Mais conteúdo relacionado Semelhante a Opm nas 20170525_h.okumura (20) Mais de Hirokazu Okumura (13) Opm nas 20170525_h.okumura2. 今日の進め方
前半:デザイン思考とは
1. デザインとデザイン思考
2. デザイン思考のルーツ
3. その基盤(仮説形成:人間観
察:ループバック:ともに、、す
る)
4. プロセス多様 本質共通
5. その特質と攻め方
6. デザイン思考による政策形成
後半:デザイン思考ワークショップ
• 各テーブルごとに以下の作業です
• 徹底したユーザー目線がポイントです
• 座り方はのちほどくじ引きで決めます
1. テーマを決める 10分
2. 現状の問題のまとめ 10分
3. どうあって欲しいか 10分
4. 解決のアイデア 10分
2
4. 「デザイン思考」の言葉の普及者David Kelley
• 1982年にApple Computerの最初のマウスを作成したDavid Kelley Designと同
年に初めてのラップトップコンピュータを設計したID Twoが合併して、1991年に
デザイン会社IDEOが結成されました。
• 最初IDEOは、歯ブラシ、スチールケースチェアのような製品デザインをおこなって
いましたが、ヘルスケア財団の組織改革、大学の代替学習環境を作成を支援す
るうちに、IDEOは消費者製品のデザインから消費者の経験のデザインに至りまし
た。この新しいタイプのデザイン作業を区別するために、それを「小さなデザイン」
と言い始めました。そして、、、。
• スタンフォード大学のHasso Plattner Institute of Design(SAPが寄付「d.school」
とも呼ばれる)の創設者にもなるKelleyは、デザインについて尋ねられるたびに、
それはデザイナーがしていることだと説明する際に「考える」という言葉を挿入する
ことに気づき、結局「デザイン思考」の用語に固執しました。
4
5. デザイン思考のルーツ
• ハーバート・サイモン(1916年 - 2001年)
• チューリング賞 1975年
• ノーベル経済学賞 1978年
• 人工知能、情報処理、意思決定、問題解決、組織理論、複雑
系システム、科学的発見のコンピュータシミュレーションなど、今
日の重要な科学分野のいくつかのパイオニア。
• 限定合理性と充分満足(satisfice=satisfy+suffice)という造
語を編み出し、複雑系アーキテクチャーを分析し、べき乗則の分
布を説明するための優先的な取り付けメカニズムを提案。
• 共同受賞者のAllen Newellとともに、人工知能、人間の認知の
心理学、およびリスト処理についての基本的な貢献で1975年
にチューリング賞。
• 大組織の経営行動と意思決定に関する生涯にわたる研究で、
1978年にノーベル経済学賞。
5
The Sciences of the Artificial
デザイン思考の原点の本
主にAIにフォーカス
⇒人の行動を観察
⇒プロトタイピング
6. サイモンのデザインの考え方
The Sciences of the Artificial
• デザインは、目標を達成するために、人工物を考案して物事をどのよ
うにすべきかに関係しています。
• 自然科学にふさわしい推論の形式がデザインにも適しているかどうか
問うことになります。
• 演繹法(deduction)と帰納法(induction)
• 動詞 “should”の導入には、これまでの推論の規則への追加、つまり
宣言的論理にすでに組み込まれている規則の変更が必要な場合が
あります。
科学では動詞 “should”がない世界(奥村)
アブダクション(仮説形成)の追加(奥村)
6
16. デザイン思考プロセス各種
16
デザインプロセス
ウィキペディア/ハー
バート・サイモン
IDEOツール
キット
ティムブラウン
(IDEO)
d.school / D-
School(HPI)
d.schoolの
Bootcamp Bootleg
(HPI) - モード
Baeck&Gremett(
2011)
Mark Dziersk(ファ
ストカンパニー)
Open Policy
Making toolkit, UK
問題を理解する 定義する
発見
インスピレー
ション
