Donald Norman
ノーマンは執筆と業界でのリーダーシップを通じて、人間中心設計を広く理解された原則にした。
1988年の著書『誰のためのデザイン?』は、ドア、スイッチ、台所用品を例に、誤りを生むのはユーザーの愚かさではなくデザインであることを示した。
“多くの人が同じように失敗するとき、まずデザインを疑うこと。”
濃いマスほど、このテーマでその指標が高いことを示します。
低高
UXリサーチャーは、製品を使う人、あるいは使うかもしれない人についてのエビデンスを集める。インタビュー、ユーザビリティテスト、アンケート、日記調査、アナリティクスのレビューといった手法を選び、繰り返し現れるパターンを分析し、デザイナー、エンジニア、プロダクトマネージャーにその意味合いを説明する。その成果物は、インターフェースについての個人的な意見ではなく、ユーザーの行動とニーズについての説得力のある説明だ。
いいえ。UXデザイナーはフロー、インターフェース、プロトタイプを作り、UXリサーチャーはそのデザインがユーザーの目的や状況に合っているかを調査する。小規模なチームではこれらの役割を兼ねることもあるが、中心となる専門性は異なる――デザインは解決策を作り反復し、リサーチは調査を計画し問題と利用実態についてのエビデンスを判断する。
免許も単一の学位も必要ない。多くの実務者は心理学、人類学、HCI、社会学、デザイン、コンピューターサイエンスの学位を持っているが、雇用主が主に見るのは、しっかりした調査と明確な影響力を示すポートフォリオだ。特定の肩書きよりも、調査手法、文章力、参加者への倫理的な配慮のほうが重要になる。
ユーザビリティテストは、リサーチャーが観察するなかで、代表的な参加者に製品やプロトタイプを使って現実的なタスクを試みてもらうものだ。これにより、人々がどこでためらい、ラベルを誤解し、目標を達成できないかが明らかになる。慎重に選ばれた少数のセッションでも深刻な問題を明らかにできるが、それ自体で統計的に精密な市場シェアを算出することはできない。
米国では、テクノロジー業界の中堅UXリサーチ職は2020年代半ばでおよそ9万〜14万ドルの基本給を提示することが一般的で、大手企業ではより高い総報酬が支払われる。それ以外の地域の給与は、その地域のテクノロジー市場、公共部門の給与表、そしてその職務がエージェンシー、社内、コンサルティングのいずれかによって異なる。
多くの場合、特にリモートインタビューやモデレート付きのプロトタイプテストでは可能だ。フィールド調査、ラボセッション、コンテクスチュアル・インクワイアリーは、製品が職場、デバイス、物理的環境に依存している場合、依然として対面での作業を必要とする。リモートリサーチは募集の幅を広げる一方で、同意、アクセシビリティ、観察の質をより重要にする。
UXリサーチは、心理学者、人類学者、エンジニア、デザイナーを含む、職名よりも広い伝統に根ざしている。
ここに挙げる人物たちは、人間の行動を後付けの検討事項ではなく、設計上の必須要件にした。
“多くの人が同じように失敗するとき、まずデザインを疑うこと。”
ノーマンは執筆と業界でのリーダーシップを通じて、人間中心設計を広く理解された原則にした。
1988年の著書『誰のためのデザイン?』は、ドア、スイッチ、台所用品を例に、誤りを生むのはユーザーの愚かさではなくデザインであることを示した。
“多くの人が同じように失敗するとき、まずデザインを疑うこと。”
ニールセンは、ウェブ製品のための実践的なユーザビリティヒューリスティックと反復的なテストを広めた。
1990年に発表した彼のヒューリスティックは、ユーザーが問題に遭遇する前にそれを見つけるための共通のチェックリストをチームに与えた。
“ユーザビリティを早く、そして頻繁に見える化すること。”
サッチマンのエスノグラフィー的な研究は、人が機械の周りで計画にどう従うかについての単純化されたモデルに異議を唱えた。
ゼロックスPARCで、彼女はオフィスシステムの実際の使われ方を研究し、行動は単なる台本ではなく状況に埋め込まれたものであることを示した。
“モデル化する前に、仕事が実際に行われる場所を観察すること。”
ローレルはインタラクションデザインを演劇、物語、参加と結びつけた。
彼女の著書『Computers as Theatre』は、インターフェースを人間の演者を伴う演出された体験として理解すべきだと論じた。
“インタラクションにはリズムと視点がある。”
コリンズの立場性と権力についての研究は、テクノロジーを超えて包摂的なリサーチの実践に影響を与えている。
彼女の学術研究は、知識が社会的立場によって形作られることを強調した。これは、誰を代表させるかを決める際にリサーチャーが応用する教訓だ。
“誰の経験が欠けているかによって、チームが知っていると思っていることが変わる。”
ブルックは、世界中で使われている短い標準化されたアンケート、システムユーザビリティスケールを作った。
1986年、彼は長いアンケートなしにチームが知覚されたユーザビリティを比較できるよう、10項目のSUSを設計した。
“その限界が理解されていれば、単純な指標は役に立つ。”
ホールの著作は、実践的なリサーチ計画を小規模なプロダクトチームにも身近なものにした。
『Just Enough Research』は、リサーチを儀式のように扱うのではなく、手法と厳密さを意思決定に合わせるべきだと論じた。
“意思決定の本当のリスクを減らすのに十分な厳密さを使うこと。”
ヤングは、人々が複雑なタスクをどう考えるかを理解するためのメンタルモデルリサーチを発展させた。
彼女の仕事は、単に機能要望を列挙するのではなく、チームがユーザーの根底にある思考プロセスを地図化するのを助けた。
“人々は製品の分類ではなく、自分自身のモデルで目標を語る。”
バーはこのリストの首位を基準にした相対値です。
名前をオンオフすると — すべての棒が選んだグループの首位を基準に再計算される。
チームは今も、軽量なプロダクトリサーチで十分な場合と、重大な意思決定がより深く時間のかかる調査を必要とする場合との境界について議論している。
定量的な行動データは拡張性があるが、批評家は、それが組織にクリック数についての自信を与える一方で、文脈や害に対しては盲目にしかねないと警告している。
分野だけでなく、6つのスコアが近い職業です。
物質そのものを作り、測る科学者——バビロニアのタプティの蒸留器から今日のロボット実験室まで、スペクトルの意味を決めるのは常にこの人だ。
AI耐性 70 🌉川と岩と重力を橋・道路・清潔な水に変える職業――イムホテプ以来、文明を静かに支え続ける仕事。
AI耐性 72 🧬遺伝性疾患、検査の選択、結果について人々の理解を助け、ゲノム科学と非指示的で思いやりのあるカウンセリングを組み合わせる。
AI耐性 72 🌿組織が事業上の義務を果たしながら環境・社会への害を減らせるよう、戦略、測定、報告を主導する。
AI耐性 66 🗺️会社が次に何を作るべきか、なぜそれを作るのかを決める仕事。顧客のニーズ、事業目標、エンジニアリングの制約を、誰か一人がすべてを所有するわけではない一つの共有計画へとまとめ上げる。
AI耐性 50 🎮遊びの設計者――古代のセネトの盤からテトリス、そして30億人が遊ぶ今日の巨大産業まで、ゲームがプレイヤーに何を求めるかを決める人。
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