【翻訳】デザインリサーチにおけるデルファイ法の適用(Dr. Rafiq Elmansy, Designorate)

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デザインリサーチはデザインにおける中核的な実践であり、デザイン思考プロセスを専門的に適用する際にも重要です。しかし、状況によっては、解決策をプロトタイピングする前に、問題を探りながら、1つの疑問、決定、または戦略について専門家の同意を求めます。ユーザーの視点から問題を探るツールはいくつかありますが、今回は専門家の視点から状況を見るデルファイ法を紹介したいと思います。私はこの方法を最近の論文 自己管理型治療技術における服薬を改善するためのエビデンスに基づくデザインの実装で使いました。

デルファイ法とは何ですか?

デルファイ法は、1つまたは複数の質問について、専門家の間で匿名コンセンサスを得ることを目的とした混合法です。これは、専門的見地から設計問題を理解するために使用できる評価ツールです。特に政策立案や戦略的意思決定などでは、専門家とエンドユーザーの視点から問題を見ることが不可欠な場合があります。デルファイ法は、ギリシャ神話に登場する、未来を予言する神託のデルファイにちなんで名付けられました。

デルファイ法には3つの主要な側面があります: 匿名性、コンセンサス、反復。専門家(パネリスト)間の回答の匿名性は、各参加者の決定に偏りがないことを保証します。コンセンサスとは、調査分野の専門家間の一致が、調査結果の推論証拠となることを意味します。パネルからの全体的な回答を受けて、パネリストが意見を調整することができるためです。

デルファイ法は、1950年にランド・コーポレーションによって、オラフ・ヘルマーとノーマン・ダルキーの2人の創設者によって開発されました。主な対象は将来の技術力の予測で、特に軍事的な応用が中心でしたが、1960年代から1970年代にかけて経済学、マーケティング、ビジネスなど他の分野にも拡張されました(デザインリサーチの種類と応用とは

デルファイ調査の種類

デルファイ法の利点の1つは、その柔軟性であり、そのため、この方法がいつ、どのように使用されるかに基づいて、いくつかのタイプが開発されました。これらのタイプのいくつかは、次のとおりです:

  • 古典的デルファイ:これは最も一般的な方法で、3回以上のラウンドで構成され、電子メールで管理することができます。
  • 修正デルファイ:この方法は、最初の郵便(または電子メール)アンケートを対面またはフォーカスグループに置き換えます。この手法に似ているもう一つのタイプは、リアルタイム・デルファイと呼ばれるもので、参加者から即座に回答を得ることを目的としています。
  • 意思決定デルファイ:この方法は、コンセンサスに基づいて意思決定を行うことを目的としています。
  • 政策デルファイ:将来の政策について合意するための手法。
  • E-デルファイ:この方法は、古典的なデルファイとは異なり、ウェブベースの質問票を主なツールとして、パネリストから回答を収集します。
  • オンライン・デルファイ:この手法は、コンセンサスを得なければならないパネリスト間で議論を構築することを目的としています。
  • 分散デルファイ:この方法は、クラスター分析の用途について合意することを目的としています。

デザイン研究における手法の使用

さて、問題は、デルファイ手法をデザインプロセスでいつ使うかです。まず、「発見」の段階で、専門家の視点からデザイン問題を探るために使用することができます。例えば、病院の除菌システムの使い勝手について看護師間でコンセンサスを得たり、通訳者間でスタートアップに立ちはだかる行政の障壁についてコンセンサスを得たりするために使うことができます。

また、開発段階でデルファイ法を活用することで、パネリストの間で、実際に実行可能なプロトタイプ(Minimum Viable Product Examples and Applications)に関するコンセンサスを得ることができます。例えば、看護師、臨床医、患者のアドバイザリーグループに質問することで、病院内で適用する適切な除菌システムの設計を探ることができます。

デルファイ法の手順

この方法は、参加者(パネリスト)が最初のラウンドで質問に答え、次のラウンドで所見に合意する数ラウンドで構成されます。ラウンドの回数は、パネリストの同意の度合いによって決定されます。ここで、デルファイ法の一般的なステップの概要を確認しておきましょう(加納モデル分析とは? そして、その実施方法)。

図1. デルファイ法のワークフロー

研究の目的の定義

最初のポイントは、研究の目的を定義することです。研究の目的には、設計課題の探求、プロトタイプの評価、技術の将来的な影響の定義、政策戦略の定義、特定の計画に影響を与える要因の定義などがあります。調査の目的は、適切なパネルメンバーと、ラウンド中に質問する質問を選択することです。これらのステップを説明するために、"自己管理治療技術のアドヒアランスに影響する要因を特定する "ためにデルファイ研究を行った私の研究の例を挙げます。