理解する
共感する:観察し、
関わり、浸る
解決する問題を定
義する
(1)問題を定義する
1.診断:政策問題を
発見する
ユーザーを観察する
リサーチ
観察する
インスピレーションを
探求する
2.ディスカバリー:
ユーザーのニーズを
理解する結果を解釈する 解釈 視点を定義
定義する(問題宣
言)
-
アイデアを生成する
(Ideate)
アイデア生成
アイデア生
成
アイデア生成 アイデア生成 アイデア生成
複数のアイデアを
生成する
(2)多くのオプショ
ンを作成し、検討す
る
3.開発:アイデアを
生み出す
プロトタイプ、実験 プロトタイプ 実験
実装
プロトタイプ プロトタイプ
プロトタイプを生成
する
(3)選択した方向を
絞り込む(3.5)繰り
返し(オプション手
順2と3)
4.納品:プロトタイピ
ングとアイデアの改
善をする
テスト、実装、改善 目標/
選択する、実装する、
学ぶ
進化 テスト
テスト(洗練された
ソリューションを含
む)
ユーザーのフィード
バックを求める
(4)勝者を選び、実
行する
23. デザイン思考の特質
1 あいまいさが好き 不明なことがあるときや答えがわからないときは快適
2 協働 分野間の協働が好き
3 建設的 古いアイデアに基づいた新しいアイデアの作成
4 好奇心 理解していないことや新鮮な目で物事を知ることに興味を持つ
5 共感 顧客の視点からものを見て理解する
6
ホリスティック
(Holistic)
ユーザーのより大きな文脈を見ていく
7 反復 段階に関係なくソリューションやアイデアを改善する循環的プロセス
8 決めつけない アイデア・クリエーターやアイデアにとらわれずにアイデアを作成する
“Design Thinking: Expanding UX Methods Beyond Designers” by Aline Baeck and Peter Gremett Intuit®
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28. 2.政策デザインラボ
政策デザイン推進の組織
ラボ名 国 ブリーフ
•Mind Lab デンマーク
2002年設立 世界で最も古いラボの一つ。
三省で設立。中立の場の提供。市民・企業との接点。
18-20人のスタッフ。 デザイン思考中心。
•Policy Lab 英国
2014年設立。
行政改革の一環として財政節約で内閣に設立。3Dに特徴。
7人のスタッフ。
•The Lab@OPM 米国
2012年設立。
農務省食糧栄養局などと連携。
中立の場の提供。(奥村調査中)
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31. 3D(design, data and digital)
(デザイン) お金の節約になる
• 人の反応や意識を深く観察する
• Empathy(共感)
• 「なぜ」を知ることができる
• 試行を繰り返して完成させる
• Prototyping and iteration
• サービスの受け手も参加して政策
をつくる(CO-)
• Co-llaboration, Co-design, Co-
creation through workshop etc.
• ⇒結果的にユーザーも喜び、少な
い財源でできる政策が打ち出せる
(データ) エビデンス(事実を知る)
• 統計+文章+位置+図表や音+人
間行動の厚いデータ+ビッグデータ
(デジタル) 思考や行動のサポート
• 見える化(視覚)の利用
• 自動化・シミュレーション・データ分
析力の活用 31
英国政府
ポリシーラボ
33. 英国ポリシーラボの特徴
~デザイン学者 ルーシー・キンベルの発見
• 発見1 新しい政策形成手法に取り組む
• 発見2 仮説形成を導入する
• これまでの政策立案についての議論は合理性と意思決定を正当化するため
の帰納と演繹によって生み出される証拠の妥当性に根ざしています。 これと
は対照的に、ポリシーラボでは、もっともらしいが暫定的な新しい洞察や考え
方を生み出す仮説形成のアプローチを可能にしています。
• 発見3 人間中心主義で考える⇒次の34ページのスライド
• 発見4 市民参加型の政策デザイン⇒36ページのスライド
33
英国政府
ポリシーラボ
35. 人間観察の典型例:
このような人間心理を読んで政策の打ち出し方を考えるのが政策デザイン思考
