Voice-SCaNN

依頼

60日、誤った前提、そしてそれを直すための1週間。

私たちのチームは、国際総合科学部の事務職員向けに生成AIを活用した解決策を設計する時間が60日未満しかありませんでした。最初の前提が間違っていたことに気づいたのは、締め切りの1週間前です。そこから、フィードバックと授業改善を促すより全体的な仕組みへ方針転換しました。

自信を持っていた前提

私たちは早い段階で、ある作業を終えるまでの手順の多さが履修登録システム全体を学部のニーズに合わないものにしており、急いで再設計すべきだと決めつけました。ユーザー体験をもっと直感的で効率的に直せば価値が出ると考え、プロジェクトのほとんどをその方向に費やしました。しかも、危険なほど自信を持っていました。

崩れた週

学部の事務職員にユーザーテストを行った結果、更新したシステムはあまり役に立たないと分かりました。便利な機能はあっても、彼らの日常は変わらない。本当の問題の表面をなぞっただけの、簡単な解決策でした。

ここで文字どおり白紙に戻り、ステークホルダーとそのニーズを洗い出しました。

事務、教職員、学生は、いずれも授業運営の基盤になっている仕組みに不満を抱えています。これを解くには、壊れたUIを作り直すだけでなく、三者それぞれの関心に向き合う必要がありました。

学生は、授業へのフィードバックで自分の声が届いてほしい。教員は、感情的に攻撃されずに建設的なフィードバックを受け取りたい。事務は、学生と教員の双方が満足して成長できる環境をつくりたい。けれども現在の仕組みでは、学生の本当の気持ちが分析できるデータになることはほとんどなく、学生同士の会話の中に隠れたままになります。結果として、授業改善に必要なフィードバックが欠けた仕組みになっていました。

解決策

三者すべてを対象にしたフィードバックの仕組みを設計しました。学生がフィードバックを出しやすく、教員が感情的に傷つかないまま学生のつまずきを理解できる形です。

ステークホルダーにとっての価値をこう定義しました。事務は、事務・教員・学生がより近い関係を結ぶことを望んでおり、結果としてフィードバックを超えて信頼をつくる仕組みになる。学生は、自分の声が届いていると感じ、授業が心地よい経験になることを望む。教員は、学生が授業にどう反応しているかを知る力を得て、よりよいコミュニケーションと仕事の充実につながることを望む。

コンセプト検証では、NotebookLMを学生フィードバックのデータベース兼、意味のある形で出力する手段として使いました。主要なプロトタイプはFigma Makeで共同制作しました。その週の終わりには動くプロトタイプが完成し、翌週に発表しました。

その後

非常に厳しい締め切りにもかかわらず、チームとして全発表の中で2位をいただきました。数か月後、担当教員がこのプロジェクトをデザイン系の学会で紹介しています。