開発テーマの決め方〜情報処理をともなうシステムとは

• 日程: Day 2 / セッション 3
• 時間: 11:10-11:35（25分）
• 形式: 座学（対話型解説 + ケーススタディ）
• ゴール: 「情報処理をともなうシステム」に該当する例と該当しない例をそれぞれ2つ以上挙げ、課題候補を絞り込む評価軸を説明できる
• 学習形式: 対話型解説、ケーススタディ

休憩明け、お疲れ様です。
前のセッションでは20案以上の課題候補が出ましたね。多くて頭がパンクしそうかもしれません。次のセッションでは、ここから1つに絞り込みます。

絞り込むには基準が必要です。「直感」や「多数決」で決めると、なぜそれを選んだか説明できません。お客様や上司に「なぜこれを作っているの？」と聞かれて答えられないシステムは、途中で迷走します。

このセッションでは、「情報処理をともなうシステム」というテーマの条件と、「実現可能性」「価値」の2軸での絞り込み方を学びます。次のセッションで使う武器を渡します。

本研修で開発するテーマには条件があります。

情報処理をともなうシステムの開発であること

なぜか？それは、本研修が情報設計→外部設計→内部設計→実装という一連のソフトウェア設計プロセスを学ぶための場だからです。情報を扱わないものでは、データベース設計もER図も意味がなくなってしまいます。

「情報処理」とは難しい言葉ですが、ざっくり言うと**「データを入力・保存・加工・出力すること」**です。

このサイクルが回るものが「情報処理をともなうシステム」です。

定義より対比で覚えましょう。

「ペーパークラフト」が×なのは分かりやすいですが、こんな迷いどころもあります。

迷いやすい例: 「おみくじ自販機」

• 物理的な機械だけ作るなら×
• ただし「過去のおみくじ履歴を記録し、ユーザの傾向を分析するアプリ機能」をつければ○

つまり、情報処理の要素を「ともなう」設計にすれば該当します。本研修のテーマは、何らかの形で情報処理を含む設計にしてください。

「情報処理をともなう」かどうか迷ったら、**「データベースに保存するものが何かあるか？」**を自問してください。保存するものがあれば、ほぼ該当します。

ENIAC（1946年、世界初の汎用電子計算機）は、もともと砲弾の弾道計算のために作られました。当時の「情報処理」とは数式の計算が中心でした。
それから80年。今では「情報処理」と言えば、SNSの投稿表示、地図のナビゲーション、AIによる画像生成まで含みます。情報処理の対象は数値から文章・画像・音声・行動データへと拡張し続けています。「何を情報として扱うか」自体が、デザインの一部なのです。

20案以上の候補から1つに絞るとき、直感で決めないためのフレームワークを使います。それが実現可能性 × 価値マトリクスです。

実現可能性は、22日間という制約の中で:

• 残り18日（Day 5以降の設計・実装）で本当に作れるか
• 必要な技術はチームが持っているか／学べるか
• 必要なデータ・API・素材は手に入るか

価値は:

• 「本当に困っている人」がいるか
• 「未解決」または「既存より優れた解決」になっているか
• 解決によって変わる体験の大きさ

候補20個を5段階で評価します。各メンバーが個別に評価→平均化するのがオススメです。集団で議論しながら付けると、声の大きい人に引っ張られます。

合計点の上位3案を最終議論の候補に絞り込みます。最終決定は次のセッションです。

AIにも評価を頼みましょう:

以下の課題候補3つについて、それぞれ
1. 22日間の研修期間で実現可能か（1-5で評価し理由）
2. 解決の価値の大きさ（1-5で評価し理由）
3. 「情報処理をともなうシステム」になりうるか（○/△/×）
4. 似た既存サービスは何か
を分析してください。

【候補1】〜
【候補2】〜
【候補3】〜

ここまでの内容で疑問があれば、AIに質問してみましょう。

• 「『情報処理をともなうシステム』の例と、紛らわしい『該当しない例』を5つずつ教えて」
• 「22日間で作れる規模感のシステムって、機能数で言うとどれくらい？」
• 「『価値の大きさ』を新人チームが判定するときの、ありがちな勘違いを教えて」
• 「実現可能性 × 価値マトリクスの『価値高×実現可能性低』を、価値高×実現可能性高に変える典型パターンは？」

ここでは練習を1問だけ。

ミニ演習: 次の3つの候補を「情報処理をともなうか」で○/△/×評価してください。

1. 「公園のベンチに花を飾るボランティア活動の運営」
2. 「子どもの夜泣きを記録して傾向を可視化するアプリ」
3. 「カフェに置く折り紙の新作セット」

回答例（チームで議論してから確認）:

1. △: 活動そのものは情報処理ではないが、「ボランティア募集・参加管理アプリ」にすれば○
2. ○: 夜泣き情報を入力・保存・集計・可視化する典型例
3. ×: 物理的な工作物のみで情報処理を含まない

このセッションでは、3つを学びました。

1. 情報処理をともなうシステム: 入力→保存→加工→出力のサイクルを持つもの
2. 該当する/しないの対比: 「データベースに何を保存するか」で判別
3. 絞り込み2軸: 実現可能性 × 価値マトリクス + AIレビュー

次のセッションでは、この2軸を使って候補を1つに絞り込み、開発テーマを決定します。Day 1で決めた合意形成ルールを最初に試す場です。

• 「情報処理をともなうシステム」の例を3つ挙げられますか？
• 「該当しない例」を2つ挙げられますか？
• 実現可能性と価値、どちらか1つだけ高い候補にはどう対処しますか？
• 自分の候補リストの中で、いま「最有力」と思うものはどれですか？

• 参考リンク

  • 『リーンスタートアップ』（MVP=最小実用製品の考え方）
  • 『How Google Works』（実現可能性 × インパクトの判断軸）
• 発展課題

  • 既存の有名アプリ3つを「入力→保存→加工→出力」の図で書いてみる
  • 自分の候補リストの全案を5段階で評価し、AIにも評価させて差分を観察