UXリサーチでAIが使えるか検証してみた
AI はリサーチに使える？ここ数年、インタビューをはじめとした定性調査のデータベース化やインサイトの整理の支援をしています。データベースはプロジェクト単位では見え難い、横断的な傾向が見える場合があるものの、運用コストがかかります。 短期的なメリットが見え難いだけでなく、運用負荷がかかるので片手間では続きません。インタビューのように文字起こしや要点をまとめるなど時間がかかる作業が多いのも長続きしない理由です。 こうした課題を解決するための自動化をいろいろ試していますが、昨年から AI（人工知能）をリサーチ分析に使えないか検証を始めています。例えば Google の Cloud Natural Language でテキストマイニングをし、ユーザーが使っている言葉の頻度を視覚化できないか試していました。ユーザーフィードバックをマイニングするだけでも、どの機能への要望があるのか見えて興味深い結果に
UXの学習にナレッジマネージメントが欠かせない理由
UXの全部入り感がもたらす不安UX について勉強を始めると、一度くらい「The Disciplines of User Experience Design」のような概念図を目にすると思います。 UX には UI デザインやモーションデザインといった視覚的な部分だけでなく、心理学や社会学といった人の認知や行動の理解も必要ということが見て分かります。 Dan Saffer が考案したベン図を Thomas Gläser がリファインしたものこの図だけでなく、UX をテーマにしたインフォグラフィックは他にもたくさんあります。図によって切り口や詳細度が異なりますが、ひとつ共通点があるとすれば、UX には多分野の知識が欠かせないことを表している点。様々な分野を包括した何かが UX であると表現しています。 体験ですから見た目だけに止まらないのは納得です。また、UX デザイナーとして仕事をしていれば、
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
