【翻訳】親和性ダイアグラムであいまいな定性データを整理する（Ben Spencer, Fresh, 2016）

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親和性の定義は、"関係を示唆する特性の類似性 "です。

親和性ダイアグラムはブレーンストーミングツールとして使用でき、グループでアイデア、仮説、予測を成文化することができます。また、ユーザビリティに関する観察やフィードバックを収集し、テーマやパターンを特定するために情報を整理し、実行可能な次のステップを決定するために使用するカスタムデータ分類スキームを作成することができます。さらに、親和性ダイアグラムは、デザインチームがユーザーの主なペインポイント、懸念、ニーズを考慮するためのツールであり、詳細かつ正確なペルソナの作成を支援するものです。

定性データから意味のあるパターンを見つけ出すために使われる親和性ダイアグラム法は、さまざまな方法で、デザインサイクルのさまざまなキーポイントで実施することができます。

社内のチームが、情報を整理する方法についてアイデアやコンセンサスを得たい場合。
プロダクトのワーキングバージョンでユーザビリティをテストしているとき
ユーザーリサーチで得たデータを分析・分類しているとき

共感の進化

親和性ダイアグラムは、ユーザー・リサーチで使用されるツールとして、共感のエクササイズとなります。この手法は、データとUXへの示唆との間に関係性を持たせるものです。

しかし、仮説は、ユーザーのニーズ、欲求、行動を深く理解するのではなく、仮定に基づいているため、デザインプロセスの焦点がエンドユーザーから外れてしまう危険性があります。他方で、ひとたび調査が始まれば、つまり仮説が検証され始めれば、証拠がそれを検証し、仮説はよりユーザーの個人的なストーリーに敏感なものへと進化していくのです。

ユーザー調査データの整理が重要です。意味のあるユーザー体験を生み出す人間中心デザインを行うためには、データを分類するプロセスで、その意味を理解し、適切に適用することに重点を置く必要があります。UXデザインのあらゆる側面と同様に、データの意味合いが最終的に影響を与えるエンドユーザーに主眼を置くべきです。

あいまいなデータから価値を見出す

コンテキストに基づく調査は、ユーザーの自然な環境（ワークスペース、自宅など）で行われるインタビューという形をとることができます。ユーザーリサーチャーは、ユーザーがタスクを完了するのを観察し、思考プロセスをより深く探るために明確な質問をし、行動に関する観察を記録します。あるタスクを分析する過程で、リサーチャーは、チームが作成中のプロダクトの範囲に含まれる重要なユーザーの行動や、改善しようとしている既存プロダクトの機能に戻るようにインタラクションを導くかもしれません。

文脈的な照会は、Extractableが「あいまいデータ」と呼ぶものをリサーチャーに提供します。

「デザインプロセスの初期には、デザイナーがあいまいなデータや要件からデザインの方向性を発想することは難しいかもしれません。『あいまいデータ』という言葉は、人や業界によって様々な意味を持ちますが、UXデザインの文脈では、プロジェクトに関連する既知の情報のうち、漠然としていてまだ実行可能ではないものすべてを指します。」

Extractableが「曖昧なデータ」と呼ぶものについての引用は、親和性ダイアグラムの重要な利点を明らかにしています。つまり、それは、リサーチャーやデザイナーが不明瞭な情報を、具体的かつ実行可能なものにすることを可能にします。

例えば、あるリサーチャーが、ユーザーが近くのモバイルビジネスを検索できる、カスタマイズ可能なジオロケーションアプリをテストしているとします。リサーチャーは、「ある参加者は、検索機能を使ってローカルビジネスに関する詳細情報を見つけるというタスクを完了するよう求められたときに、検索結果をフィルタリングしようとした」という観察に基づいて一般的なデザイン推奨を行うことは困難でしょう。しかし、その観察結果を他の文脈的な調査の観察における同様の発見と比較し、親和性ダイアグラム解のセッションで発見を集約してテーマ別にグループ化すれば、検索機能を追加するという決定が立証されるでしょう。

