Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
初対面家電 - 一般消費者向けIoTデバイスの情報設計
Search
Takahiro Yamaguchi
December 11, 2017
Design
1
620
初対面家電 - 一般消費者向けIoTデバイスの情報設計
2017/12/11 HCDコンピタンス知識編「情報構造の設計・概論」発表資料
Takahiro Yamaguchi
December 11, 2017
Tweet
Share
More Decks by Takahiro Yamaguchi
See All by Takahiro Yamaguchi
非コミュな私が質問を通して もっと幸せになるための生存戦略 / hicommu-sitsumon-senryaku
hiro93n
0
310
保育AIプロダクトの UXデザインで考えてきたこと / hoiku-ai-ux-design
hiro93n
0
240
いま現場PMのあなたが、 経営と向き合うPMになるために 必要なこと、腹をくくること
hiro93n
14
15k
ルクミーにおけるAI活用の現在地
hiro93n
1
1.9k
保育中心設計でつくる保育ICTの裏側
hiro93n
0
590
組織の仕込み方
hiro93n
1
400
同時8プロダクトの立ち上げと新PdMチームの構築をどう両立したか戦記
hiro93n
3
9.1k
ハードウェアの現場と繋がる世界のギャップを埋める開発指針
hiro93n
0
290
しなくていいUXを実現するための IoTサービス設計
hiro93n
0
440
Other Decks in Design
See All in Design
AIエージェントが対話的なUIを返す!MCP−UIで変わるユーザ体験
daitasu
1
110
kintone_aroma
kintone
0
1.1k
「稼ぐ」だけでなく 「還す」ためのデザイン / Designship2025
culumu
1
530
Correspondence:共に生成していく過程
akiramotomura
0
170
Franks Myth
gfht1
0
390
Goodpatch Tour💙 / We are hiring!
goodpatch
31
990k
デザインするために「多様性」について考える
iflection
0
130
Installing and Running decksh/pdfdeck
ajstarks
1
910
不確実性の時代にみんなで試したFigma × MCP × Cursor ハンズオン
