や手段の詳細に関しては言及しません。 ユーザー視点に徹するため、ユーザーが関知しないことは登場させないのです。 そうやって解決策が何を解決するのかに集中します。

いかに解決するかの実装手段HOWは、いろいろな選択肢があります。 また、状況によって変わりえます。 そのため、実装手段を物語に入れてしまうと、すぐに使えなくなります。

ここで、ジェフリー・ムーアという人が書いた「キャズム」という本の中のシナリオのテンプレートをご紹介します (参考 [ジェフリー・ムーア、2002])。 ペルソナ、Before、Afterという3つの段落があります。

• ペルソナ
• Before:
  • 現状の課題
  • 望まれる結果
  • 現在仕方なしに取っている代替策
  • 現在の試みがうまくいっていない理由
  • うまくいかないためにどんな影響があるか
• After:
  • 自分たちの提案する新しい解決策
  • 課題を解決できる理由
  • うまくいくことの影響や効果

同書のサンプルシナリオに手を加えて、掲載します。

カスタマー・ジャーニーは、 『あるペルソナが、あるゴールを達成しようとしたときに、時間軸に沿って経験することを旅程表のように記述したもの』 です。

• 時間軸上に、フェーズを設けます。 フェーズは、商品・サービスを購入する前から購入後までの経験ステップを書きます。
• それぞれのフェーズで、顧客と商品との接点、顧客の行動、思考、感情を記述します。
  • 商品との接点（タッチポイントと呼ぶ）は、時と場所、手段となるデバイス・メディアなどを含みます。
  • 行動は、ニーズを満たすためにどのような行動をとるか？
  • 思考は、行動の動機は？ 何を期待しているか（ゴール）？ 結果をどう評価しているか？
  • 感情は、感情がどう動くか？

具体例は、ネットを検索して見つけてください。

まず、シナリオとカスタマー・ジャーニーの違いについてみておきます。

• シナリオは、ユーザー経験の解決局面に集中してストーリーを描きます。 集中することはいいことですが、逆にピンポイントに陥ってしまうリスクがあります。
• カスタマー・ジャーニーは、視野を広く持ってストーリーを描くことが特徴です。 全体的に見渡してストーリーを練ることができるという利点があります。

カスタマー・ジャーニーは、二つの場面で利用できます。

• 新しい経験の設計時に使う場合:
  きっかけから購買後まで、それぞれの時点で、新しいユーザー経験を設計・演出することに利用できます。
• 既存の商品・サービスの改善に使う場合:
  きっかけから購買につなげる現状のユーザー体験の現状を描き、問題を発見することに利用できます。 企画、開発からサポートまで提供者のすべての部門機能にかかわります。 そのため、組織内の分担を明確化し、協調を図ることに使えます。

カスタマー・ジャーニーを作る手順です。

1. まずペルソナとそのゴールをタイトルとして掲げます。
2. 次にフェーズを見ていきます。
   

   図: フェーズ

   • 商品やサービスに関して、まず購入前の段階があります。
     • 購入前は、まず興味関心を持ちます。
     • 次に情報収集をします。
     • そして比較検討します。
   • 次に購入し利用するという段階があります。
     • 購入するというフェーズと
     • 利用するというフェーズがあります。
   • 最後に、購入後の段階があります。 そこでは、同じサービスをリピートしたり、口コミで評価を共有したりなどの活動があります。
   カスタマー・ジャーニーでは、商品サービスの特徴に応じて、適切なフェーズを設定します。
3. 次にフェーズごとに見ていきます。 あるフェーズには、商品・サービスと、顧客との接点、タッチポイントがあります。 そのフェーズで顧客がどういう行動をとるかをイメージします。 その行動に即して、どういう場面で、どういうデバイスで、どういうソフトウェアで、などのタッチポイントが見つかります。
   

   図: タッチポイント

4. 顧客の行動に即したタッチポイントで、顧客は何らかの思考をします。 思考には感情があります。 感情が、次の行動へとつながります。 このように、カスタマー・ジャーニーの中の行動、思考、感情は、連動するダイナミックなものの記述です。
   

   図: ユーザーの行動、思考、感情は連動する

   カスタマー・ジャーニーには、顧客がどう思うか、どう感じるかを、描いていきます。
5. 感情は、不安になったか、盛り上がったかなどの起伏で表現します。 感情グラフといいます。 感情グラフを使うと、最初のフェーズから最後のフェーズまでの流れを通して、顧客の感情の波が想定できます。 これは、新開監督が、「君の名は」という映画で演出を検討するときに利用したそうです。
6. 最後に、メモ書きを追加しておきます。未解決の課題があればそれを書き、検証の方法を書いたりします。

カスタマー・ジャーニーは、顧客の体験全体を設計・レビューできるので、強力です。 しかし、記述が細かいので、新しい経験の設計時でも、かなり詰めた段階向きです。 また、開発チームだけでなく他部門も関連した作業を行えば、組織間調整ができます。 既存の商品・サービスの改善のために使うと強力です。

解決策をイメージ固めするには、ストーリー化、ビジュアル化と検証を繰り返します。 ビジュアル化には、シナリオに相当する部分を紙芝居あるいは絵コンテにする ストーリー・ボードを作成します。

ストーリー・ボードで、ビジュアル化すると、図示することで、以下の効果があります。

• 文章では気づかなかったことに気づく
• 人に伝えるときのコミュニケーションが楽になる

ストーリー・ボードを作る手段は、さまざまです。

• HTML
• スライドショー
• 手書きで入力できるアプリで手書き
• 紙に漫画を手書き

ストーリー・ボードは、具体的に以下のように使えます。

• シナリオで作ったストーリーを漫画のように描く。
• ユーザーが体験するビジュアルな側面を、図示する。

以下に、あるシナリオのBefore/After状況を例示します。

図: Before

図: After

ストーリー・ボードで、解決策をビジュアライズしたら、それで、顧客の心に刺さる解決策になっているかの検証に入れます。

仮説検証のサイクルを回しながら、さらに、解決策を具体的なもの、明確なものにします。 WebアプリなどUIがあるものは、スケッチ(１枚の概略)、ワイヤフレーム(静的な骨格)、 モックアップ（静的だが忠実な表現）などを経て、 動的なインタラクションを部分的に実装したプロトタイプまで作ります。 造形が肝である場合は、3Dプリンタを使うと示しやすくなります。