01 / ANALYTICS↗
measure.and.visualize()
計測設計と可視化
行動と成果をつなぐ指標を定義し、意思決定に使える形で可視化します。
- KPI設計
- アクセス解析
- ダッシュボード
./TECHNOLOGY
技術・新規開発
計測、試作、自動化、知識化を通じて、制作を一度きりの成果物ではなく、改善可能な事業資産にします。
visitor@adya:~$run ./technology --mode=experiment█
01 TECHNOLOGY_POLICY
技術は、目的に効いて初めて価値になる。
新しさだけを追うのではなく、事業課題と運用条件から必要な技術を選びます。小さく試し、計測し、学びを再利用できる形で残します。
検証可能な状態を、先につくる。
思いつきをすぐ実装するのではなく、何を確かめるか、どう測るか、次に何を変えるかを定義します。
INPUT事業課題
ENGINE試作・計測・自動化
OUTPUT再利用できる学び
02 CAPABILITY_MODULES
目的に応じて、必要な技術を組み合わせる。
新しさではなく、事業課題への有効性、運用可能性、計測可能性を基準に技術を選びます。
02 / AUTOMATION↗
automate.repetition()
運用の自動化
反復作業を整理し、人が判断と改善に集中できる運用へ置き換えます。
- 業務フロー整理
- 連携・通知
- 更新運用
03 / AI_ASSIST↗
augment.human.judgment()
AIを使った業務支援
AIに判断を委ねるのではなく、情報整理、仮説形成、制作を支える道具として設計します。
- 情報整理
- 文章・構成支援
- 知識活用
04 / PROTOTYPE↗
prototype.and.test()
素早い試作と検証
完成形を長く議論する前に、小さく動くものをつくり、利用者の反応から学びます。
- WordPress実装
- UI試作
- 仮説検証
03 EXPERIMENT_PROTOCOL
つくる前から、学び方を設計する。
検証の目的、判断基準、記録方法を先に決めることで、試作を単発の成果物で終わらせません。
-
01
$ observe --nextOBSERVE
現場、顧客、数値から現在地を捉えます。
-
02
$ frame --nextFRAME
確かめる問いと成功条件を定義します。
-
03
$ build --nextBUILD
必要最小限の形で素早く実装します。
-
04
$ measure --nextMEASURE
行動と成果を観測し、仮説との差を見ます。
-
05
$ document --nextDOCUMENT
採用しなかった案も含め、学びを次へ残します。
STATUS: ITERATIVEOUTPUT: REUSABLE_LEARNING
04 DECISION_RULES
技術判断に、3つのルールを置く。
できることを増やすだけでなく、何を使わないか、どこを人が判断するかまで設計します。
目的を、技術より先に置く
話題性や新規性ではなく、解くべき課題と実行条件から採用技術を選びます。
人の判断を、最後に残す
自動化やAIは判断を支援する位置に置き、責任の所在を曖昧にしません。
学びを、再利用できる形にする
結果だけでなく、前提、判断理由、失敗、再検討条件まで記録します。
05 START_AN_EXPERIMENT
まだ技術要件になっていない課題から、話しましょう。
何を作るか、どの技術を使うかが決まっていなくても構いません。目的と検証方法の整理から始めます。
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