カードソーティングによる情報定義書の整理・分類

• 日程: Day 1 / セッション 08
• 時間: [14:25-15:25]
• 形式: 実習
• ゴール: 午前に作成した情報定義書を、ペルソナ視点でカードソーティングし、LATCH法の観点を意識した整理分類済み情報定義書（v2）を完成できる
• 学習形式: ハンズオン実習（カードソーティング、AIサポートあり）

ここまでで皆さんは3つの武器を手に入れました。①情報定義書（午前作成）、②ペルソナ（午後最初に作成）、③LATCH法（前セッション）。

この60分で、これら3つを使って情報定義書を「ペルソナにとって意味のある形」に再構成します。手法は「カードソーティング」。世界中のIA設計者が使う、最もポピュラーで効果的な手法です。

ここで考えてみてください。なぜ「カード」を使うのでしょうか？答えは「物理的に動かせるから」です。頭の中で整理するより、目の前でカードを動かすほうが、グループの発見が速いのです。

セッション終了時、皆さんは「ペルソナ視点で整理分類された情報定義書」を完成させ、Day 2の情報モデル抽出に進める状態になっています。

カードソーティングは、情報を1枚1枚のカードに書いて、それを動かしながらグループ化する手法です。物理的な付箋でも、デジタルツール（Miro、FigJam、Trelloなど）でもOK。

進め方の基本は3ステップです。

ステップ1: カード化 — 情報定義書の各行を1枚のカードにする。情報名と1行説明を書く。
ステップ2: ソート — チームで動かしながらグループ化する。
ステップ3: ラベリング — できたグループに名前（見出し）を付ける。

カードソーティングには2種類あります。

• オープン式: グループとラベルを自由に作る。発見に向く。
• クローズ式: あらかじめ決められたカテゴリに振り分ける。検証に向く。

今回は「オープン式」で進めます。ペルソナ視点で「自然なグループ」を発見するのが目的だからです。

カードソーティングは「正解探し」ではありません。チームで話し合いながら、何度もやり直すのが普通です。「これでいいかな？」と思ったら、一度ペルソナに戻って「鈴木さんはこのグループ分けで使いやすいか？」を確認します。

カードソーティングは、IT業界以外でも使われます。図書館員は新着図書をどの棚に置くかカードソートで決めますし、保育園では子供の好きな絵本を分類するのに使います。Googleの検索結果やAmazonの商品カテゴリも、過去にカードソーティングで設計されました。古典的だけど色褪せない手法です。

カードソーティングは1回で終わりません。PDCAサイクルで何度も回します。

Plan（計画）: ペルソナ視点での仮説を立てる。「鈴木さんは『毎日の入力』『振り返り』『設定』の3グループで使うはず」
Do（実行）: その仮説でカードを並べる。
Check（検証）: ペルソナ視点で「使いやすいか」「漏れがないか」を確認。
Act（改善）: 違和感のあるグループを再構成。

研修中は最低2回、できれば3回PDCAを回しましょう。1回目で「まずやってみる」、2回目で「違和感を解消する」、3回目で「ラベルを磨く」というイメージです。

カードソーティング中、「この情報はどう分類すべきか分からない」と詰まることがあります。そんな時に必要なのが「ドメイン知識」です。

ドメイン知識とは、「そのテーマに固有の専門知識」のこと。家計簿なら家計簿の常識、レシピアプリならレシピの常識です。

ドメイン知識が足りない時の対処法：

1. AIに聞く: 「家計簿アプリの主要機能を、ユーザー視点で5つにグループ化するとどうなる？」
2. 実例を見る: 既存サービス（マネーフォワード、Zaim等）の構造を観察する。
3. ペルソナに戻る: 「鈴木さんはどう考えるか」をチームで議論する。

ここで重要なのは「ドメイン知識を絶対視しない」こと。既存サービスの構造が、自分たちのペルソナにとってベストとは限りません。「鈴木さんなら違う分け方をする」と気付いたら、勇気を持ってオリジナルの構造にしましょう。

