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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この wiki の引用ネットワーク：note をハイパーエッジとみなした分析と作品
2026-09-23
公開 note 142 本が参照文献節で引いた文献 4,227 件のうち、2 本以上の note に引かれた 445 件を結び目とし、共引用グラフ（エッジ 5,870 本）を Louvain 法で 11 群（モジュラリティ 0.7263）に分けた。群には中身を読んで主題名を付け、論文の割合でウェブ寄りから学術寄りに並べた。時間は note が log に初めて出た日で取り、トップページ「関心の推移」の 6 つの時期に分けた。論文の割合が 8 割以上の 7 群のうち 6 群は区間の 7 割以上が一つの時期に集まる一方、ウェブページが 9 割を占める「産業の観測」の群だけが 6 つの時期すべてに現れる。群をまたぐ要の文献は Doshi & Hauser 2024 で、6 つの時期のうち 5 つにわたって 8 本の note に引かれている。サイトの引用ネットワークのページは、この結果を、閲覧のたびに力の計算で配置を生成する 3 つの動く作品と、Hierarchical Edge Bundling、Arc Diagram、Streamgraph、等間隔の流線に拠る 4 つの静止画として描く。数え方、力の計算、作品ごとの式と線の作り方（中心化 Catmull–Rom 曲線、一様な 3 次 B-spline、半円、ガウス核、流れ関数と中点法）は、実装から書き起こして本文に載せた。
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ネットワークをデータアートとして描く方法：配置、束ね、時間、流れの文献
2026-09-23
力学配置で描いたネットワークは、そのネットワークの唯一の形に見えるが、実際には多くの並べ方の一つである。力学配置の式（Eades 1984、ForceAtlas2）、属性で座標を決める hive plot、辺の束ね（Holten 2006）、一本の軸と時間に並べる図法（arc diagram、ThemeRiver、streamgraph、alluvial diagram）、等間隔の流線、データを作品として扱う先行例、線を引くための曲線と数値計算（中心化 Catmull–Rom 曲線、一様 B-spline、中点法、ガウス核、流れ関数）を、確かめた範囲（本文、要旨、書誌のみ）を添えて並べる。この wiki の /network では、共引用の関係を固定したまま、並べ方だけを方法とシードで替えてこれらを使い分けた。
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データビジュアライゼーションとデータアートは何が同じで、何が違うのか
2026-09-22
同じ折れ線グラフでも、新聞に載れば「正確に読ませる図」、美術館にかかれば「データアート」と呼ばれる。両者はデータ、視覚変数、作り手、発表の場を共有しており、素材や道具では区別できない。実証研究は「可視化は正確、アートは美」という通説を両側から崩す。芸術の定義論は三つに割れており（対象の性質で決まる／単一の基準はない／制度が決める）、実証研究は判定者間の一致が低いことを示す。対象の性質だけから判別する方法は成立していない。ただし「どちらとして扱われたか」は客観的に記録でき、要求、意図と発表先、認定制度の三層を問う手続きとして運用できる。