拓海先生、最近部下から「学習分析（Learning Analytics）が大事だ」と言われまして、ダッシュボードとか指標を作る話が出ているのですが、現場の先生や学習者をどう巻き込めば良いのか分かりません。何か良い手法はありますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、現場を巻き込むポイントは明確です。今回紹介するISC Creatorは、非専門家でも使える指標設計支援ツールで、現場の意見を素早く形にできるんですよ。まずは要点を3つにまとめますね。第一に共創（co-design）を低コストで回せること、第二に目標→指標→可視化の流れを簡潔に扱えること、第三に非専門家向けのインタラクションが整っていることです。
なるほど、共創が鍵ということですね。ですが「指標設計」をやったことがない人たちを相手にすると時間もかかりそうです。これって要するに、現場の声を簡単にダッシュボードに落とし込める仕組みを作るということですか？
その通りです！「要するに」が的確ですね。ISC CreatorはIndicator Specification Cards（ISC）という簡易なカードを使い、目的（Goal）→問い（Question）→指標（Indicator）の流れを、直感的に設計できるツールです。難しい数式やデータ処理は後置きにして、まずは「誰が何を見たいか」を共通言語にしますよ。
共通言語にする、ですか。実務目線で言うと、導入コストや運用の負担が心配です。現場の先生や担当者に負担をかけずに回せるのか、その点をもう少し教えてください。
よい質問ですね。ISC Creatorは安価で柔軟なプロトタイピングを重視します。現場で長時間のワークショップをする代わりに、短時間でカードを作り、すぐに可視化の試作を見せることでフィードバックを重ねられます。ポイントは「低コスト・短サイクル・視える化」です。これにより現場負担を最小化できますよ。
短サイクルで試作して見せる、というのは経営判断しやすいですね。では、具体的にどんな流れで作るのか、現場の人が迷わないように教えてください。操作が複雑だと使われませんので。
安心してください。操作設計も人間中心設計（Human-Centered Design、HCD）に基づいています。最初は観察（Observation）で課題を把握し、次に発想（Ideation）でカードを作り、試作（Prototyping）してテスト（Testing）で現場の反応を得ます。この4ステップを短く回すことで、非専門家でも自然に設計に参加できますよ。
観察→発想→試作→テスト、ですね。なるほど、政治的にも現場の合意形成に使えそうです。最後に、経営判断としての要点を簡潔に3つにまとめてもらえますか。投資対効果を説明するときに使いたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！要点を3つにまとめます。第一に初期投資を抑えたプロトタイプ方式で無駄な開発を減らせる。第二に現場参加型のため受け入れられやすく、運用コストを低減できる。第三に目標→問い→指標の流れで価値が明確になり、評価指標（KPI）と連動しやすい。これで説得力を持って説明できますよ。
ありがとうございます。では、私の言葉でまとめます。「現場の声を簡単なカードで素早く可視化し、低コストで試して合意を取りながら、本当に必要な指標だけを作る。だから無駄なシステム化を避けられる」ということですね。これで会議で説明してみます。
1.概要と位置づけ
結論から言うと、本研究は学習分析（Learning Analytics、LA）における指標設計を「現場と共に短サイクルで作る」ための道具としてISC Creatorを提示し、従来の専門家主導の設計から実務参加型の設計へと転換する点で大きな意義を持つ。LAシステムは学習者の行動データを可視化して教育改善に資するが、実務現場で受け入れられる指標となるには、教員や学習者のニーズを的確に反映する必要がある。本稿はそのためのプロセスとインタラクション設計を示し、低コストで柔軟に指標を設計できるワークフローを提示する。結果的に、教育現場や企業内研修のような実務領域でLAが採用されやすくなる道筋を示している。
本研究は、情報可視化（Information Visualization、InfoVis）のガイドラインとGoal-Question-Indicator（GQI、目標－問い－指標）という発想を組み合わせ、ISC（Indicator Specification Card）という操作的フォーマットに落とし込む点が特徴である。ISCは「なぜその指標が必要か」を問いとして整理し、「何を計測するか」「どう見せるか」を短時間で設計できるようにする仕組みである。これにより、技術的な前提を持たない現場関係者でも設計に寄与できる。
