もっと楽しみたいと思ったとき、その場を作るのが、その人にとっての最速。 - The Dragon Scroll
主催していたり、運営に関わっているコミュニティでいくつかイベントや勉強会を企画しています。 何かしら、興味を覚えるものがあれば、是非参加してみて下さい。 DevLOVE 直近では（既に満席となっていますが）アジャイルな見積りと計画づくりの読書会を企画しています。 9月8日 DevLOVE 「アジャイルな見積りと計画づくり」読書会#1 この会では、プランニングポーカーを実践します。 その他、DevLOVEでは、ユーザビリティの勉強会や、DBに関する企画を検討しています。 下記のMLにて、告知していきます。是非、ご参加下さい。 Google グループ また、昨年、DevLOVE2008Bridgeというイベントを開催しましたが、今年も、少し大きめの イベントの開催を予定しています。DevLOVE2009です。 こちらを含めて、DevLOVEの運営に関わってみたい方は、下記のMLに参加申込して下
KJ法もどき: 人机交互論
少し前に、このブログでも『 KJ法© 』を紹介しました。ただ、実際に試してみると「果たして実用的な手法なのか？」と疑問を感じる人が少なくないようです。あまりにも時間と労力を消費してしまうからです。 １泊３日 かつて川喜田博士はKJ法のワークショップを数多く開催していたのですが、その"入門編"の３日間のワークショップは参加者から「１泊３日」と恐れられていたそうです。寝食を忘れて数百枚のカードと格闘することが求められたからです。 KJ法は川喜田博士が自身の研究（文化人類学）のために編み出した定性的データの分析手法です。文化人類学のフィールドワークでは文字通り"山のよう"に資料を収集します。その膨大な資料の分析にかかる時間は、当然ながら「時」「日」といった単位ではありません。最低でも数ヶ月、場合によっては数年かかることもあるのです。 そういう文脈ならば「７２時間（３日間）」は十分に許容範囲でしょ
川喜田二郎のKJ法: 人机交互論
ユーザビリティ活動では「データをカード化して、似たようなカードをひとまとめにしていく」という分析をよく行います。これは一般的には『 KJ法® 』（英語では Affinity diagram ）と呼ばれています。この手法は文化人類学者の川喜田 二郎 博士―東京工業大学教授などを歴任し、特にネパールをフィールドとした研究で有名―によって開発され、1967年に発表されました。 博士は、自分の研究上の必要から、フィールドワーク（野外調査）で得られる雑多で膨大な資料を分析するための独自の方法論を編み出しました。そして、その手法を学術的利用の範疇にとどめず、アイデア創出や会議の効率化といったビジネスへの応用も踏まえた発想法として体系化したのです。実に４０年以上を経た枯れた手法なのですが、その効力は色あせることはありません。 KJ法の手順 最もオーソドックスな手順は以下のとおりです。 データの単位化：
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