4ステップの親和性ダイアグラム化

親和性ダイアグラムは、完全に沈黙の中で行うのがベストプラクティスです。そうすることで、デザインチーム内の声の大きい人と小さい人の両方に同じ重みが与えられます。そのプロセスは次のようになります。

チームが、質的なデータポイントをすべてポストイットに書き留めます（何十枚にもなる場合があります）。
チームが、書き写したデータをすべて大きなホワイトボードに貼り付け、ポストイットを操作できるようにします。
チームは、あらかじめ指定された「タイムボックス」（例えば20分）の中で、問題のさまざまな部分について示唆する一般的な洞察に基づき、データをテーマ別に整理します。
チームは、タイムボックスが終了するまで、個々のポイントを意味のあるカテゴリに整理し続けます（意見の相違がある場合は、必要に応じて再編成します）。

この活動の沈黙のタイムボックスでコンセンサスに達しなかった場合、デザインチーム全員が合意できるように、定性データポイントをより正確に整理、分類、ラベル付けする方法について話し合いが始まります。

コンセンサスが得られたら、各カテゴリーをより一般的で包括的なユーザーの視点に立った「I（私は…）」ステートメントで要約する必要があります。先ほどのモバイルビジネスアプリの例で言えば、"I find specific businesses by using a filtered search"（私は絞り込み検索で特定のビジネスを見つける）というステートメントです。もし、十分な数のユーザーベースが、検索フィルター機能を望んでいるという事実を何らかの形で明確にしたならば、デザインチームは、その重要なユーザーニーズを満たすために、検索機能の再デザインに集中的に時間を費やすことを集団的に決定することができます。

時間や予算などの制約がある中で、デザイン変更の重要性を主要なステークホルダーに明確に伝えることは、困難な場合があります。親和性ダイアグラムから得られるデータは、こうした意思決定を正当化するために利用することができます。

親和性ダイアグラムは、検索機能の基本的な部分など、デザインのどの部分の改善に注力すべきかを具体的に示すことができますが、ターゲットユーザーの希望、夢、願望など、より大きなマクロのユーザーストーリーも明らかにすることができます。

データの提供

質的なデータは非常に有用ですが、漠然とした観察や自由形式のアンケートへの回答に隠れてしまう傾向があります。量的データと同様に豊富で示唆に富む質的データが隠されているため、それがデザインに与える潜在的な影響力を最小限に抑えようとする傾向があります。

しかし、これらの質的データは、特定のプロダクト機能を使用する際のユーザーのペインポイント、ポジティブな経験、そして最終的なゴールを明らかにすることができます。そして、その情報に注意を払うことが、良いデザインにつながるのです。定量的なデータだけに注目していると、パラダイムシフトを起こすような洞察を見逃す危険性があるのです。

親和性ダイアグラムから得られる意味も成果物となります。親和性ダイアグラムは、計算された推定を行うために使用され、しっかりとした根拠のある仮説につながり、さらに、ローファイなワイヤーフレームを作成する能力につながり、デザインの最終反復に情報を与えるために再度テストすることができるのです。

ポストイットや筆記用具、集合的な頭脳の力だけで、ワークショップ形式で行われる親和性ダイアグラムは、非常に低コストで高い投資対効果を得られるUXリサーチとデザインツールなのです。

弊社での親和性ダイアグラムの活用

我々は、親和性ダイアグラムをUXリサーチ・ツールとして以下のようなことに活用しています。

ペルソナの作成：データの整理に時間をかけ、ユーザーに関する洞察を実施することで、意味のあるペルソナを作成し、デザインプロセスの後半で利用するユーザーストーリーやストーリーマップに反映させます。
情報アーキテクチャ：膨大なデータを整理し、論理的なレイアウトと直感的なインタラクションデザインを実現するために、親和性ダイアグラムを使用します。
ディスカバリー：関係者やユーザーへのインタビューからインサイトを引き出すには、集中したコラボレーションと批判的思考が必要です。親和性ダイアグラムはこのプロセスを支援し、データの操作とカタログ化を可能にし、その意味するところを共有するための理解を生み出します。

このシンプルなツールは、デザインプロセスに高い価値をもたらし、その有用性と効果から、デザインプロセスにおける親和性ダイアグラムの重要性を強く訴求しています。