前回の調査からこんな感じで個別のユーザー行動シナリオを作成しました。

ファクトイドを抽出する
この個別のシナリオからファクトイド(重要な事実の要素)を抽出します。今回の調査対象は、乗り換え案内サービスだったので、たとえばこんなファクトイドが抽出されました。
- 汗かきなのでなるべく乗換えで歩くのは避けれるルートを探します。
- Googleツールバーで「○○から××」と入力して検索をはじめます。
- 乗り遅れたりしたときのために「1本前」「1本後」の電車の時間もみておきます。
などなど。
KJ法でファクトイドをカテゴライズする
次に、抽出して1つずつポストイットに書いたファクトイドをあらかじめ想定したユーザーカテゴリー別に分類していきます。
今回は「仕事で客先にいくときに利用する人」と「プライベートで人との待ち合わせで時間を調べるのに使ったり、行ったことがないところの経路を検索する人」の2つのユーザーカテゴリーで分類してみました。
Contextual Designでの5つのワークモデルを意識
KJ法で分類する際にはContextual Designでの5つのワークモデルを意識します。- Flow model:ユーザーがタスクを終える際に必要なコミュニケーションの流れを記述するモデル。
- Sequence model:ユーザーがタスクを終えるまでの行動を時系列で記述するモデル。
- Artifact model:ユーザーがタスクを終えるまでの過程で作成するアーティファクト(人工物)を記述するモデル。
- Cultural model:行動が行われる環境における、影響者と影響の範囲や度合いなどを記述するモデル。
- Physical model:行動が行われる物理的な環境や道具を記述するモデル。


想定していたよりは時間がかかりましたが、なんとかファクトイドを2つのユーザーカテゴリーに分類できました。
次はこれを元にペルソナの元となるスケルトンを作成します。
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