Shuichiro Ogawa
English

デザイン研究者／コンサルタント

小川 修一郎

デザイン思考と先端技術の R&D をつなぎ、人が試行錯誤できる事業、組織、学習環境を設計しています。

デザインコンサルティング
：事業戦略から UX、画面設計まで
新規事業開発と R&D
：構想から PoC、事業化、運用まで
生成 AI の活用
：2021 年から実務で。研究と実装の両方
効果測定
：RCT と行動ログで効果を数字にする
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About

職歴とスキル

職歴

2025〜
コンサルティングファーム：デザインコンサルティング。事業戦略の立案からプロトタイピング、事業性評価（PoC / PoB）、価値検証まで
2019〜
美術大学 非常勤講師：クリエイティブテクノロジー
2019–2025
教育事業会社：全社 R&D 戦略を策定して経営層に提言。生成 AI を使った学習サービスの構想と開発
2018–2019
IT コンサルティングファーム：R&D チームを率いる
2016–2018
事業会社：新規サービス開発。カスタマーサクセス部門の立ち上げに参画

スキル

デザイン
顧客とユーザーの理解／価値発見と定義／デジタルプロダクト設計
ビジネス変革
事業戦略と技術の事業化／仮説検証／成果指標の設計
データ整備・活用
生成 AI と LLM の活用／統計分析と可視化／データ基盤
テクノロジー
クラウド活用／サーバレスとコンテナ／フロントエンド開発
スキルの内訳（22 項目）
デザイン
顧客とユーザーの理解／価値発見と定義／デジタルプロダクト設計／ユーザー視点の検証／共創のファシリテーション／デザインプロセス管理／体験価値ガバナンス／デザインによる組織運営
ビジネス変革
事業戦略と技術の事業化／仮説検証（PoC / PoB）／成果指標の設計（KGI / KPI）／プロジェクト管理（PMP®）／マーケティング
データ整備・活用
生成 AI と LLM の活用／統計分析と可視化（Python、Looker Studio）／データ基盤（BigQuery）
テクノロジー
クラウド活用（GCP / AWS / Azure）／サーバレスとコンテナ（Docker / Lambda / Firebase）／フロントエンド開発（React / Vue / Next.js / Nuxt.js）／バックエンド開発（FastAPI / Django / Nest.js）／データベース（PostgreSQL / MySQL / Firestore）／SRE と CI/CD（GitHub Actions）

デザインは造形にとどまらず、人を起点とする価値創造と問題解決の手段として捉えています（経済産業省『デザイン政策ハンドブック 2020』）。スキル名はデジタルスキル標準 ver.2.0（経済産業省と IPA）の共通スキルリストに対応し、長い名称は短くしています。

Work

手がけたもの

企画から導入と運用まで、実務で担当した工程は次の 8 つです。

実績のある 8 つの工程

企画
中長期の構想やロードマップ、事業計画をまとめ、経営層や事業部の判断につなげた。
調査
技術、市場、文献を調べ、使う技術と進め方を選んだ。
仮説検証
小さく試作（PoC）し、技術が成り立つかと事業になるかを確かめた。
要件定義
関係者と要件を洗い出し、要求定義と要件定義をまとめた。
設計
サービスと体験の設計、画面と情報の設計、クラウドの構成を担った。
実装
試作から本番まで、クラウドとアプリを自分の手で組んだ。
効果測定
行動ログの指標化、RCT、評価基盤で効果を数字にした。
導入と運用
本番への導入と運用、部門の立ち上げ、事業部や現場への引き渡しまで担った。

工程は、人間中心設計（ISO 9241-210）とイノベーション・マネジメント（ISO 56002）に対応しています。

代表的なプロジェクト（5 件）

  • 金融機関 BtoC 契約プロセス刷新

    2025–2026

    3〜5 年の中長期構想と移行ロードマップを策定し、サービスデザインと要求定義、要件定義の支援を担当した。UX コンセプトからタッチポイントごとの画面デザインまでをリードした。

