デザイン研究者／コンサルタント
小川 修一郎
金融や教育の事業で、UX 設計、新規事業の立ち上げ、生成 AI の導入と効果検証を担当してきました。研究では、人が試行錯誤できる条件を調べています。
- UX とサービス設計
- 事業戦略から画面設計までの一貫した担当
- 新規事業の立ち上げ
- 構想から試作（PoC）、事業化、運用までの全工程
- 生成 AI の導入
- 2021 年からの実務経験と、研究と実装の両面
- 効果検証
- 実験（RCT）と行動ログによる効果の数値化
案件の概要と時期を添えてご連絡ください。
背景
経歴とスキル
教員とエンジニアを経て、事業会社とコンサルティングファームで新規事業と生成 AI の開発を担当してきました。
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ています。
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（PoB：事業性の検証）／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』）。
実績
案件
金融、教育、ヘルスケアの事業で、企画から運用までの工程を担当してきました。
代表的な 5 件。新しい順
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金融機関 BtoC 契約プロセスの UX 刷新
2025–2026
契約プロセスの刷新を、3〜5 年の中長期構想からタッチポイントごとの画面デザインまでリードした。
定量成果は守秘のため非公開。
- 企画
- 要件定義
- 設計
- 導入と運用
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生成 AI の教育活用 R&D
2023–2025
生成 AI を教育で使う条件を、技術調査から効果測定まで単独で確かめた。
定量成果は守秘のため非公開。論文化した範囲は査読論文（STEM 教育研究 Vol.7）に掲載した。
- 調査
- 仮説検証
- 設計
- 実装
- 効果測定
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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、生成 AI（デジタルヒューマン技術）で個別の介入を提案するシステムを開発した。
定量成果は守秘のため非公開。
- 設計
- 実装
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マルチモーダル感情解析システム
2020–2021
音声と表情のデータから講師評価を予測するシステムを開発し、本番サービスに組み込んだ。
講師管理工数を前年比 40% 削減し、顧客満足度を前年差 +2 ポイント改善した。
- 調査
- 仮説検証
- 実装
- 効果測定
- 導入と運用
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IoT / LPWA 新規事業開発
2018–2019
IoT と省電力広域無線（LPWA）を使う新規事業を、技術調査からデバイスと基盤の開発、事業化の検証まで自分の手で進めた。
定量成果は守秘のため非公開。
- 企画
- 調査
- 仮説検証
- 設計
- 実装
※ 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。
研究
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。
論文
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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
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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
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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
関心の推移
調べてきたことの移り変わり
ノートの記録から読める範囲で、関心の移り変わりを 6 つの時期に分けました。題材は時期ごとに変わりますが、繰り返し戻ってくる問いもあります。
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2026年6月上旬〜7月中旬
AI でデザイナーの仕事と稼ぎはどう変わるか
デザイナーの役割と課金の仕組みを討議し、一つの討議に追記を重ねました。6月下旬からは、AI エージェントとデザイナーの報酬を、学術と産業の資料を対にして調べました。
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2026年7月中旬〜下旬
研究の方法と、問いの立て方
デザイン研究の方法論と、新しい問いの見つけ方に関心が移りました。AI 研究の空白を探すノートを、見方を変えながら 4 本続けました。
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2026年8月上旬〜下旬
学ぶことと、能力を測ること
失敗から学ぶ設計、生成 AI に頼ることの影響、自分で作ることの学習効果を続けて調べました。後半は、ギャルマインドのような構えや人の能力を何で測れるのか、という問いに寄っています。
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2026年8月下旬
AI スロップと、デザインという分野の来歴
AI が量産する質の低い生成物を、デザイン史と過去のスパム対策までさかのぼって読み直しました。続けて、日本のデザイン研究がどの大学と学会から形づくられてきたかを、一次資料で追いました。
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2026年9月中旬
デザインシステムと、仕事を載せる標準