techtekt
PRO
7
1.5k
デザインエンジニアの延長にデザインマネージャーとしての可能性を探る
takanorip
0
850
組織の右腕として共創する ー デザインと経営の二つの視点から見えた、新しい支援のかたち/ Designship2025_Nishimura
root_recruit
0
250
一次体験を起点にしたUX改善の取り組み / Direct Experience Driven UX Improvements
bitkey
PRO
0
320
Featured
See All Featured
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.4k
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
0
46
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.8k
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2k
Leo the Paperboy
mayatellez
0
1.3k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.7k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
120
The Curious Case for Waylosing
cassininazir
0
200
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
30
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
0
300
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
94
Transcript
5BLBIJSP:BNBHVDIJ !IJSPO ॳର໘Ոి Ұൠফඅऀ͚*P5σόΠεͷใઃܭ )$%ίϯϐλϯεࣝฤʮใߏͷઃܭɾ֓ʯ
2 IUUQTUIJOLJUDPKQBSUJDMF ΞϓϦͷΈݟͯͨΒ·ͬͨམͱ݀͠*P5ͷ69Λߟ͑Δ
3 ·͙͔ͪͨͻΖ αʔϏεσΟϨΫλʔ2SJPJOD ג ύΤϦΞ )$%/FUೝఆਓؒத৺ઃܭઐՈ ɾࣗࣾϓϩμΫτͷϢʔβʔγφϦΦΛ͔͘ ɾϫΠϠʔΛ͔͍ͯϓϩτλΠϐϯά͢Δ ɾ্্ཱͪ͛ͨͰӡ༻ϑΣʔζ·Ͱ࣋ͬͯߦ͘ ɾࣾ֎ͷαʔϏεઃܭҊ݅ύΤϦΞͰ৭ʑΔ
ओͳࣄ Θͨ͠JT
