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UXリサーチと探索型リサーチ


本記事で知れる事

UXリサーチ探索型リサーチを使い、私の観点で自身のプロジェクトで学んだことを実行する。実行した内容の所感を本記事で報告します。

  • ゴールは自身がクライアントにデザイン提案を行える具体的な粒度まで持っていく

  • そのため副業でKinoshita Studioというデザイン会社を設立(個人事業主的な小さなスケール)し提案するユーザーにとって自身が何者か?を説明するべき言語化の可視化、ブランドアイデンティティの確立を行う

  • 探索型リサーチを行い、自身の強みを理解し、ユーザーにニーズのあるデザイン提案を行う→ 仮説やアイデアがない未知の状態からデザインを想定します。

最終的な成果物


冒頭

いきなりですが10月から私が勤める会社の社名が変更になりました。
パーソルビジネスプロセスデザイン」です。(ドヤっ)


改めて私の会社での仕事内容についてご紹介。私は2023年からUXUIデザイナーとして、社内や社外のtoB向けSaaS webアプリのデザインから新規事業のプロダクトのUXUI、LPやバナーなどのビジュアルデザイン周りを行なっています。

今年前半の半期を終える私は「サービスデザイン」の部で自身のスキルをワンランクアップさせるため、「UXリサーチ」を学んでいます。


UXリサーチって何?

UXリサーチ(英:UX Research)とは、主にUXデザインのために行うユーザー体験に関する調査のことです。ユーザー体験(英:UX/User eXperience)とは、ユーザーが商品に関連する行動から得られるさまざまな体験を指し、たとえば製品・サービスの購入時や利用時に付随する「商品を快適に購入できた」「商品が使いやすい」「便利な機能がついている」といった体験・感情が該当します。

UXデザインにおいて、よりユーザーに支持されるユーザー体験を設計・作成するには、ユーザーニーズをしっかりと把握することが大切です。UXリサーチでは、このユーザーニーズを把握し、さらに掘り下げて必要な情報を得ることが可能です。ユーザーニーズからその心理まで充分に把握した場合には、仮説を立てて適切な改善策を立案できるようになります。

https://qr.paps.jp/BsipA より引用

モノを作るために、そのモノがユーザーにとってどのように知り、どのように伝わり、どのように使われ、快適に利用してもらえるのかの体験(ユーザーエクスペリエンス)調査することです。


UXリサーチのやり方とは?大きく二つにまとめると

定性調査(質的調査)

定性調査(Qualitative Research)は、データを数量化する定量調査(Quantitative Research)と異なり、主に言語や行動の観察を通じて人々の考えや感情、動機を深く理解するための調査方法です。特に新しいサービスや製品開発、デザインにおいて、ユーザーのニーズやインサイトを掘り下げる際に重要です。

定量調査(量的調査)

定量調査(Quantitative Research)は、数値データを用いて現象を客観的に測定し、分析する調査方法です。対象の特徴を統計的に把握し、データを基にパターンや傾向を見つけることが目的です。広範なサンプルに基づく調査が一般的であり、主に「何が起こっているか」を明確にすることに適しています。

大きく分けるとこの二つに調査方法は分かれてきます。
またそれぞれの調査方法でのやり方などは異なっており、私自身はよく本などに記載のあるユーザビリティテストなどはまだ行なったことはないです。Google Analyticsやサーチコンソールなどでアクセスや遷移などのデータを見るのは定量調査になります。


UXリサーチの進め方

ではUXリサーチを進めて今回目標としているゴールに向けて進めていきたいと思います。

探索的(探索型)リサーチ

探索的リサーチは、どのような課題があるかを発見するためのリサーチです。
新商品の企画段階では、その課題や解決方法が明確になっていないため、探索的リサーチを行います。
探索的リサーチには、前述の「ユーザーインタビュー」と「アンケート」のほか、
資料や文献などから知りたい情報を収集し分析する「デスクリサーチ」、価値や機能などが似ている
既存の競合商品を調査し分析する「競合分析」などがあります。

