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
- 新規事業の立ち上げ
- 構想から試作（PoC）、事業化、運用まで
- 生成 AI の導入
- 2021 年から実務で。研究と実装の両方
- 効果検証
- 実験（RCT）と行動ログで効果を数字にする
案件の概要と時期を添えてご連絡ください。
経歴
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
- 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
組織名は researchmap に記載しています。
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（PoC、PoB：技術と事業性の検証）／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』）。
案件
案件
実務で担当した工程は、企画、調査、仮説検証、要件定義、設計、実装、効果測定、導入と運用の 8 つです（工程の定義 →）。
代表的なプロジェクト（5 件）
-
金融機関 BtoC 契約プロセスの UX 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。プロトタイプを実装し、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
成果の数値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
-
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
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、省電力広域無線（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
※ 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。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。
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
ノート
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。
-
ビジネスアナリストのスキルは、何で測るのか
2026-09-15DX推進スキル標準（DSS-P）は2026年4月の ver.2.0 でビジネスアナリストをロールとして新設した。しかし標準自身が「詳細なレベル評価指標は設定せず」と明記し、熟達度を測る物差しを持たない。代わりに置かれるのはロールごとの重要度 a/b/c/d/z で、これは熟達度ではなく重みづけである。IIBA の BABOK Guide は6知識領域と30タスク、29の基礎コンピテンシー、テクニック一覧を標準化するが、個人の熟達度は Competency Model の自己評価尺度が担うと役割を分ける。認定試験は出題比率を公開する一方で合格基準を開示せず、更新では活動時間を積む。公的な測定手段は情報処理技術者試験と ITSS の経験判定に、団体側は時間要件と試験と単位数に、採用市場は経験の種類に寄り、いずれも実務の成果そのものは測らない。標準は語彙を与えるが、証拠は与えない。
-
AI とデザイン 週次ウォッチ（2026-09-07〜09-14）
2026-09-14直近7日間の「AIとデザイン」動向をT1vベンダー一次、T2公的機関と標準、T3専門家私見の3ティアで収集した統合要約。ベンダー側の目立った新製品発表は少なく、Framerのリスト型CMSフィールドやOpenAIの全二重音声API GPT-Live-1などの機能拡張にとどまった一方、Jakob Nielsen、Luke Wroblewski、NN/gが独立にAIチャットUIの設計そのものを問い直す記事を出した週だった。線形なチャット構造の不向きさ、先に答えを出す設計、AIプロトタイピングの実務活用が論点になった。
-
デザインと新規事業の工程は、どの標準に載るか
2026-09-14ポートフォリオに「担当した工程」を書くとき、独自分類には根拠がない。IPA に従おうとすると、共通フレーム2013 は IPA 自身が改訂を止めており現行の国際規格と整合しない。デジタルスキル標準 ver.2.0 は人材類型とスキルの標準で、工程を定義していない。工程の典拠として使えたのは ISO 9241-210（人間中心設計、JIS Z 8530）と ISO 56002（イノベーション・マネジメント、JIS Q 56002）の2つで、どちらも反復を規格本文で前提にしている。コンサルティングは ISO 20700 があるが JIS 化も日本語版もなく、マーケティング業務全体の公的標準は存在しない。アジャイルを定義した公的標準も存在しない。