ドメイン知識は「真似する」より「参考にする」もの。既存サービスの構造をコピーしただけでは、新しい価値は生まれません。「なぜそうしたのか」を理解した上で、自分たちのペルソナに合わせて変えます。

実習中に困ったらAIに質問してみましょう。たとえば：

• 「私たちの情報定義書を、ペルソナ視点で3〜5グループに分けるなら、どうグループ化できる？」
• 「『その他』に5個以上入りそう。別の分け方を提案して」
• 「LATCHのどの軸が、私のテーマには合う？」

1. カード化（10分）

   • 情報定義書の各行を1枚ずつカード化する
   • 物理的な付箋でもデジタルツール（Miro、FigJam、Googleスライド、Excelの行etc.）でもOK
   • 各カードに「情報名」と「1行説明」を書く

2. ソート1回目（10分）

   • チームで話し合いながらカードをグループ化
   • グループ数は3〜7個が目安（多すぎず、少なすぎず）
   • 「ペルソナにとってどう使うか」を意識

3. ラベリング1回目（5分）

   • 各グループに名前（見出し）を付ける
   • 「その他」を避ける。明確な名前を

4. 検証・改善（PDCA 2回目）（15分）

   • ペルソナの視点で「この構造で使いやすいか」を1人ずつ語る
   • 違和感があるカードを移動し、ラベルを再考
   • LATCHの観点で「不足している軸はないか」確認

5. 清書（5分）

   • 最終結果を「整理分類済み情報定義書 v2」として表形式にまとめる
   • 列：番号、情報名、説明、グループ（カテゴリ）、補足

「整理分類済み情報定義書 v2」。例（家計簿の場合）：

| 番号 | 情報名 | 説明 | グループ |
|------|--------|------|----------|
| 1 | 収入 | 受け取ったお金 | 日々の入力 |
| 2 | 支出 | 使ったお金 | 日々の入力 |
| 3 | カテゴリ | 支出の分類 | 日々の入力 |
| 4 | 月別集計 | 月ごとの収支合計 | 振り返り |
| 5 | 予算達成率 | 予算に対する使用割合 | 振り返り |
| 6 | カテゴリ別グラフ | カテゴリごとの支出割合 | 振り返り |
| 7 | 予算設定 | 月ごと・カテゴリごとの上限 | 設定 |
| 8 | 通知設定 | リマインダー等の設定 | 設定 |
| ... | ... | ... | ... |

加えて、「グループ名一覧と意図」を別途記述：

- 日々の入力: 毎日触る情報。鈴木さんの「通勤電車で5分」のメインターゲット
- 振り返り: 週末・月末に見る情報
- 設定: 最初に1回だけ触る情報

うまくグループ化できない時：「もしこれが家具屋の店内案内だったら、どんな看板を出す？」とAIに聞くと、別視点が得られます。

「機能」と「情報」が混ざってしまった時：機能（「ログイン」「保存」など動詞のもの）はカードから外す。情報（名詞）だけでカードソーティングする。

時間が足りない時：「完璧」を目指さない。Day 2で再調整する機会があります。今は「v2」として暫定でOK。

ペルソナ視点を忘れたら：「鈴木さんはこのアプリを使って何をしたい？」を5秒考えてから次の判断をする。

今回はカードソーティングで情報定義書を整理分類しました。ペルソナ視点とLATCH法を使い、PDCAで回す経験ができました。

次のセッションはDay 1の振り返りです。今日の成果物（開発テーマ、情報定義書、ペルソナ、整理分類済み情報定義書）を確認し、Day 2への準備をします。

ここで重要な気づきは「情報を整理しただけで、設計の解像度が劇的に上がる」ということ。コードを書く前に、これだけのことが決められるのです。これがIAの力です。

• 整理分類済み情報定義書のグループ数は3〜7個に収まっていますか？
• 「その他」カテゴリができていませんか？
• 各グループ名は、ペルソナにとって意味のある言葉になっていますか？
• PDCAを最低2回回しましたか？

• 参考リンク: Donna Spencer『Card Sorting: Designing Usable Categories』、UX Tools（Miro、FigJam等の使い方）
• 発展課題: 別のペルソナを想定してカードソーティングをやり直し、結果の違いを観察する