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

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※ 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。

• 新規性の主張はどう確かめ、どう守り、どう書くか：投稿前の確認から論文の束まで

  2026-09-26

  著者は投稿前と査読中に新規性の主張をどう確かめて守るのか、そして論文を何から順に決めて書くのかという二つの問いに、医学の evidence-based research、査読研究、学会と出版規範の公式文書、先取権の経済学、LLM による新規性チェックの評価、編集者論説と執筆過程研究から答えた文献ノート。学術文献76件（プレプリント1件を含む）と公式文書12件の計88件を集め、本文では67件を使う。確認の側では、RCT が先行試験の中央値21%しか引用せず（Robinson & Goodman）、プロトコルどおりの検索は一次資料の30%しか拾えない（Greenhalgh & Peacock）ことから、「我々の知る限り」は検索範囲の申告にすぎないことを示す。判定の側では、査読者が originality を7種の新しさとして語り（Guetzkow ら）、査読者間の一致は ICC .34、κ .17 にとどまり（Bornmann ら）、妥当性だけを見るはずの PLOS ONE でも共著ネットワーク上の近さで評価が動く（Teplitskiy ら）ことを確認する。学会規程は新規性を有効性や信頼性と明示的に交換し（電子情報通信学会）、原稿種別で基準を変える（日本デザイン学会）。先を越されたチームは被引用が21%少なく（Hill & Stein）、競争の激しい題材ほど質が落ちるため、プレプリントの日付と scoop protection が守りの手段になる。LLM の新規性チェックは既知の概念を新規と誤判定し、生成案の24%は既存研究の言い換えだった。執筆の側では、トピック選択で不採択の種が蒔かれ（Colquitt & George）、書く過程そのものが主張を見つけ（Galbraith）、rebuttal は最終スコアをほとんど動かさない（Gao ら）。最後に、投稿前に通す確認と執筆計画の立て方を、各段に根拠文献を付けた手順として示す。

• 新規性の芽はどこで見つかるのか：驚き、読み直し、見かけだけの新規性

  2026-09-26

  新規性がないように見える題材でも見方を変えれば新規性が出る、という見込みがどの条件で成り立ち、どの条件で見かけだけの新しさに終わるのかを、研究者が新規性の芽をどこでどう見つけるかの実証研究と、題材を読み直す方法論の文献から検討した文献ノート。学術文献81件を集め、本文では64件を使う。芽の出どころでは、成功した科学者は研究外の活動を研究と統合していて（Root-Bernstein ら）、集団をまたぐ位置の人ほど良いアイデアを出して評価される（Burt）一方、周縁にいること自体は革新を予測せず（Gieryn と Hirsh）、過少代表の集団が出した新規性は後続の研究に取り上げられにくい（Hofstra ら）ことを示す。偶然の発見は4つの類型と4つの機構に分かれ（Yaqub）、気づきは予想との食い違いとして起きるが、異常なデータへの7つの反応のうち6つは既存の理論を守る（Chinn と Brewer）。読み直しの操作は、構成概念を分ける、文脈を替える、水準を替える、同じデータを別の手続きで読む、操作化を替える、現象に戻る、異化する、の7つに整理し、それぞれに見かけに終わる条件を対にした。職務満足と組織コミットメントは測定誤差を補正すると .91 で相関し（Le ら）、外国生まれと非識字の相関は個人では .118 なのに州単位では −.526 と符号が逆になり（Robinson）、同じデータを分析した29チームのオッズ比は0.89から2.93に散らばった（Silberzahn ら）。見方を変える操作を、変異を生む段階と選び抜く段階の循環（Fiedler）のうち前者に置き、後者で通す検査を操作ごとに示す。最後に、予想を先に書くことから分野の文献で確かめることまでの10段の手順を、各段に根拠文献を付けて示す。

• 業務アプリの UI をひとつに決めるまで：案を狭めるもの、比べ方、決める人

  2026-09-25

  業務アプリの UI を無数の案から一つに決めるまでの材料と手順を、ISO 9241-210 と GOV.UK などの公的資料、NN/g と MeasuringU の調査、SAP、IBM、Salesforce、Atlassian、Basecamp、GV の一次資料、日本の業務 SaaS（SmartHR、マネーフォワード、ラクス、LayerX ほか）とソシオメディアの証言から整理した。案の多くは描く前に消える。対象にする利用者と外す利用者、成功の測り方（Carbon は作業時間と離脱率）、端末と入力方式（Fiori の cozy と compact）、用途から選ぶ画面の型（floorplan）と業務のオブジェクト（OOUI）、時間の予算（Shape Up の appetite）、アクセシビリティの要件が空間を狭める。残った空間では 3 案以上を粗く並行して作る。NN/g の 1996 年の事例では、並行デザインは費用が 73% 多く、改善は 70%（従来の反復は 18%）で、敗れた案の良い点を統合すると最良案を選ぶだけより高かった。比べる材料は代表タスクの少人数テストで、初心者と熟練者で見つかる問題は半分ほどしか重ならなかった。SUS で基準値との 5 点差を検出するには 58〜80 名が要り、少人数のテストは案を落とす根拠には向くが、最後の一つを選ぶ根拠にはなりにくい。最後の一つは、DACI の Approver、Sprint の Decider、Shape Up の betting table のように、比べる前に決めておいた人が、プロダクトの原則を拠り所に選ぶ。決定は記録され、コンポーネント、型、レビューの項目になって次の画面の案を減らす。業務アプリで迷いやすいところとして、情報密度、熟練者の効率、購入者と利用者の分離、既存業務からの移行、職員向けの画面での公共向けの原則の例外（GOV.UK）を扱う。

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