4 2SJPͱ ҧ͍·͢ ʹੜͨ͠ ܙൺणܥ *P5ϕϯνϟʔاۀ
ࠓͷ͓ ਓྨ͕৮ͬͨ͜ͱͷͳ͍σόΠεΛఏڙ͢Δ্Ͱ ԿΛͲ͏ߟ͑ͯใઃܭ͓͚ͯ͠Α͍ͷ͔ʁ #UP$ɾ#UP#ʹΘ͚ͯͭͷࣄྫͰ͓͠͠·͢ɻ 5
εϚʔτλάฤ #UP$ ୈҰ෦ 6
7
ΕΔͱ௨ͯ͘͠ΕΔ ΕͷΛ୳ͤΔσόΠε 8
λάͱΞϓϦͷؔ 9
10 ΞϓϦ λά ௨ͷઃఆͬͯɺશମʁݸผʁ શͯͷλάΛҰׅͰ ֤λάΛͦΕͧΕͰ
11 Ͳ͜ʹ͚ͭΔʁ
12 ௨ͷઃఆͬͯɺશମʁݸผʁ λάΛ͚ͭΔϞϊͷ༻్ͬͯશ෦͓ͳ͡ͳΜ͚ͩͬʁ සൟʹ࣋ͪา͘ΧΪɺ΄ͱΜͲஔ͍͓ͯ͘Χόϯ ձࣾʹ͍࣋ͬͯ͘ΧόϯWT͍͔࣋ͬͯͳ͍Χόϯ λάΛ͚ͭΔϞϊͱͷؔΘΓํ͓ͬͯͳ͡ʁ͕ͪ͏ʁ
Χόϯͱಉ͘͡ձࣾʹஔ͍ͯ ͋ΔΧΪΒͤͯཉ͍͠ɻ ΕͨΒ͍ͨΜɻ 13
14 ձࣾʹ͍ͨΒશ෦௨ΛΦϑʹ͍͍ͯ͠Μ͚ͩͬ ಛఆͷ݅ԼΛఆ͢Δखஈ͋Δ͕ɺ͍͍ͩͨࣗಈఆ ࣾ8J'*ɺ(14ɺࣗͰΓସ͑ͳ͍ͷͨͪ ͕͢͞ʹΧόϯஔ͖Εͳ͍͚ͲɺΧΪͱͳΔͱʁ ձࣾʹΕͯக໋తͳϞϊɺࣗಈఆ͞Εͨ͘ͳ͍
15 ΞϓϦ λά ௨ͷઃఆͬͯɺશମʁݸผʁ શͯͷλάΛҰׅͰ ֤λάΛͦΕͧΕͰ λάʹඥ͚ͨํ͕ Αͦ͞͏
ػೳΛඥ͚Δ 16 ΞϓϦઃఆ λάઃఆ ΞΧϯτ ϔϧϓ QVTI௨ λάใ ௨ස Ϙλϯઃఆ
ԣ 17 ॎ ΞϓϦ λά λάͷҰཡ λάͷৄࡉ
Ұཡͱৄࡉͷؔ 18
19 ͙͢Γ͍͚ͨͲઙ͍WT͋ͱͰ͍͍͚Ͳਂ͍ Ұཡ ৄࡉ ΞϓϦ։͍ͯଈஅ λοϓͯ͠ख़ߟ
ͳͯ͘͠·ͤΜ͔ʁ ࣗͷॅॴʹஔ͖ͬͺͳ͠Ͱ͢ ˡʮͳΒ৺͠ͳ͍͍ͯ͘ʯ 20
ͳͯ͘͠·ͤΜ͔ʁ ౦ژौ୩۠ܙൺणʹ ˡʮ·ͣͦ͜Ͳͩ͜ʯ 21
22 λΠϛϯάͱใΛ͚Δ ͍ͪૣ͘Γ͍ͨ ʮԶԿ͔ΛͲ͔͜Ͱͳͨ͘͠ͷ͔ΛΓ͍ͨʯ ܙൺणͰɺܙൺण౦৽࢈ۀϏϧͰ Ξςͷͳ͍ॅॴͳΒใͷՁେͯ͠มΘΒͳ͍ɻ ʮͲ͜ʹམͱͨ͠ͷ͔Λ୳ͨ͢ΊʹৄࡉΓ͍ͨʯ ۩ମతʹ୳͠ʹߦ͚Δใ͕ཉ͍͠ɻ ਖ਼ॅॴ͡Ό͔Βͳ͍ͷͰਤͰڭ͑ͯཉ͍͠ɻ ͋ͱͰͰ͍͍
23 ͙͢Γ͍͚ͨͲઙ͍WT͋ͱͰ͍͍͚Ͳਂ͍ Ұཡ ৄࡉ ΞϓϦ։͍ͯଈઢ λοϓͯ͠ख़ߟ
ཉ͍͠ͱ͜ʹཉ͍͠ ʢ͍͟ඞཁͳ࣌ɺ͙͢ʹཉ͍͠ྔͷใػೳʹΞΫηεͰ͖Δʣ 24
εϚʔτλάฤ 25
ୈೋ εϚʔτϩοΫฤ #UP# 26
27
28 εϚʔτϩοΫ ࣗͰങ͏͔ ۀͰ͏͔
Ϊϟοϓ 29 ങ͍Γ Ϩϯλϧ ࣗͷ͓ۚͰങ͏ ձࣾͷ͓ۚͰങ͏ झຯͰ͏ ࣄͰ͏ ͖ͦͦ ͦΜͳʹڵຯͳ͍
Ϊϟοϓ 30 ങ͍Γ Ϩϯλϧ ࣗͷ͓ۚͰങ͏ ձࣾͷ͓ۚͰങ͏ झຯͰ͏ ࣄͰ͏ ͖ͦͦ ͦΜͳʹڵຯͳ͍
