ダッシュボード"開発"について 〜使われるダッシュボードのつくりかた〜

自身が主催するイベント「よりみちLT会」で実施したLT資料です。
https://techplay.jp/event/997463

Transcript

1. よりみち LT会 第4回 〜データ分析編〜 2026.07.23 ダッシュボード "開発" について 使われるダッシュボードのつくりかた デザイン × 開発プロセス × AI きみちゃん @mathKimichan
2. SELF INTRODUCTION 自己紹介 データアナリストとして、Tableauのダッシュボードを構築したり、データ活用関 連のプロジェクトマネージャーを担当したりしています。 最近はプリセールスエンジニアとしても活動中。 本LTの内容は個人の見解であり、所属企業とは関係ありません。 きみちゃん @mathKimichan 01
3. THE QUESTION あなたが作ったダッシュボード、今も見られていますか？ 見るだけのダッシュボード 眺めて終わり、誰の行動も変わらない。 アクションできるダッシュボード 見た人が次に何をすべきか分かり、動くことができる。 その差を生むのは、才能ではなく「選び方」 です。 02
4. 01 ダッシュボード開発の全体像 流れと、2つの選び方を押さえる 03
5. THE OVERALL FLOW ダッシュボード開発の流れ 今日の話は、この4ステップのどこかに当てはまります 1 2 3 4 目的を検討する モックアップ検証 本番環境に移す 運用・改善する 誰の意思決定を助けるか "決める" どんな型にするかを "固める" 適切な方法を "選んで"実装する 使われ方を見ながら “磨き続ける” 04
6. DEVELOPMENT PROCESS ウォーターフォール vs アジャイル ウォーターフォール アジャイル 要件定義 → 設計 → 実装 → リリース 作る → 見せる → 対話する → 検証する 最初に固めた計画通りに一直線に進める 小さく作って、見せて、対話し、検証することを繰り返す 完成形が最初から見えているなら、こちらを選ぶ。 "使われるか"は作ってみないと分からない場合はこちらを選ぶ。 判断基準｜完成形が見えているか、作りながら確かめる必要があるか 05
7. CHOOSE TOOL BIツール vs AI 提示型ダッシュボード 探索型ダッシュボード Presentation Type Exploration Type 概況の把握 / 一般的な知識 / 単純な操作 など 現状や異常を瞬時に把握し、行動判断に使うもの 詳細の分析 / 特定のドメイン知識 / 複雑な操作 など データを深掘りし、原因を特定するためのもの → BIツール（Tableau等） → AI 判断基準｜瞬時の行動判断が要るなら BIツールを利用して提示型ダッシュボード、原因を掘るなら AIを使用して探索型での分析 05
8. 02 デザインの 5階層 ダッシュボード ”設計” を分解する 07
9. DESIGN 型を問わず、「デザイン」が土台になる ウォーターフォールでもアジャイルでも、提示型でも探索型でも、次の 5階層を意識すると良いです（Jesse James GarrettのUXの5段階モデル） 具体 表層 SURFACE 色・フォントなどの見た目 骨格 SKELETON レイアウト、視線誘導 構造 STRUCTURE 情報の構造、ドリルダウンの流れ 要件 SCOPE 何のデータ・機能が必要か 戦略 STRATEGY 誰の意思決定を助けるか 戦略・要件・構造で土台を固めてから、"骨格・表層 "を磨く。 ダッシュボード開発の一歩目では目的をしっかりと考えて、ユースケースの整理に進んでいく。最後に色やフォントなどに拘る。 08
10. 03 AIの活用ポイント ダッシュボード “開発” のどこでAIが使えるか 09
11. AI AIは、対話と検証を加速する 特にダッシュボード開発の初期フェーズでAIが効く、AIを使用することで"選ぶための材料"を素早く出すことができる モックアップ初版の作成 ユースケースの整理 壁打ち相手 たたき台をAIで素早く形にする 誰が・何のために使うかを洗い出す 要件や見せ方をAIとの対話で磨き込む ポイント｜代替できる部分は AIを使い、モックアップのレビューやテスト運用など人が必要なところにより時間を使えるように 10
12. 03 まとめ 09
13. CONCLUSION 使われるダッシュボードを作るには？ • 目的により合う開発手法・型・ツールを見極める • デザインの5階層を意識してダッシュボードを磨く • AIを利用して、対話と検証を加速する 使われるダッシュボードは、型・進め方・AIの使い所を "考え続けた " 結果できる。 12
14. Thank you !
15. Appendix モックアップ初版の際にどう AIを使っているか 1 情報を渡す 持っている情報、こういう方向性などをインプットする。 2 壁打ちする AIに作ってもらった上で気になるところを解消する。 3 BIツールなどで実装する 10