© Findy Inc. ユーザー体験の再定義 〜⾏動変容のための⽣成AI活⽤〜

© Findy Inc. 01 ⾃⼰紹介 02 Findyとプロダクトについて 03 体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 04 ⾏動変容と⽣成AIの関係 05 まとめ

⾃⼰紹介 イントロダクション 2020年4⽉に⼠業‧医業向けコンサル会社にエンジニアとして新卒⼊社 し、2年⽬から同社のプロダクトマネージャーに就任。 2024年4⽉よりファインディに参画し、プロダクトマネージャーとして主 にFindy Team+のUX改善や⽣成AIを活⽤した新たな価値創出に取り組む。 好きなもの：娘🐶とトリキとサイゼ ⼩島 華⼦ プロダクトマネジメント室 Team+企画 @_kojikako ファインディ株式会社 Kako Kojima

ファインディが展開するエンジニアプラットフォーム ファインディについて ToC / ToB 正社員エンジニアの採⽤ 約12万⼈のエンジニアと880社以上のテッ ク企業をマッチング。 マッチングサービス フリーランスエンジニアの採⽤ 5万⼈以上のフリーランスエンジニアの成 功報酬型の⼈材紹介サービス。 SaaS / ToB エンジニア組織の⾒える化 GitHubやJiraを解析し、エンジニア組織の ⾒える化と⽣産性向上をサポート。 組織分析SaaS ToC / ToB 開発ツールのレビューサイト 実際に利⽤している企業の声を元に、開発 ツールの導⼊や検討に必要な情報を集約。 企業の技術選定をサポート。 開発ツールメディア ※ 各種数値は、2024年6月時点のFindy転職、Findy Freelance、Findy Team+、Findy Toolsの4サービスの累計での社数及び登録者数です。 
 　 なお、1社又は1名の方が複数のサービスに登録している場合は、そのサービスの数に応じて複数のカウントをしています。 β版

昨年11⽉末、初の⽣成AI機能をリリース！🎉 Findy Team+について

⽣成AIを活⽤した新機能について 当時のユーザー課題 ● アクティビティが可視化されたグラフを⾒ても、そこから気づきを 得るのが難しい ● 通常業務に追われ、チームの課題分析の時間が取れない

⽣成AIを活⽤した新機能について ⽣成AIが改善指標とアクションを提⽰することで、 分析できないというユーザー課題が解決するのでは？ 仮説

⽣成AIを活⽤した新機能について ⽣成AIが課題となる指標と改善のためのアクションを提⽰してくれる 「オンボーディングレポートβ」をリリース🚀

⽣成AIを活⽤した新機能について オンボーディングレポートでは、プロダクトの体験を既存から⼤きく 変えました♻ 本⽇はこの機能で追求した体験設計と⽣成AIの関係について お話しします󰢨

⽣成AIによる体験設計のアップデート

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 今までのFindy Team+はデータをもとにグラフやチャート形式で可視 化し、そこから課題を読み解いてもらう「探索型」

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 しかし

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 ⽣成AIの普及により「答えをすぐに提⽰してくれる」体験が当たり前 になった

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 その結果、プロダクトにおいても 「最初からある程度の⽰唆を得た上 で、必要に応じて探索する」 という体験を求められるようになった インサイト 提⽰ 内容確認 収集‧分析 意思決定 アクション 実⾏ 結果分析 効果測定 アクセス

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 オンボーディングレポートで考えると…

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 ユーザー課題 ● アクティビティが可視化されたグラフを⾒ても、そこから気づきを 得るのが難しい ● 通常業務に追われ、チームの課題分析の時間が取れない

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 つまり

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 ● ⽣成AIがあらかじめ答えを出しておいてほしい ● それを⾒た上で必要に応じて追加で分析したい ニーズに合わせて体験をアップデートしよう！ 

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 ● ⽣成AIで課題を特定します ● 取るべき改善アクションを提案します ● 必要に応じて分析できるように設計します

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 プロダクトとしてこれがゴール…

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 ではない！

プロダクトのゴールは「⾏動変容」を起こすこと

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 ユーザーがデータやインサイトを⾒て、最終的に「何をするか？」 その結果「課題を解決できるか」がプロダクトで最も重要

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 可視化やAIの⽰唆がどれだけ優れていても、⾏動につながらなければ 意味がない

「⾏動変容」には何が必要？

納得感

体験設計の転換期〜Findy Team+の場合〜 納得感がないと⼈は⾏動しない！ 「知っている」「わかった」と実際に⾏動するのはまた別の話…󰺿

⾏動変容のための納得感 1. 情報を「⾃分ごと化」する 2. 指⽰や命令ではなく、⾃分で意思決定する 3. データや分析結果が「腑に落ちる」 納得感を醸成する3つのポイント

⾏動変容のための納得感 ● ⼈は「これは⾃分に関係ある」と思えなければ⾏動しない ● データをただ⾒せるのではなく、「あなたの状況」「あなたにとっ ての意味」を明確にすることが重要 1. 情報を「⾃分ごと化」する

⾏動変容のための納得感 📌オンボーディングレポートで実践したこと チームの数字を出すだけではなく、「この指標を改善すると、将来的に○○の メリットにつながる」と理由を明⽰ 1. 情報を「⾃分ごと化」する

⾏動変容のための納得感 2. 指⽰や命令ではなく、⾃分で意思決定する ● ⼈は「なぜこの結論になったのか」を理解できなければ、⾏動を受 け⼊れることができない ● ユーザーが信頼して意思決定できるようにサポートすることが重要

⾏動変容のための納得感 📌オンボーディングレポートで実践したこと 公表できる範囲でナレッジ‧データ‧ロジックをユーザーに伝え、ブラック ボックス化を防ぎ、指標やアクション⽣成の裏付けをした 2. 指⽰や命令ではなく、⾃分で意思決定する

⾏動変容のための納得感 ● 数字だけを⾒ても、それが良いのか悪いのかパッと判断できない ● 他者⽐較、過去⽐較などデータに「⽂脈」をつけることで直感的 に理解できる 3. データや分析結果が「腑に落ちる」

⾏動変容のための納得感 📌オンボーディングレポートで実践したこと 単純な数字だけ⾒てもいいのか悪いのかパッとわからないので、ピラミッドUI を⽤いて視覚的に表現して直感的な理解を促す 3. データや分析結果が「腑に落ちる」

⾏動変容と⽣成AIの関係

⾏動変容と⽣成AIの関係 ⽣成AIはあくまで⼿段！🖐

⾏動変容と⽣成AIの関係 ユーザーの⾏動を変えるというゴールに対するたくさんあるうちの ソリューションのひとつ

⾏動変容と⽣成AIの関係 ⽣成AIを搭載することをゴールにせず、プロダクトの体験全体を通し て何がゴールなのか‧ユーザーに何をしてもらいたいのか、 プロダクトマネージャーは俯瞰して体験設計すべき✅

⾏動変容と⽣成AIの関係 その上で⽣成AIが⾏動変容‧課題解決にベストだと思えば採⽤ 別の選択肢がベストなら採⽤しない

まとめ

⾏動変容と⽣成AIの関係 ● プロダクトのゴールは「⾏動変容」を起こすこと ● ⽣成AIはあくまで⼿段！🖐 ● プロダクトが描くべき体験全体を俯瞰することが重要 まとめ

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