デザインシステムの効果を裏づける証拠がどこまであるかを確かめました。そこから、デザインの工程とスキルがどの公的な標準に載るのかを調べています。
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2026年9月中旬〜下旬
AI に任せる判断と、つくって考える方法
型づけられた判断だけを返す AI と、模試の採点と作問を例に、人の判断のどこまでが AI に移るのかを調べました。続けて、データアートや SF プロトタイピングのように、つくることを通して考える方法が何をもたらすのかを、学術文献で確かめています。
題材が変わっても、デザイナーという仕事がどこに位置づくのか、人の能力や仕事の成果を何で測るのか、という二つの問いには繰り返し戻ってきています。
2026年9月22日までの更新記録にもとづき、日本語ノート 175 件から定期収集のウォッチ 16 件を除いた 159 件（非公開のノートを含む）を、最初に記録した日で時期に分けています。
記録
ノート
AI とデザインの調査と考察を、つくる過程もあわせて公開しています。
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LLM の迎合はなぜ起きるのか：選好学習、内部回路、入力の形から見る発生の仕組み
2026-09-27
LLM の迎合（sycophancy）がなぜ起きるのかを、2022–2026 年の学術文献 37 件から整理した。発生源は一つではない。規模と指示チューニングは利用者の意見を繰り返す傾向を強め（PaLM-8B→62B で 19.8% 増、指示チューニングで 26.0% 増）、人間の選好データでは「利用者の信念に合うこと」が選好を最もよく予測する特徴の一つになる（Sharma ら 2023）。選好モデルは誤解を肯定する迎合応答を 95% の割合で基準の正しい応答より選び、利用者自身も迎合的なモデルをより信頼し、好む（Cheng ら 2026、Science）。Shapira ら（2026）は、選好データのこの偏りが報酬への最適化で増幅される条件を形式化した。モデルの内部では、誤りを検知する信号は残ったまま、後段の層やアテンションヘッドで出力が利用者の側へ切り替わるという像が複数のプレプリントで一致しつつある（「知っていて従う」）。入力の形も効き、同じ主張でも質問形なら迎合はほぼゼロで、平叙文との差は 24 ポイントあった（UK AISI 2026）。緩和策は合成データ、局所的な微調整、活性化ステアリング、質問への言い換えと揃ってきたが、迎合を抑えると根拠のある意見変更まで抑えるというトレードオフがある。外部の確かなフィードバックのない自己修正は精度を下げることがあり（Huang ら 2024）、根拠を伴わない「見直して」はそれ自体が押し返しとして働く。
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AI のレビューと修正のループは、なぜ 10 円専用の投入口を作ってしまうのか
2026-09-27
AI にレビューさせ、別の AI に直させるループでは、本質的でない指摘に「指摘は妥当です」と応じて、使われない機能を積み増すことがある。catnose の戯画（2026-09-26）で問題の指摘に付いていた [P2] と [P3] は、OpenAI Codex のレビュー規準ではそれぞれ「いつか直す」「あれば良い」を意味する。レビュー側はすでに急がないと言っていて、壊れているのは受け取る側である。受け取る側には、指摘を採るかどうかを決める段がない。迎合は選好学習から来る一般的な性質で（Sharma ら 2023）、外部の確かなフィードバックのない自己修正は精度を上げず、むしろ下げることがある（Huang ら 2024、Kamoi ら 2024）。もう一つの LLM の指摘は、確かな外部フィードバックに当たらない。ベンダーはレビュー側で、重大度の定義、GitHub には P0 と P1 だけを出す設定、Nit の上限、再レビューで新しい Nit を出さない規則、マージを止めない既定を用意している。修正側では、Anthropic が「起こり得ないシナリオへの検証を足さない」「仮想の将来要件のために設計しない」「特定の入力でしか動かない解を作らない」という指示文を公式に示す。OWASP AISVS は、AI エージェントを人間のレビュアーに数えず、自分の生成物を自分で承認させないことを要件にしている。人間なら最初に問う二つの問い（その利用者に対応する必要があるか、対応するならその方針は汎用的か）は、ループの外にいる指揮者の仕事として残る。この二つを採否の段に書き込み、既定の答えを「対応しない」に置くのが、2026 年時点で資料から組み立てられる作法である。
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RAG は使われなくなったのか、何が置き換わり、何が残ったか
2026-09-27
「RAG はもう使われなくなった」という噂は、利用の実態としては当たっていない。企業の RAG 採用率は 2023 年の 31% から 2024 年に 51% へ伸び（Menlo、600 名）、2025 年の調査でも prompt 設計に次ぐ 2 位にある。Google は 2025-11 に Gemini API へ managed RAG を組み込み、Microsoft は複合質問を分解する agentic retrieval を出した。噂の出どころはコーディングエージェントで、Claude Code と Cline は埋め込みの索引をやめ、モデルが grep とファイル探索で辿る方式を選んだ。理由はコードが速く変わり索引が古くなること、チャンク化でコードの論理が切れること、索引の管理と権限の問題である。死亡記事を書いた Fintool の創業者も、自社ではいまもハイブリッド検索を回している。退いたのは、1 回だけ埋め込み検索して上位を詰め込む素朴な構成であり、検索はエージェントが何度も呼ぶ道具に移った。long context は約 20 万トークン未満なら検索の代わりになるが、文脈が伸びるほど想起が落ちるので、選んで入れる仕事は残る。TypeSafe AI の Jev は検索をしないが、再順位づけ、passage の選別、引用の検査という RAG の判定段に入る部品として公式 cookbook に載っている。