小川 修一郎

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。

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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

案件を見る →

※ 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。

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。

• 努力できるのも才能か：やり抜く力、自己制御、学習意欲の遺伝と、変えられる範囲

  2026-10-07

  「努力できるのも才能か」という問いを、行動遺伝学、分子遺伝学、意志力研究の追試、成長マインドセット介入のメタ分析の学術文献 41 件から確かめた。努力にかかわる特性は、人のほかの特性と同じ程度に遺伝の影響を受ける。50 年分の双生児研究の平均遺伝率は 49%（Polderman ら 2015）で、自己制御は 60%（Willems ら 2019）、grit の努力の粘りは 37%、学習の楽しさと有能感は約 40%、音楽の練習量そのものは 40〜70% だった。grit の努力の粘りと誠実性の遺伝相関は 0.86 で、grit は性格の 5 因子を超えて成績の分散を 0.5% しか足さなかった。努力は才能に対抗するものではなく、遺伝の差が成果に現れる経路の一つとして働いている。一卵性双生児の中で練習量の多いほうの音楽能力は高くなく（Mosing ら 2014）、自己制御と grit が成績を説明する 28.4% のうち、遺伝の交絡を除くと残るのは 4.4% だった（Kevenaar ら 2023）。ただし遺伝率は、いまの環境での人と人の差の出どころを示す数字で、変えられなさの度合いではない。教育年数のポリジェニックスコアの効果の約 3 割は親の遺伝子型が作る環境を通る（Kong ら 2018）。努力を燃料のように使うと減る資源とみる意志力の説は、多施設の事前登録追試で効果が d = 0.04 と 0.06 にとどまった。成長マインドセット介入の平均効果は d = 0.05〜0.08 と小さいが、対象と文脈によって効果が変わる。努力の傾向が遺伝するかと、努力を個人の手柄として扱うかは、別の問いとして分けて考える必要がある。

• データ可視化は、効率から離れたときに何を見せるのか：数値にしない全体、決まらない見方、意図した抽象

  2026-10-07

  データ可視化の価値を、速さ、正確さ、行動の変化、利用者数という最適化の物差しで測った前回までの整理から離れ、数値にせずに全体を見ること、見方が決まらないことで別の切り口が開くこと、あえて抽象化して局所最適な見方を避けること、の意義を、学術研究（可視化研究、HCI のデザイン理論、データの社会学、監査の人類学）と、データを図にする作り手の発言から整理した。可視化研究の主流の価値の物差しは、効果と効率で価値を測る経済モデル（van Wijk 2005）にさかのぼり、正典が普遍性、客観性、効率を価値として埋め込んでいるという批判がある（Saharan ほか 2026、未査読）。個々の値の読み取りの精度では最下位のヒートマップが全体像には最も役立つ（Bertini ほか 2020）、HCI で忌避されてきた曖昧さは近い関与を促す資源になる（Gaver ほか 2003）、見慣れたものを見慣れなくすると設計の余地が開く（Bell ほか 2005）、視覚的な難しさは能動的な処理を引き出し理解と記憶を助ける（Hullman ほか 2011）、指標は目標になると良い指標でなくなる（Strathern 1997）、一つの案を磨き続ける反復は固着を生む（Dow ほか 2010）。作り手の側では、数字がなくても色がメッセージを伝える（Hawkins）、手描きの図で見る人に図を疑わせる（Chalabi）、データで効率を上げるより人間らしくなる（Lupi と Posavec）。一方で、要約の図の目立つ特徴は別の量と誤読され（Padilla ほか 2017）、誤った抽象は下流で救えず（Munzner 2009）、抽象化は人から切り離す行為にもなる（Thorp）。ここから、効率の物差しは問いが決まっている場面のもので、問いが決まっていない場面では図は答えを渡す道具ではなく問いを生む場になる、効率から離れることの価値は、作り手が離れ方を設計したとき（正確さを保つ、読み方の余白と誤読の境を引く）に限って生まれる、の二つの仮説を示した。

• データを図で示すことの価値はどこにあるのか：価値の種類と、なぜ効くのか（産業界の資料から）

  2026-10-07

  データ分析やデータサイエンス全般ではなく、データを図や視覚的な表示で示すこと自体の価値を、産業界の資料（米国 FDA の栄養表示の実験、米国 FTC の省エネラベルの調査、英国のスマートメーターの宅内表示の評価、米国ハリケーンセンターの予報円の検証、気象庁のキキクル、英国の統計規制機関の指摘、Datawrapper と Spotify と Apple の公表値、気候のストライプや Flatten the Curve の作り手の発言）を軸に、学術研究で理由を補って整理した。価値は、すぐ分かること（理解と速さ）、多くの人に届き共有されること（伝達と関与）、行動が変わること、異常に気づけること（安全と運用）、続けて使われること（製品の体験）、信頼を保つことに分かれる。図とそれ以外の表示を比べた資料では、評価の言葉を添えた栄養表示が数値だけの表示より健康的な食品を見分けさせ（FDA、9,200 人）、星の段階で示した省エネラベルを見た人の 82% が冷蔵庫を効率順に並べた（現行ラベルは 72%）。一方で、図が読めるのは散布図で 63%、株価の図で 21% にとどまり、予報円は最も見られ最も誤解される図とされ、図が説得力を高めるという研究は追試で再現しなかった。行動への効果も、エネルギーのフィードバックで相関 0.071、宅内表示の導入で電力 2.3% 減と、小さく条件つきである。ここから、図の価値は絵であることより、比べる基準と評価を視覚の符号に載せ、見る人の計算を肩代わりするところから生まれる、価値は作り手の編集（何を削り、どの基準と比べるか）と読み手の読む力の両方に依存する、の二つを仮説として示した。

ノートを見る →

相談

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。