デザインシンキングとはユーザーの意見を引き出し、課題を見つけ、それを新しいアイデアで解決していくという従来の手法とは大きく異なる思考法です。
最近では国主導でデザイン経営推進が掲げられており、その文脈からも近年注目を浴びています。
この記事ではそんなデザインシンキングに関して、どんな手法なのか、どんなプロセスが必要なのかなど、徹底解説していきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば今注目のデザインシンキングに関して、メリットデメリットなども含めて丸わかりですよ。
デザインシンキングとはデザイナーやクリエイターがデザインをする際の思考やプロセスを用いてビジネスの課題を解決することを指します。
グローバル化が進む中、ビジネスの在り方は大きく変化しています。そうした中で、今までのやり方が通用しないなどといった事象が出てくるでしょう。
このデザインシンキングは課題の本質を発見する考え方で、今までのビジネスのやり方の問題点を見つけることができるのです。
このデザインシンキングが最初に登場したのはピーター・ロウが1987年に著した「デザインの思考過程」です。この本では建築家と都市計画者が用いる方法が解説されていました。
また2005年にはシリコンバレーにあるデザインコンサルティング会社「IDEO」の創業者デイビットケリーがスタンフォード大学にd.schoolを創設したことによって、世界的にも注目されるようになりました。
このd.schoolは正式名称Hasso Plattner Institute of Designで、デザインシンキングを学ぶことができる授業のこと。日本でも慶應義塾大学SFCや東京大学がモデルにしています。
デザインシンキングのプロセスの中で、最も有名なのがスタンフォード大学のハッソ・プラットナー・デザイン研究所が提唱している「5つのステップ」です。
5つのステップは「共感」「問題定義」「創造」「プロトタイプ」「テスト」と分かれています。これらは順番通りに行う必要はなく、同時並行や、それぞれの作業を行ったり来たりすることが重要です。
それぞれ具体的に見てみましょう。
まずはユーザーへの共感を得ることから始めます。ユーザーが何に共感しているのか、何を求めているのかをみつけていきます。
現場に足を運びインタビューをしてみたり、ユーザーの行動を観察してみたり、レビューを回収したりなど、「仮説」を立てずに現状を理解することが重要です。
ユーザーの問題をヒントにユーザーのニーズを定義していきます。実現したいものは何なのか、課題は何なのかなどを深堀りし、抽出していきます。
問題定義ができたら、ブレーンストーミングなどを用いて、その問題を解決するアイデアを出し合っていきます。ここで重要なのは、質よりも量を重視することです。
なるべく多くのアイディアを出し合って、付箋などで書き出してみるのが良いでしょう。
アイディアが固まったら、チームの中で良いなと思ったものを一度形にしてみます。ここで新たな問題点が見つかるかと思います。
あくまでプロトタイプなので、時間やコストはなるべくかけないようにしましょう。
先ほどもあげたようにプロトタイプはテストを繰り返し、問題点を見つけブラッシュアップしていくことが重要です。
定義したユーザーのニーズが正しいものなのか、プロトタイプに問題はないのかなどを確認し、より精度の高いサービスを構築していきましょう。
デザインシンキングではアイデアをたくさん出す、とりあえず出すという思考が重要です。失敗は考えずにアイデアを出すチームを作ることができます。
またチーム同士のコミュニケーションも多く、役職や上下関係関係なく意見を共有できる強いチーム作りにも貢献します。
デザインシンキングはユーザーのニーズに向き合い、課題や問題点を洗い出します。課題の本質に迫っていくため、従来とは異なる新しいアイデアを生み出すことができるのです。
デザインシンキングはユーザーの声を元にアイデアを生み出すため、ゼロベースの製品やサービスには向いていません。
チームでアイデアを出し合ってイノベーションを生み出す手法のため、プロセスよりも結果が重要視されてしまいます。斬新なアイデアを生み出すことができなければ、無意味になってしまうでしょう。
いかがでしたか。本日は今注目の思考法、デザインシンキングについて紹介していきました。
デザインシンキングはユーザーから意見を引き出し、課題を見つけ新しいアイデアを生み出していく手法でしたね。
従来の手法とは異なるため戸惑うこともあるかもしれませんが、斬新なアイデアでユーザー視点の問題を解決できるので、満足度の向上につながることでしょう。
ぜひ新しい開発手法の1つとして、デザインシンキングを取り入れてみてはいかがでしょうか。
DX化時代で新しいIT人材をお探しの方、「チョータツ」がおすすめです。
チョータツは高度IT人材を最短7営業日後に調達できる人材調達サービスです。
お客様のご要望をヒアリングして、研究開発支援やDX化支援などさまざまな依頼に柔軟に対応していくことが可能です。多くの企業様にご利用いただいています。
人材調達にお悩みの方、オフショア開発のラボ型開発に興味がある方は、ぜひこちらから資料のダウンロードをしていただければと思います。
「AIを業務に取り入れたいけれど、導入コストが気になる」「どのようなAIツールを選べばよいのかわからない」「補助金を使ってDXを進めたい」――このような悩みを抱える中小企業・小規模事業者は少なくありません。 そこで活用を検討したいのが、2026年度の「デジタル化・AI導入補助金」です。 従来の「IT導入補助金」から名称が変更され、2026年度はAI活用を含むデジタル化をより意識した制度となっています。 業務効率化や生産性向上につながるITツールの導入費用を支援することで、中小企業のDXを後押しする制度です。 この記事では、2026年度のデジタル化・AI導入補助金について、制度の概要から申請スケジュール、AI活用の具体例、申請時の注意点までをわかりやすく解説します。 AI導入を検討している方 IT導入補助金を申請したい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば2026年度の「デジタル化・AI導入補助金」の詳細がわかるだけでなく、具体的な申請方法も丸わかりですよ。 (more…)
