Quantum

概要

Googleのハードウェア製品の量産過程では、膨大かつ複雑な製造データが生成されます。チームはこのデータのパターンを探索し理解する必要がありましたが、データの不整合、非効率なアクセス手段、セキュリティ上の障壁といった課題に直面していました。その結果、分散したGoogle Sheetsや、ドロップダウンフィルターが多すぎる可視化ツールに大きく依存する状況になっていました。

課題

リサーチからの示唆

プログラムマネージャーやテストエンジニアを対象としたリサーチにより、3つの重要な課題が明らかになりました。

一貫したデータ仕様の欠如。 部門横断的なチームがそれぞれ異なるツールと異なるデータ定義を使用しており、レポート作成時に矛盾する状況が発生していました。

データ密度の高いビューが常に好まれるわけではない。 上級エグゼクティブやプロダクトマネージャーは、複雑でデータが詰め込まれた可視化ではなく、主要な課題や歩留まりの傾向を一目で把握できるコンテンツを求めていました。

機能ベースのクエリに対する分断された体験。 ユーザーは「if…else」のような接続詞で問いを組み立てていましたが、それに答えるには多数のフィルターが必要であり、非効率で困難なプロセスとなっていました。

ペルソナ

製造データのワークフロー全体における中核的なユーザータイプを表すペルソナです。

How Might We

一元化されたデータ仕様のもとで効率的な機能ベースのインサイト探索をどのように設計し、データ密度の高いダッシュボードと併せて一目で把握できる体験をどのように支援できるだろうか。

クリティカルユーザージャーニー

ユーザーをより深い目標と結びつける3つの中核的なユーザージャーニーをマッピングしました。

コンセプトの創出

テストエンジニア、PM、エグゼクティブ、ベンダーチームなど、すべてのステークホルダーの代表者からなるグループで、コンセプトを創出し、投票を行い、インパクト対工数のマトリクスを用いて優先順位を付けました。

コンセプト A

コンセプト B

コンセプト C

プロトタイピングとデザインのイテレーション

段階的なコンテンツ開示

エンジニア中心のビューと、一目で把握できるインサイトビューとの適切なバランスを見つけること。

相対的なデータの可視化

従来のチャートから離れ、データの相対的な側面をより効果的に表現する方法を探索すること。

多次元データのインサイト

ツリービューとアイシクル図のアプローチを評価しながら、多次元データの効率的な分析を促進すること。

アクセシビリティ

ボイスオーバー、コントラスト比のチェック、視覚テストに関するa11yの推奨事項に基づいて検証すること。

ソリューション

Top Insights

機能ベースのデータ探索

一元化されたデータ仕様

インパクト