デザイン研究者／コンサルタント
小川 修一郎
デザイン思考と先端技術の R&D をつなぎ、人が試行錯誤できる事業、組織、学習環境を設計しています。
デザインコンサルティング、新規事業開発、R&D、AI 活用、デザイン理論や共同研究のご相談を受けています。
About
職歴とスキル
コンサルティングファームでデザインコンサルティングを担当している。事業戦略の立案からプロトタイピング、事業性評価（PoC / PoB）、価値検証までを手がける。あわせて美術大学の非常勤講師として、クリエイティブテクノロジーを教えている。
前職の教育事業会社では全社 R&D 戦略を策定して経営層に提言し、生成 AI を使った新しい学習サービスの構想と開発を手がけた。それ以前は IT コンサルティングファームで R&D チームを率い、事業会社で新規サービス開発やカスタマーサクセス部門の立ち上げに参画。PMP® 保有。
- Design
- デザイン思考サービスデザインUX リサーチとユーザーテストラピッドプロトタイピング
- Strategy & R&D
- R&D ロードマップ策定技術シーズ事業化PoC / PoB の企画と実行KGI / KPI 設計と効果測定アジャイル PM（PMP®）
- AI & Data
- 生成 AI と LLMデータ分析（Python）分析基盤（BigQuery）データ可視化（Looker Studio）
- Engineering
- マルチクラウド（GCP / AWS / Azure）React / Vue / Next.js / Nuxt.jsFastAPI / Django / Nest.jsPostgreSQL / MySQL / FirestoreDocker / Lambda / FirebaseCI/CD（GitHub Actions）
Work
手がけたもの
企画から導入と運用まで、案件ごとに必要な工程を選んで入っています。
担当する 8 つの工程
- 企画
- 中長期の構想やロードマップ、事業計画をまとめ、経営層や事業部の判断につなげた。
- 調査
- 技術、市場、文献を調べ、使う技術と進め方を選んだ。
- 仮説検証
- 小さく試作（PoC）し、技術が成り立つかと事業になるかを確かめた。
- 要件定義
- 関係者と要件を洗い出し、要求定義と要件定義をまとめた。
- 設計
- サービスと体験の設計、画面と情報の設計、クラウドの構成を担った。
- 実装
- 試作から本番まで、クラウドとアプリを自分の手で組んだ。
- 効果測定
- 行動ログの指標化、RCT、評価基盤で効果を数字にした。
- 導入と運用
- 本番への導入と運用、部門の立ち上げ、事業部や現場への引き渡しまで担った。
工程は、人間中心設計（ISO 9241-210）とイノベーション・マネジメント（ISO 56002）に対応しています。
代表的なプロジェクト（5 件）
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金融機関 BtoC 契約プロセス刷新
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。
担当工程：企画（3〜5 年の中長期構想と移行ロードマップ）／要件定義（要求定義と要件定義の支援）／設計（サービスデザイン、As-Is / To-Be のユーザージャーニーマップ、UX コンセプト、画面デザイン）／導入と運用（UX にもとづく判断基準をクライアントの意思決定プロセスに組み込んだ）
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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。Firebase + TypeScript でプロトタイプを実装し、GCP で評価基盤を構築した。
担当工程：調査（技術調査）／仮説検証（PoC 企画と教育現場での活用シナリオ提案）／設計（学習効率と意欲を支えるインタラクション設計）／実装（Firebase + TypeScript のプロトタイプ）／効果測定（GCP の評価基盤とユーザーインタビュー）
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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。
担当工程：設計（進捗と理解度に応じた個別介入の設計）／実装（生成 AI を使った個別介入システム（Vue / Nuxt.js、Firebase））
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マルチモーダル感情解析システム
2020–2021
Azure Cognitive Services で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。
担当工程：調査（既存技術の精度と適用範囲の調査）／仮説検証（音声と表情データによる感情の可視化）／実装（Azure Cognitive Services と Python）／効果測定（学習成果との相関、講師評価の予測）／導入と運用（本番サービスへの組み込み）
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
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IoT / LPWA 新規事業開発
2018–2019
IoT、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。