研究の位置づけとしては、学習分析の実用化を目指すHuman-Centered Learning Analytics（HCLA、人間中心学習分析）領域に属する。HCLAは単に技術を適用するだけでなく、利用者の理解や受容を重視する点で、従来の技術中心の研究と一線を画す。ISC Creatorは、このHCLAの手続き的なツールとしての実装例であり、理論と実務をつなぐ橋渡しとなる。
特に企業内の教育や研修の場面では、短期の合意形成と費用対効果の説明が求められる。本稿の示すプロトタイピング志向は、そうした要求と親和性が高い。よって、本研究は教育分野に限らず、業務トレーニングや人材育成の現場におけるデータ駆動の意思決定支援に適用可能である。
以上を踏まえ、本論文はLAを「誰のために何を示すか」を現場主導で明確にすることで、実効性のあるダッシュボード設計を促進し、技術導入のハードルを下げる点で重要である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は多くが技術や可視化表現の改良に注力し、ダッシュボードや指標の提案を行ってきたが、実際に現場で受け入れられ定着するかについての証拠は不足している点が問題である。本研究はそのギャップに直接対処する。違いは、単に可視化を提案するのではなく、非専門家が短時間で指標を設計できる「手続き」と「ツール」を同時に提供する点にある。つまり、理論と運用を結び付ける実装面での貢献が明確である。
従来のアプローチは専門家が指標を設計し現場へ押し付けることが少なくないが、ISC Creatorは共創（co-design）のフレームワークを前提にしている。これにより、指標の妥当性と現場受容性の両立を図っている。先行研究に比べて、設計サイクルを短縮し、フィードバックを早期に取り込める点が差別化要素である。
さらに本研究は、Munznerのwhat-why-how可視化フレームワーク（何を・なぜ・どう見せるか）を実務向けワークフローに翻訳している点が異なる。先行研究は理論フレームワークの適用に留まる場合があるが、本稿はその概念をISCという実践的なカード形式に落とし込み、非専門家が扱える形にしている。
また、評価の観点でも差がある。単なるユーザビリティ評価や理論検証に終始せず、実務参加者の体験と設計成果物が運用に結びつくかを重視している。これはLAの現場導入で求められる「受容」と「効果測定」の両面を見据えた設計になっている。
総じて、本研究は技術提案＋プロセス設計＋現場評価を統合する点で、先行研究よりも実務適用性が高いことを差別化ポイントとして示している。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術的中核はISC（Indicator Specification Card）フォーマットと、それを支えるインタラクション設計にある。ISCはGoal-Question-Indicator（GQI、目標－問い－指標）に基づき、まず利用者の目的（Why）を明確化し、その問いに答えるために必要なデータ（What）と可視化手法（How）を対応付ける。情報可視化（InfoVis）の知見を取り入れることで、どのような図表が問い解決に適するかを設計段階から選べる。
具体的には、タスク抽象（Task Abstraction、なぜ）、データ抽象（Data Abstraction、何を）、イディオム（Idiom／Chart、どう見せるか）の三層で設計を整理する。これにより、曖昧な「見たい」という要求を構造化し、技術担当者が実装に落とし込みやすくする利点がある。非専門家でも自然にこの三層を扱えるようにUI／UXが工夫されている点が重要である。
また、ISC Creatorは低コストで柔軟にプロトタイプを生成できるよう設計されており、フィルタや比較表示といった基本的なインタラクションを簡単に試せる。これによりデータ準備の前段階で「指標として価値があるか」を評価でき、不要なデータ収集や実装工数を削減することが可能である。
技術的には高度な機械学習を必須としない点も特徴であり、まずは可視化と人間の判断で価値を検証し、必要に応じて自動化や高度解析を段階的に導入する方針を取る。これが現場受容を高める設計思想である。
結果として、ISC Creatorは技術要素と人間中心のプロセスを結び付けることで、現場主導の指標設計を実務的に成立させる技術基盤を提供している。
4.有効性の検証方法と成果