パネリストの募集

パネルとは、そのテーマや関連分野について議論した経験のある専門家のグループのことです。例えば、自己管理型の医療技術について尋ねる場合、パネルには医療技術の設計者や医療専門家の専門知識を含めることができます。この方法の強みは、コンセンサス決定に貢献する(パネリストの)専門知識に支えられていることです。彼らの専門分野とトピックに関する経験は、デザイン問題に関連する正確な予測や決定を構築するのに役立ちます。

デルファイ法では、メンバーの人数に決まりはなく、15名から大規模なものでは数百名まで様々です。先に強調したように、リクルートはその分野の適切な専門知識へのアクセスに依存します。

参加者をリクルートするためには、パネリストに求められる参加基準を定義する必要があります。例えば、私の研究では、治療技術の設計に携わる専門家、医療従事者、心理学や行動学の教授などが参加基準に含まれました。

ラウンド1 質的インプット

第1ラウンドは、取るべき決定に関するデータを収集することを目的とした定性的なラウンドです。このラウンドでは、実施するデザインスタディの内容に応じて、インタビュー(オンラインまたは対面)、自由形式のアンケート、フォーカスグループ、グループインタビューなどを行います。参加者間の匿名性を維持したい場合は、後者の2つの方法は適していません。私の研究では、参加者間の匿名性を維持したかったことと、参加者が機会があれば質問に答えられるという点で、質問用紙を使って参加者が質問に答える書面インタビューを選択しました。

図. 質的インタビューの主題分析の例

このラウンドの質問を参加者全員に共有する前に、パイロット・スタディを実施することは有益です。少人数の参加者でインタビューを実施し、参加者全員に展開する前に質問について尋ね、改善する必要があれば、回答に反映させる質問を強化します。

このラウンドのデータが集まったら、次は質的データの分析です。テーマ分析を使って(特にインタビューやフォーカスグループで)回答を分析し、会話から浮かび上がる決定事項やテーマを特定します。私の以前の記事には、主題分析を適用するための完全なガイドがあります。

第2ラウンド 定量的インプット

第1ラウンドのデータを収集・分析した後、その結果をアンケートで参加者に送り、導き出された結論に対する参加者のコンセンサスを集めます。このラウンドでは、同意するかどうかを尋ねる簡単なオンラインアンケートでもかまいません。収集したデータと、調査から求めるコンセンサスのタイプに基づいて、私は評価または尺度ベースのアンケートとして実施することができます。

回答が「はい/いいえ」に基づくものであれば、全体的な回答に基づいて同意を確認することができます。しかし、回答が評価質問(順序やカテゴリーなど)に基づいているとします。その場合、パネリスト間のコンセンサスを評価する目安として、標準偏差のような値を使用することができます。

第3ラウンド 反復と確認

第3ラウンドでは、第2ラウンドと同じ質問を参加者と共有しましたが、1つ異なる点は、各質問の回答合計を匿名化したことです。

このラウンドの回答を分析した後、パネリスト間の合意レベルを確認し、必要なコンセンサスに達するまで、4ラウンド目のプロセスを繰り返します。一般的に、コンセンサスが得られたかどうかを判断する飽和点を設定する必要があります。例えば、「はい/いいえ」の質問では、90%の合意としてコンセンサスのレベルを決定することができます。コンセンサスが得られない場合は、再度、主な質問項目を見直す必要があります。

デルファイ調査終了後、その結果を用いて設計結果や政策・戦略の適用を予測することができます。デルファイ法は専門家の視点からのフィードバックを得るのに役立ちますが、デザインや戦略のエンドユーザーからのインプットは、デザイン問題の全体像を構築するために不可欠であることを理解することが極めて重要です。

デルファイ法のリソース

デルファイ法については、以下の文献をご参照ください:

デルファイ法は、調査するデザイン課題に関連する経験を持つ専門家グループのコンセンサスに基づいて、結果を予測し、戦略を定義するための貴重なツールです。そのため、デザインリサーチを実施する際に便利です。デルファイ法は、スケーラビリティがあり、様々な文脈に適用できる柔軟性があるため、デザイン実務において実践的なアプローチです。この手法のもう1つの利点は、質的手法と量的手法の両方を組み合わせることで、エビデンスに基づいたデザインを構築する上で信頼性を与えることです。