ࢼߦࡨޡʹͨͷ͠͞ ࢼߦࡨޡɺͨ͘͠ͳ͍ɻ औઆಡΈͨ͘ͳ͍ɻ
ಥવͰ͚͢Ͳ 31
औઆར༻ऀͱͷՍ͚ڮͰ͢ 32
ਓʹਓ͕ಡΉ 33 IUUQTTJSBCFFDPN
34 IUUQTKBQBODOFUDPNBSUJDMF
35 ՈిͷऔઆͳΜͯݟͳͯ͘ࠔΒͳ͍Μ͡Όͳ͍ͷʁ ࢮ͵͜ͱ͕͋Δ ʮ෩࿊ʹ࣋ͪࠐΈײి͢Δʯ ػثͷϙςϯγϟϧΛશવൃشͰ͖ͳ͍͜ͱ͕͋Δ ʮߴ͞ௐθϩͰεϚʔτϩοΫΛషΓ͚Δʯ Ӭԕʹॳظઃఆ͔Βൈ͚ΒΕͳ͍͜ͱ͕͋Δ ʮ8J'J()[ରԠͳͷʹՈͷ8J'JͰଳҬΦϑʯ ৽͍֓͠೦Λͣͬͱצҧ͍ͯ͠͠·͏ ʮిࢠͷ߹ΧΪΛ࣋ͪಀ͛Ͱ͖Δͱࢥͬͯةػײʯ
36 ࠝแ ଐ ΞϓϦ νϡʔτϦΞϧ ΞϓϦ ීஈͷը໘ औઆతͳ༰ͱग़ձ͏·Ͱ
37 ࠝแ ଐͷऔઆ ΞϓϦ νϡʔτϦΞϧ ΞϓϦ ීஈͷը໘ ઢʹ͋ͬͨ ࠓ͞Β͍ ʢج४ʣ
͍ औઆతͳ༰ͱग़ձ͏·Ͱͱ ൵ܶ
38 ʮࠓ͞Β͍ʯͷྫ ΞϓϦͰઃఆݟΔલʹ ͏υΞʹషΓ͚ͨ
39 ࠝแ ग़ձ͍Λͤʹͨ͠ ݸശͷதͷऔઆຒΕΔɻʹೖΔॴͰग़ձ͏ɻ ଐ ༌ૹ༻ͷஈϘʔϧ ͚͙͋ͯ͢ʹ"ͷ ಛઃΨΠυΛ෧ೖ
40
ԣ 41 ॎ ͚͙͋ͯ͢ ΞϓϦىಈ ߹ΧΪ࡞ᶃ ߹ΧΪ࡞ᶄ
͍ͭΔ͔ ͍·ͳͷʁ 42
߹ΧΪΛͭ͘Δ 43 ݰؔͷΧΪ ظݶͳ͠ ॴଐϝϯόʔ
߹ΧΪΛͭ͘Δ 44 ݰؔͷΧΪ ຖि݄༵ ॴଐϝϯόʔ ిࢠͳΒͰɻ
45
46 େମ͜͏ͭ͘Δͱࢥ͑ΔॱংΛ༧Ͱ͖Δ͔ ΧΪΛ࡞Γ͍ͨ ͏ਓΛબͼ͍ͨ ͍ͭ͑Δ͔ ܾΊ͍ͨ ͍ͭ͑Δ͔ ܾΊ͍ͨ ͏ਓΛબͼ͍ͨ ΧΪΛ࡞Γ͍ͨ
74 ҰݟɺͲͬͪ͋Γͦ͏ɻ
47 ߹ΧΪͷൃߦͱۀ ΧΪΛ࡞Δͱݴ͏͜ͱɺͦͷਓ͕ண͢Δͱ͍͏͜ͱ ਓΛબΜͰ͔Β৫Λ࡞Δ͜ͱɺ·Ε ͏ਓΛબͼ͍ͨ ͍ͭ͑Δ͔ ܾΊ͍ͨ ΧΪΛ࡞Γ͍ͨ ಛఆͷਓΛ ҟಈ͍ͤͨ͞
ͦͷਓͷͨΊͷ ෦ॺΛ࡞Γ͍ͨŋŋŋʁ ࣙྩ ͨͿΜɺ͜Εۀϑϩʔతʹ͓͔͍͠ɻ
48 ߹ΧΪͷൃߦͱۀ ΧΪΛ࡞Δͱݴ͏͜ͱɺͦͷਓ͕ண͢Δͱ͍͏͜ͱ େମͷ߹ɺطʹ͋Δ৫ʹॴଐ͢Δͷ͕ී௨ ͍ͭ͑Δ͔ ܾΊ͍ͨ ͏ਓΛબͼ͍ͨ ΧΪΛ࡞Γ͍ͨ ৫ʹΑͬͯ ܾ·͍ͬͯΔ
৫ʹॴଐ͢Δਓ దٓಈ͍͍ͯΔ ࣙྩ ࿑ಇ࣌ؒͳͲ ͏ܾ·͍ͬͯΔ
ձ͍͍ͨ࣌ʹձ͑Δ ʢීஈͷۀϑϩʔʹର͠ɺඞཁͳػೳͱձ͏࣌ظΛ߹ΘͤΔʣ 49
εϚʔτϩοΫฤ 50
ԣ 51 ॎ ػೳؒɾఔؒ ػೳɾఔ ΞϓϦͰʁശͰʁऔઆͰʁ ҰཡͰʁৄࡉͰʁͲͷॱͰʁ
52 ·ͱΊ ར༻ऀ͕ػೳΛ͓͏ͱࢥ͏γʔϯΛ૾͠ ใͷྔ͑ΔॴΛௐઅͰ͖͍ͯΔͳΒ ײతʹ͔͑ͯΓ͍͢ͷʹͳΔΑʂ ྫ͑ݟͨ͜ͱฉ͍ͨ͜ͱͳ͍ͷͰɻ