本研究はヒューマンセンタードデザイン（Human-Centered Design、HCD）の反復プロセスを適用し、観察（Observation）、発想（Ideation）、試作（Prototyping）、テスト（Testing）のサイクルで有効性を検証した。各サイクルでは現場の関係者を巻き込み、設計仮説を現場で試すことで、指標の妥当性と使いやすさを評価している。評価は主観的な満足度だけでなく、設計から実運用までの時間や合意形成に要するコストを指標化して測定した。
成果としては、ISCを用いた設計が従来の専門家主導の設計より短期間で合意に到達し、初期プロトタイプの修正回数を減らすことが示された。現場参加者は自らの業務に即した問いを明確にでき、指標が現場の意思決定に直結するケースが増えた。これにより導入初期の抵抗が低減し、運用開始までの期間が短縮された。
また、事例評価から得られた教訓として、初期段階での「見せ方」の選択がプロジェクトの成功に大きく影響することが確認された。適切なイディオム（チャート）の選定により、非専門家でもデータの意味を正しく理解でき、誤った改修要求や不要な機能追加を抑制できた。
一方で、データ品質やプライバシーの問題、組織内の利害調整といった非技術的な課題が依然として残ることも示された。これらは設計プロセスと並行して組織的な整備が必要である。
総じて、ISC Creatorは指標設計の初期段階における有効な手法であると評価され、実務導入の現実的な手がかりを提供している。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は現場参加型の設計が有効であることを示したが、議論すべき点も多い。第一に、現場参加が常に最良とは限らず、参加者間の意見の偏りや専門知の欠如が設計の質を下げるリスクがある。したがって参加者の選定やファシリテーションの質が成果を左右するという問題がある。
第二に、ISCが示す指標はあくまで低忠実度のプロトタイプであり、実運用に移す際にはデータエンジニアリングやプライバシー対策といった技術的負荷が不可避である。ここでの課題は、プロトタイプ段階で得られた期待値と本番環境の実現可能性をどう整合させるかである。
第三に、評価指標の客観性をどう担保するかも重要な論点である。現場の主観的な満足度だけでなく、学習成果や業務効率といったアウトカムとの関連を示す必要がある。これには長期的な追跡調査や実験デザインが求められる。
さらに組織的課題として、データガバナンスや運用体制の整備が前提となる点を無視できない。ISC Creatorが生み出す設計物を持続的に運用するためには、担当者の役割分担や評価ルールの整備が不可欠である。
以上の論点は本研究が実践的価値を持つ一方で、導入に際して組織的・技術的な準備が必要であることを示している。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究方向としては、まずISC Creatorを用いた多様な現場での長期導入研究が必要である。短期のプロトタイプ評価で示された有効性を、教育効果や業務成果というアウトカムに結び付けるためには、追跡調査と対照研究が有効である。これにより、どのような状況下でISCが最も有効かを明確にできる。
次に、自動化と専門家支援のバランスを探ることが望ましい。初期段階では低コストの共創が有効だが、段階的にデータ処理や推論を導入することで運用効率を高める余地がある。したがって、人間の判断と機械支援の協調モデルを設計する研究が次のテーマになる。
また、組織内の運用実装に関するベストプラクティスを蓄積することも重要である。設計ワークフロー、担当役割、合意形成のテンプレートなどを標準化することで、導入のスピードと成功確率を高められる。
最後に、検索に使える英語キーワードとして、Learning Analytics、Indicator Specification Cards、ISC Creator、Human-Centered Design、Goal-Question-Indicator、Information Visualizationを挙げる。これらのキーワードで文献探索を行えば、関連研究を効率的に参照できる。
会議で使えるフレーズ集
「現場が求める問いを先に定義し、それに対応する指標だけを段階的に作る方式で進めたい」「まずは低コストなプロトタイプで合意を取り、必要に応じてデータ連携と自動化を検討する」「運用前にデータ品質とプライバシーを担保する体制を整えた上で実装フェーズに移行したい」これらの表現を用いれば、技術的な詳細に踏み込まずに経営判断を促せる。
以上の言い回しを会議で使えば、投資対効果と現場受容の両面をバランスよく説明できるはずだ。
