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デザイン思考にデータサイエンスを取り入れて 成果を生むために必要な5つのステップ | Webマガジン「AXIS」 | デザインのWebメディア
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デザイン思考にデータサイエンスを取り入れて 成果を生むために必要な5つのステップ | Webマガジン「AXIS」 | デザインのWebメディア
人工知能(AI)による自動データ処理が急速に拡大し、製品のデザインと市場導入にデータサイエンスを取... 人工知能(AI)による自動データ処理が急速に拡大し、製品のデザインと市場導入にデータサイエンスを取り入れる動きが広がっています。その際、最高の製品を生むために大事なのは、デザインプロセスの全体を通じ、定性的な手法と定量的な手法が補完し合うこと。その相乗効果によって、ユーザーを中心に据えた、かつ信頼性の高い製品が実現するのです。frogでは両方の手法を組み合わせて、クライアントにとってより良い方法を常に考え、試しています。 製品のデザインや市場導入を担当するチームの多くは、データサイエンスを既存のプロセスを自動化・強化するためのツールと考えています(例えば、デザインリサーチでのインタビュー音声の自動文字起こしや、コンセプト案のコンピューター上での視覚化・クラスター化など)。 確かに私たちは日常の業務でこうした支援を必要としています。しかし同時に、データサイエンス導入の本質は、クライアント課題