• 「無駄をなくせば解決する の嘘」 与謝野馨 大熊由紀子さんから
• 無駄を削除すれば問題は解決するっていうんです。そんなはずはないんです。日本は大化の改新のころから
無駄の削除をやってきてまだ終わんないんですから(会場笑い)、ね。いつも無駄を削除しよう、無駄を削除し
ようって、ね。それは大事なんですよ。無駄の概念というのも非常に微妙なんですよ、皆さん。
• ある男の人は会社の帰りに、家に帰る前に 1 杯飲み屋で焼酎を 1 杯ひっかけて、それからうちへ帰る。奥
さんにしてみりゃあ、「あんた、なぜうちで飲まないんだ。おんなじ焼酎じゃないか」って(会場笑い)。だんなさ
んにしてみりゃあ、会社に行って上役にぐちぐち言われて、家に帰ると女房にまたいじめられて(会場笑い)、
屋台で飲むっていうこのことが人生の喜びで、明日への活力なんです。
• だんなにしたって文句がある。なんかうちの女房は、テレビの通信販売で高い化粧品を買ってるっていう(会
場笑い)。無駄だと思うんだけど、それを言ったらおしまい。だから、言えないって(会場大笑い)。
• そういう無駄かどうかっていうのは、相対的なものなんです。絶対的な無駄って言うのは非常に少ないんです。
だから無駄を排除すればいいとか、どっかにお金が埋まってるとか、それはみんな嘘ですから(会場笑い)。
35
参考
39. ワークショップの作業
(オプション) 各グループで取り上げるテーマを決める 10分
1. 各自取り上げたいテーマをポストイットに書く
2. それをグループ内で披露し、グループで取り上げるテーマを決める
1. テーマが抱える問題を見極め(現状の問題のまとめ) 10分
1. 問題を各自ポストイットに書く
2. それをグループ内で披露しあい、整理する
2. どうなるべきかを描く(理想:Whatの将来) 10分
1. どうなりたいかをポストイットに書く
2. それをグループ内で披露しあい、整理する
3. 現状と理想のギャップを埋める対策(アイデア:Howを含む) 10分
1. 対策を考えてポストイットに書く
2. それをグループ内で披露しあい、分類する 無理に絞らない
39
ユーザー目線で!
理想を阻むものは何か
制約にも挑戦!
インスピレーション
アイディア
46. COGのステップ
STEP1
• 全国の地方自治体から、市民/学
生に解決してほしい地域課題を募
集します。
• データを活用した新しい課題の分析
や解決策に期待を寄せている自治
体の方はぜひご応募ください。
• 2016実績
• 応募自治体31、課題数53
・オープンガバナンス総合賞(アイデア+連携体制)
・アイデア賞 (市民/学生)
・連携体制賞(自治体) ・HVDイノベーション賞
・Accenture Citizen First Youth 賞(学生)
自治体からの課題募集
(2017年6月~8月)
STEP2 STEP3
市民/学生の解決アイデア募集
(2017年9月~12月)
審査と改善アドバイス
(2018年1月~4月)
• 市民/学生の方々から、自治体か
らの課題に対する解決アイデアを募
集します。
• データを活用して課題を掘り下げ、
自分たちで解決策に取り組みたい
方のご応募をお待ちしております。
• 応募アイデア数 68
– 市民26、学生25、混成17
• 応募アイデアそのものに加え、市民
/学生と自治体の連携体制も加味
して審査します。
• 最終公開審査(3月)まで残ったチー
ムには、委員会からの改善アドバイ
スがあります。
• 最終公開審査13
• ミニプレゼン 7
• ポスター 27
• 原則全てアイデア公開
来年3月4日公開審査イベント
2017/5/26 46
47. COGの思考プロセス
• 地域課題と関連データ(オープンデータに限定せず) 自治体
• ↓
• アイデア生成 市民/学生
• アイデア ①内容、②理由(データ1で裏付け)、③実現プロセス
• 自治体連携状況 ①データ2提供、②知識提供、③コミュニケーション
• 応募 〃
• ↓
• 公開審査
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データの注
1:Thick Data と Thin Data
2:Thin Dataが多い が限定されない
<定義>
Thick Data: 人間の行動のなぜを知る
Thin Data: 人間に限らず事実を知る