#theguild_study 第三回　データとUXデザイン

今回はテーマに「データ」が入っているということで、「自社に直結しそうな事例聞けるかも！」と思いまたまた参加してきました。（2回目も実はいた）

👦dely株式会社 CTO 大竹さん：データのアイディア検証プロセス

データを使って失敗するパターンは、
　①データを見ない
　②データを間違って解釈する
　③データの精度を不必要に高めすぎる（無駄な時間を費やす）
の3パターン
データを見過ぎないように、でも見なさすぎないようにすることが大事。

そして、データから得られた仮説は、必ず定性調査で補完する。そのためにユーザーテストもフローの中に取り入れている。

https://note.mu/kajiken0630/n/n2484d038fa9b

データありきで突き進んでしまう人もいるのですが、その中の偏見をきちんと見直しているところも素敵だなと思いました。

その後、課題原因が特定できたら解決策をだす。ここでは、データを無理に使わず、競合とのUI比較・デザイン理論で導き出す。
デザイン理論については、ナレッジが属人化しないように気をつけていることあるのかなあ、、、と思って呟いたら大竹さん本人から「共有を積極的にやりまくってる！」との返答をいただきました🙏

エンジニアにも、最初は手取り足取り教えに行く、とおっしゃっていたし、知識共有にとってもアグレッシブな方なのかな...素敵...こういう人がいる会社こそ、知識が回って行くのだなあと思う

👦Adobe 株式会社山田さん：UXデザイナーのAI・行動分析活用方法

そもそもデータアナリストとデザイナーの間で、「何をデザインと定義するのか」「何をAI（や、そのスコープ）と定義するのか」がブレがち
なおかつ、AIやビックデータに関する話の中で「施策」のための話なのか、「分析」のための話なのか、というところがぶれてくるところも。そのあたりはしっかり定義した上で話を進めていくことが大事という最初の前置きですでにハッとさせられる。。（ビックワードは本当に危険）

具体的に AIを使った話だと、Adobe Targetなど、リアルタイムUXができるツールの話も。
この前プレスリリース読んだけれど、確かABテストを、最初は50%50%で初めて、その後テストの勝ち負け状況によって、自動でテスト割合を調整・振り分けてくれるんだよね。

ちなみに弊社では強化学習を使って、カスタマーごとに異なるUX体験を提供する、みたいなところは色々と試行錯誤されているところ。
社内の分析チームも色々試行錯誤してくれてるよ

👦THE GUILD 安藤さん：データダッシュボードのあり方・情報デザイン

データのダッシュボードはわかりにくいものが多いよね！という話から、実際にGUILDで利用しているダッシュボードのあり方を紹介。

slackに毎日の数字の状況を送り、それをみんなで議論する、それによって、
　①カジュアルなコミュニケーション💬
　②他の人のデータの見方を盗む👀
　③重視すべきKPIが見えてくる💰　　　という話。

現状自分もまさにピンポイントでダッシュボードの仕組みに悩んでたからすごく参考になった。
slackというツールの使い所や、情報デザインの大切さを再認識した。

とりあえず思い立ったらすぐ行動、でチームslackに投げて見た...すぐ対応してくれるメンバー...ありがたい...↓

👦日経新聞 鈴木さん：データ民主化

データをとるようになってから、様々な壁を乗り越えてきている感じがした
特にデータ道場で、エンジニア以外もSQLが書けるような環境を整え、社内ではすでに200人以上がSQLがかける環境に！

デザイナーがみんなSQL回せれば、ちょこっとこの数字知りたい、と思った時も、すぐ知れるし、コミュニケーションコストもいらないしよい。
UXがそういう知識レベルを挙げた上で、コミュニケーションをとるべき部分ではより高度なディスカッションができる、という点ですごく良い取り組みだなと思った。

私も入門させてもらいたい・・・

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データとUXに関するたくさんのtipsを教えてもらえたので、明日から早速取り組めそう！具体で動くきっかけをたくさんもらえて、とても充実した時間になりました。

今日はあまりお話を聞けなかったけど、改めてデータアーキテクトという存在の必要性を感じている

アーキテクトとはもともと建築家の意味だが、建物を生み出す建築家と同じように、ビッグデータアーキテクトもデータ管理システムの設計図を作る。その役割は、社内および社外のデータを評価して、データを結合し、組織化する方法を設計することだ
　ビッグデータの利活用が進む今、求められる6つの職--あなたのスキルが生きるのはどれ？ - ZDNet Japan: 

UXデザイナー・データアナリストに加えて、それらの間に入り、データのアーキテクトを整理する人材も必要なのかな、と思っている今日この頃。
・最適なデータベースの構造を設計する
・最適なロジック（アルゴリズム）を定義する・アナリストのサポート
みたいなところは、かなり専門分野として扱ってもいいんじゃないかなと思っている。最近ではアーキテクトとしての職種の採用を初めている会社も多いみたい。

今後もデータとUXの可能性は探りつつ、色々面白ことチャレンジしていこ、と再認識した3時間でした。