殺虫剤マーケットを変革させた、とある婦人のゴキブリ退治 - Feel Like A Fallinstar
なんとなく1ヶ月ブログを書かずに過ぎてしまいました（汗） ネタは山ほどあるのですが。 さて、たまにはインターネットと全く関係ない事例でも。 消費者の特徴的な行動を知ることで、大きくプロダクト変革が起こった、ちょっと面白いお話です。 毎週1缶、殺虫剤を使う女性 ある殺虫剤のメーカーが、売り上げ向上のために殺虫剤の利用状況を色々と調査していた時のこと・・・ 毎週のように殺虫剤の缶をカラになるまで使っている女性を発見したそうです。 もちろん、普通では使わないような量です。 そこで、メーカーの人がその女性の殺虫剤の使い方を調べたところ、予想もしていない使い方が発見されました。 女性は、ゴキブリ退治にその殺虫剤を使っていた（これは普通） その際に、ゴキブリが死んでも2分間も殺虫剤を浴びせかけ続けていた（！） 女性は、ゴキブリが動かなくなるまでひたすら殺虫剤を使っていた そこで分かったのは、女性にとっ
優秀な社員が、無能な管理職になる瞬間 - 知っておきたい「ピーターの法則」 - Feel Like A Fallinstar
最近、すっかり組織をどう作るかとか5年後どんな仕組みにするかとか、そんなことを考えていたりいなかったりします。 その中で、1つ常に意識しているものに「ピーターの法則」なんてものがあるので、せっかくなので紹介がてらにブログで書いてみようかな、と。 優秀なプレイヤーと、優秀な上司はまったくの別物 どの組織でもそうなのかは分かりませんが、出世したり責任を任されたりする人というのは大体何かしら「過去の貢献・成果」を評価されています。 たとえば、 いいプログラムを書いた人が開発の責任者になったり 成績抜群の営業マンが、営業部門の新規開拓の主任になったり 実績を出したコンサルタントが、マネージャーになったり そんな感じではないかなと。 でも、そうやった起用（抜擢）が自動的にうまく行くほど甘くは無いのが組織のうっとうしいところ。 なぜなら、（たとえば3つ目の例で言うと）「優秀なコンサルタント（プレイヤー
2010年版 ユーザーインターフェース（UI）・ユーザビリティ必見サイト/必読書 - Feel Like A Fallinstar
ウェブサイト 実はユーザー中心設計やユーザビリティ、インターフェースについてちゃんとまとまったサイトは国内には少数です。 ここに挙げたサイトはどれも大変充実したものだと思います。 ※残念ながら、海外の記事を紹介しているブログでよいものは見つからず。 劣化コピペサイトを紹介するのも気が引けるので割愛しました。 ヤコブ・ニールセンのAlert Box ユーザビリティ・ユーザ調査の世界的権威であるヤコブ・ニールセン博士のナレッジを発表しているサイトです。 実際の調査結果、そこに対する考察も含め、とてもよくまとまっています。 アップル ヒューマンインタフェースガイドライン Max OS Xのためのインターフェース資料に始まり、アプリケーションをデザインしている間、心に留めておくべき基礎となるデザイン原則がまとまっています。 もちろん、Windows / Linusユーザーにとっても必見。 ユーザビ
デザインは、デザイナーに任せるには重要すぎる - Feel Like A Fallinstar
なんて言葉があります。しばらく前のエントリーでも書いた、IDEOのティム・ブラウンによる言葉。 「デザイン思考」とか「UX」なんて単語に集約すると、出来損ないのユーザエクスペリエンス（自称）専門家みたいで嫌ですが、少し解釈を広げつつ、デザインをすることについて、つらつら書いてみようかなと。 失敗が成功の早道 では、なぜデザインをデザイナーに任せないのか？ それは全てのデザイナーが、とは言いませんが、所謂「デザイナー」「クリエイター」が消費者と比較的切り離されたところでデザインを行ってしまっていることが原因なんだと思います。 卑近な例で言うとバナー広告とか。 クリエイターが経験則であれこれ悩む暇があったら、世に放り込んでみれば、数字でも言葉でもちゃんとフィードバック（欠点/改善点）が跳ね返ってくる。 これが、人間中心のアプローチ。 ちゃんと良い失敗を早期に行うことで、最後の成果がぐんとアップ
生還した戦闘機が教えてくれること ～ 選択バイアスの罠 - Feel Like A Fallinstar
久しくご無沙汰しておりました。 書くネタ自体は山ほどあるんですが、本業が凄い勢いで動いているのでそっちに集中していましたです。 さて、たまには分析チックなお話を。統計でガチガチの石頭になってしまわないように、常に僕が気をつけていることの1つが「選択バイアスの罠」です。 生還した戦闘機、しなかった戦闘機 あ、ちなみに、いまきは別に統計や分析の（アカデミックな意味での）専門家ではないので、そのあたりはご容赦を（汗 時に1940年ごろ。 世界は第二次世界大戦の真っ只中です。 統計学者のエイブラハム・ワルドという方が戦闘機の脆弱性について調査していたそうです。 帰還した戦闘機の大量のデータが彼の元に届きます。 「入手したデータどれもが、戦闘機のある部分の被弾頻度が他の部分よりも過度に多いことを示していた。」 さて、ここからどういう結論を導けばいいのでしょうか？ （ちょっと立ち止まって考えてから読ん
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