    担当した工程：企画／要件定義／設計／導入と運用

  • 生成 AI の教育活用 R&D

    2023–2025

    技術調査から効果測定まで単独で担当した。Firebase + TypeScript でプロトタイプを実装し、GCP で評価基盤を構築した。

    担当した工程：調査／仮説検証／設計／実装／効果測定

  • 学習継続支援の行動デザイン R&D

    2021–2022

    学習を続けられる条件を行動デザインの観点から研究した。後半は生成 AI（デジタルヒューマン技術）を組み合わせ、学習者の進捗と理解度に応じて個別の介入を提案するシステムを開発した。

    担当した工程：設計／実装

  • マルチモーダル感情解析システム

    2020–2021

    Azure Cognitive Services で表情解析を統合したシステムを開発した。音声と表情のデータから講師評価を予測するモデルを構築した。

    担当した工程：調査／仮説検証／実装／効果測定／導入と運用

    講師管理工数 前年比 40% 削減、顧客満足度 前年差 +2 ポイント

  • IoT / LPWA 新規事業開発

    2018–2019

    IoT、LPWA、プロジェクションマッピング等の技術調査から、センサーデバイス、処理基盤、連携 API まで自分で開発し、PoC を実施した。

    担当した工程：企画／調査／仮説検証／設計／実装

案件の詳細を見る（12 件）→

※ 守秘義務により、案件のビジュアルの公開は控えています。

個人制作（2 件）

仕事とは別に、企画から実装までひとりで手を動かした制作。

  • Torqueo

    2024

    日常における「ひねる」という動作に着目し、感情想起のトリガとして位置付けるデバイス。

    アーティスト名 Jamjet Iqbal／東京都美術館（美術大学校友会の合同展）、2024/04

    メディアアート プロダクト 個人制作

  • Creative Copilot ↗

    2023–現在

    ジェネラティブアートの制作を生成 AI で支援する学習支援システム。研究プロジェクトかつ自主制作として、企画から設計開発、検証設計、運用まで、システムをすべて一人で担当。エージェンティックコーディング、行動経済学、RCT の研究成果を取り込みながら改良を続けている。

    査読論文：STEM 教育研究 Vol.7（2025）／美術大学の授業で運用中

    研究プロジェクト 自主制作 生成 AI

Research

研究していること

人の可能性が開かれる条件を研究しています。評価や制度が人の挑戦にどう影響するかを分析し、もう一度試せる条件をどう設計できるかを探しています。

  • 試し始める条件

    人はどのような条件があると、まだ形になっていない考えを試し始められるのか。

  • 評価と機会

    一度の評価や失敗、年齢や経歴は、なぜその後の機会の広がりに影響してしまうのか。

  • 動けなさの見方

    うまく動けない状態を、本人の資質ではなく周囲の条件から見ると何が見えるのか。

  • もう一度試せる場

    人がもう一度試せるようにするには、場や制度をどう設計すればよいのか。

Publications

研究の成果と教育

論文（3 件）

  • バイブコーディング体験によるプログラミング非熟練者のアプリ制作意欲への効果

    情報教育シンポジウム 2026 論文集（情報処理学会）, pp.103–110, 2026 · 査読あり 共著

  • Educational Effects of Pair Programming with Generative AI for Novice Learners

    New Perspectives in Science Education 15th Ed., pp.330–337, 2026 · 査読あり 共著

  • 通信教育課程の大学生を対象とした生成 AI チャットボット Creative Copilot によるオンライン講義でのジェネラティブアート制作支援：STEAM 教育実践のための新たなアプローチの評価

    STEM 教育研究 Vol.7, pp.32–41, 2025 · 査読あり 筆頭著者

特許と委員（2 件）

脳情報から知覚情報を推定する AI 技術等の社会実装加速化に向けた検討会構成員

総務省「令和３年度官民研究開発投資拡大プログラム」, 2021/10–2022/03

特許第 7714598 号「学習支援システム」（発明者）

2025/07 登録

学会発表（5 件）、登壇と講演（13 件）、教育歴（11 件）を見る →

全業績（researchmap）↗

Notes

リサーチログ

AI とデザインのリサーチを、つくる過程もあわせて公開しています。

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Contact

連絡先

案件の概要と時期を添えて、メールでご連絡ください。

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