検証的リサーチ

検証的リサーチは、課題や解決方法が明確になっているときに行うリサーチです。
探索型リサーチを活用して立てた仮説を検証するときにも使用されます。新商品の開発段階において、
解決方法などの仮説を自分たちで立てた場合に、その仮説が有効かどうかを検証的リサーチで
調べることが可能です。

課題の解決方法が具体的に決まっていない場合には、解決方法を書き出し、分かりやすく視覚化した
ものの反応を確認する「コンセプトテスト」を行います。解決方法をもとにした試作品が完成している
場合には、試作品を実際にユーザーに使用してもらう「ユーザビリティテスト」の実施が最適です。
また、前述の「ABテスト」や「アクセス解析」なども検証的リサーチとして用いられます。

スモールリサーチ

スモールリサーチは、他部署の人や自分の家族・友人など身近な人に行うリサーチです。
試作品を身近な相手に使ってもらい、そのフィードバックを聞くリサーチ方法や、
1人に30分ヒアリングを行う、エンドユーザーの担当者に聞くなどの方法などがあります。

スモールリサーチは時間や予算をかけず手軽に始められる手法のため、面倒な準備や許可などが不要で、
すぐに実施することが可能です。ほかのリサーチ方法とは異なり、一部の意見のみを確認する方法ゆえ
リサーチ結果の質は高くありませんが、スピーディーにリサーチを行いたい場合などに適しています。

この中で私は探索型リサーチを行いプロジェクトを進めていきます。下記、https://qr.paps.jp/BsipA より引用した内容で進めていきます。

  1. 状況理解 → 自分自身の明確化(ユーザーに提供できるものの言語化)

  2. 目的の明確化

  3. 手法・進め方の決定

  4. 調査実施

  5. データ分析

  6. 制作

  7. クライアントへのコンセプトデザイン提案 → 受注(あくまでもデザイン提案するまでがゴール)


①状況理解 (自分自身の明確化・言語化) / プロジェクト

Figjamで自分の強みを言語化させる

自分自身が気付いていない自身の強みや弱みを明確にすることにしました。Figjamなどに言語化したワードを貼っていきまとめていきます。


Kinoshita Studioブランドアイデンティティを構築していきます。
※それぞれのブランドアイデンティティなどはまた別の記事で公開予定。

ロゴの作成
ブランドロゴは滋賀県に住んでいる身の回りに近いものを表現したいため、
デザイン考案に時間がかかりました。その中で滋賀県で散歩をしている時によく見かける松ぼっくりの
形が気にいり、琵琶湖の水中にいる微生物ともかけてこのようなシンプルイメージデザインを
作成しました。
ブランドロゴ
セカンダリーロゴ
ブランドカラーの選定
ビジネスカード
モックアップへのブランドロゴイメージ当て込み
イメージポスタービジュアル
イメージポスタービジュアル


ブランドアイデンティティを更に深く可視化するビジュアル

ブランドアイデンティティを体現したスキルセットのポスター
自身のどのようなデザインができるのか?という言語化をビジュアル化させたポスターを作成。
これらは琵琶湖の水の中をイメージしており、丸い円は様々な刺激が動いているように意識しています。
琵琶湖の中には微生物が存在しており、それらは所々浮遊している。
セカンダリーロゴを使用したビジュアルデザイン
自身の身の回りにある日常をビジュアル化していく
タイポデザイン
チラシ
セカンダリーロゴのビジュアルを表現



②目的の明確化/ プロジェクト

ゴールを明確化させます。冒頭にも書いたように下記内容になります。

  • ゴールは自身がクライアントにデザイン提案を行える具体的な粒度まで持っていく

  • そのため副業でKinoshita Studioというデザイン会社を設立(個人事業主的な小さなスケール)し提案するユーザーにとって自身が何者か?を説明するべき言語化の可視化、ブランドアイデンティティの確立を行う