生成AIやAIエージェントなどの技術が急速に進化し、企業におけるAI活用は「一部の業務を効率化する段階」から「企業そのものの仕事の進め方を変える段階」へと移行しています。 こうした変革を指す言葉として注目されているのが、AX（AI Transformation）です。 しかし、AXを推進しようとして「まずは生成AIを導入してみよう」と考えるだけでは、十分な成果につながらないケースも少なくありません。 AIツールを導入したものの、一部の社員しか利用しない、期待したほど生産性が上がらない、既存システムとの連携が進まないといった問題が発生することがあります。 AXで重要なのは、AIという技術そのものではなく、AIを活用して業務・組織・意思決定・顧客体験などをどのように変えていくかという視点です。 そのためには、明確な構想を立て、対象業務を選定し、小さく実証し、成果を検証したうえで全社へ展開していく必要があります。 この記事では、AX推進を成功させるためのプロセスを7つのステップに分け、構想から社内への定着まで、企業が実践すべきポイントを解説します。 AXを推進したい方 AIに興味がある企業の方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAX推進のための方法がステップごとに具体的にわかりますよ。 (more…)
皆さんは「クラウドAI」をご存知でしょうか。クラウド環境を利用することで、高価なサーバーや専門的なAIインフラを自社で保有することなく、高度なAI機能を利用できるようになりました。 市場調査会社の各種レポートでも、クラウドAI市場は2034年に向けて急速な成長が予測されており、多くの企業が競争力強化や業務効率化を目的に導入を進めています。 この記事では、市場規模の最新予測や成長を支える要因、企業がクラウドAIを導入するメリットについて、最新の市場調査データをもとに詳しく解説します。 クラウドAI市場に興味がある方 クラウドAIの動向が気になる方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばクラウドAI市場の規模や動向について分かるだけでなく、企業のメリットまで丸わかりですよ。 (more…)
近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの登場によって、多くの企業がAI活用に注目しています。 しかし、「AIを導入したいが、自社でサーバーやシステムを構築するのは難しい」「コストを抑えながらAIを活用したい」と考える企業も少なくありません。 そこで注目されているのがクラウド型AIです。インターネット経由でAIを利用できるため、高性能なAIを低コストかつ短期間で導入できることから、多くの企業で採用が進んでいます。 この記事では、クラウド型AIの仕組みや特徴、オンプレミス型との違い、導入メリット、導入時の注意点まで詳しく解説します。 AIを導入したいとお考えの方 社内のIT人材が不足している方 業務効率を上げたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばクラウド型AIの特徴がわかるだけでなく、導入方法まで丸わかりですよ。 (more…)
「AIを導入したいけれど、何から始めればよいかわからない」「ChatGPTを試してはいるものの、業務改善にはつながっていない」「競合企業はAIを活用しているようだが、自社はどのレベルなのか知りたい」。 このような悩みを抱える企業は少なくありません。 近年、企業のAI活用は「AIツールを使う」段階から、「AIを前提とした企業へ変革する」段階へと進化しています。 その変革を体系的に理解するために注目されているのがAX（AI Transformation）段階モデルです。 この記事では、AX段階モデルの概要と各ステージの特徴、自社がどの段階にあるのかを判断するポイントについて、3分で理解できるようわかりやすく解説します。 AIを導入したいが、どこから始めればよいかわからない方 自社のAI活用レベルを客観的に把握したい方 AIを活用して生産性向上や競争力強化を目指したい方 に当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIを活用するための具体的な方法とAXモデルの具体的な仕組みが分かりますよ。 (more…)
近年、AI（人工知能）は私たちの生活だけでなく、企業活動にも急速に浸透しています。 文章作成や画像生成、データ分析、問い合わせ対応など、これまで人が担っていた業務をAIが支援・代替できるようになり、多くの企業がAI活用に注目しています。 一方で、「AIツールを導入しただけ」で終わってしまう企業も少なくありません。 本当に競争力を高めるためには、単なるAI活用ではなく、企業全体をAI中心に変革する「AX（AIトランスフォーメーション）」という考え方が重要になります。 この記事では、AXとは何か、DXとの違い、そしてなぜ今企業にAXが必要なのかについて詳しく解説します。 AXに興味がある方 AIを活用したいとお考えの方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば今注目のAXについて丸わかりですよ。 (more…)