担当工程：企画（サービス企画と事業計画書、投資判断）／調査（技術と市場の調査）／仮説検証（事業化の検証）／設計（需要予測にもとづく価格変動の仕組み）／実装（センサーデバイス、GCP の処理基盤、API）
※ 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。
個人制作（2 件）
仕事とは別に、企画から実装までひとりで手を動かした制作。
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Torqueo
2024
日常における「ひねる」という動作に着目し、感情想起のトリガとして位置付けるデバイス。
アーティスト名 Jamjet Iqbal／東京都美術館（美術大学校友会の合同展）、2024/04
メディアアート プロダクト 個人制作 -
2023–現在
ジェネラティブアートの制作を生成 AI で支援する学習支援システム。研究プロジェクトかつ自主制作として、企画から設計開発、検証設計、運用まで、システムをすべて一人で担当。エージェンティックコーディング、行動経済学、RCT の研究成果を取り込みながら改良を続けている。
査読論文：STEM 教育研究 Vol.7（2025）／美術大学の授業で運用中
研究プロジェクト 自主制作 生成 AI
Research
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。
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試し始める条件
人はどのような条件があると、まだ形になっていない考えを試し始められるのか。
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評価と機会
一度の評価や失敗、年齢や経歴は、なぜその後の機会の広がりに影響してしまうのか。
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動けなさの見方
うまく動けない状態を、本人の資質ではなく周囲の条件から見ると何が見えるのか。
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もう一度試せる場
人がもう一度試せるようにするには、場や制度をどう設計すればよいのか。
Publications
研究の成果と教育
論文（3 件）
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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
特許と委員（2 件）
脳情報から知覚情報を推定する AI 技術等の社会実装加速化に向けた検討会構成員
総務省「令和３年度官民研究開発投資拡大プログラム」, 2021/10–2022/03
特許第 7714598 号「学習支援システム」（発明者）
2025/07 登録
Notes
リサーチログ
AI とデザインのリサーチを、つくる過程もあわせて公開しています。
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デザインシステムの6つの対立点を判定する証拠はどこまで揃っているか
2026-09-116つの判定条件を測定の単位に分解すると37のピースになり、何らかの実測があるのは25、該当研究を確認できないのは12だった。ただし実測の大半は隣接分野の代理指標で、デザインシステムを直接対象にしたものは再利用の比較（n=8）と4つの DS の成果物評価（46基準）の2件だけである。共通して欠けているのは、連続量を二分した操作定義、縦断の時間軸、DS 由来か利用側由来かの帰属、盲検、自動監査のカバレッジ上限に埋もれる効果量である。
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デザインシステムのベストプラクティス：研究と実務の証拠が支えるもの
2026-09-11デザインシステムをめぐる学術23件と産業46件の証拠を突き合わせた。専任チームを持つ組織は83%（回答147名）だが、ROI を計測しているのは5%である。役割ベースのトークン設計、命名の統制、段階的移行、CI での自動検証、貢献モデルの定義には複数組織の一次証言が揃う。導入を止めるのは技術ではなく組織要因で、阻害要因4つが研究で特定された。ROI の統制実験は n=8 にとどまる。WCAG 2.2 AA と DTCG 2025.10 が実装の前提を外から決める。
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AI とデザイン 週次ウォッチ（2026-08-31〜09-07）
2026-09-07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。GoogleはDocsとSlidesに画像生成/編集機能Google Picsを組み込み、AdobeはFireflyなど70以上のツールをSlackから呼び出せるようにし、WebflowはサイトのAIエージェント協働プラットフォームSource by Webflowを発表するなど、生成AIの出力先が専用の制作アプリから文書やチャットへ広がった週だった。同じ週にAnthropicのClaude Fable 5.1/Mythos 5.1とOpenAIのGPT-6 Astraが発表され、Simon Willisonが同一の非公式ベンチマークで両モデルを検証した。