  • 探索型リサーチを行い、自身の強みを理解し、ユーザーにニーズのあるデザイン提案を行う



③データ分析/ プロジェクト

下記、探索型リサーチを行う場合を想定としてまとめる。(今回滋賀県の苺屋さんがイベントやweb、チラシなどでリブランディングも含めデザイン提案できる想定)

  1. ユーザーのニーズ調査
    時間を短縮し、ユーザーインタビューアンケート調査を行わず想定する観点で調査します。

  2. 競合分析
    苺を販売している競合は多数あり。その中でも本案件のストロベリーファクトリーは比較的滋賀県内でも高い人気がある。

  3. 市場トレンドの調査

  4. テクノロジーの動向調査

  5. コンテンツリサーチ

滋賀県草津市のストロベリーファクトリーでは、草津の新ブランド苺「蜂蜜いちご」の直売をはじめ、いちご狩りやカフェ、レンタル農園も併設しております。。

https://www.strawberry-factory.info/ より引用
滋賀県で美味しい苺を使ったパフェや苺狩り、レンタルスペース、ドッグランなどを運営

まずユーザーのニーズを調査するとともに、ストロベリーファクトリーと他の農園を比較して、それぞれのメリットやデメリットをAIで調査します。

競合他社との比較

私はデータ分析系はClaude、文章系はChat GPT、コードなどはGeminiのAIを使用してデータを分析したり、AIチャットと相談をして進めることが多いです。

他の一般的な農園との違いをClaudeでAI分析してもらう

生成されたデータを使用して、ペルソナに対してデザインを作る。どのようなコンテンツを作ったらいいのか?LPのデザインはどのようにアップデートしよう等の細かい所は行いませんでした。あくまでも現在のストロベリーファクトリーのデザインに対して、苺を食べるイベントを開催する想定を仮定。イベントチラシのリデザインを作成し提案することにします。



④制作/ プロジェクト

ストロベリーファクトリーは女性をターゲットにしており、可愛らしくてポップであり、家族でワイワイと楽しめるデザインを使用しています。Kinoshita Studioではターゲットの目線をもう一段階あげれるようなデザインを作成することを心掛けました。ターゲットユーザーは20代〜30代のカップルや遠方の人に来てもらえるようにシンプルではあるものの、デザインを見た人がノーマルな苺を食べるイベントは違う。何か感情に訴えれるデザインを考案しました。

キーワードは苺のシルエットとシンプルなデザイン

今回のロゴデザインとは違うセカンダリーデザインとして苺のシルエット使用。あえて手書き感を出すために何度もシルエットをなぞり、中の星の数は通販で入れられる苺の数を想定。
チラシやwebバナーで使用できるデザインの考案
AI画像生成と実際に撮影した写真を使用
特徴的なAI写真をアクセントに使用してみる
ストロベリーマツリというイベントを仮定して作成
ストロベリーファクトリーの仮ロゴを配置
モックアップ画像


⑤クライアントへのコンセプトデザイン提案/ プロジェクト

あくまでもコンセプトデザイン提案となるため、SNSなどで自身で発信を行うか、実際にストロベリーファクトリーにデザインを持っていき話を聞いてみたいと思います。そこからさらに改善を行い実際に使っていただくことがあればそれはそれでUXデザインとして正解です。そこからもっと深いプロジェクトに関わることができ時間をさらに使用できるのであれば是非やってみたいと感じています。進捗に変化があればまた報告できればと思います。

まとめ

本来データ分析時に探索型リサーチで初期仮説からターゲットとなる顧客へのヒアリングやアンケートなどを行うべきでしたが時間の関係もあり行いませんでした。自身が何ができるのか?言語化やビジュアルの可視化を行い、クライアントユーザーに想定するデザイン提案を仮説を含めてビジュアル作成したのが今回の流れです。

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