A2のコンピタンス相当の調査によってユーザーの本質的欲求や利用状況などに関して収集された定性・定量データを分析し、調査・評価の目的に沿った、ユーザーの行動や状態の特徴を把握できる能力のこと
*インタビュー発話などの定性データ、アンケート調査などの定量データをもとに分析を行い、ユーザーの本質的なニーズを抽出した、といったことが期待される
*さまざまな手法により取得したデータに対して、調査の目的とデータの性質に適した解析手法を用いて分析し、客観性・再現性のある結果を抽出することが期待される
データの例：
[質的データ] インタビュー発話データ、操作映像、音声
[定量データ] 質問紙回答、ライフログ、アクセスログ、操作パフォーマンス系データ（生理計測値、メンタルワークロードなど）
解析法の例：
[定性的分析] グラウンデッドセオリー法、KJ法、上位下位関係分析、KA法、導線解析
[定量的分析] 記述統計、推測統計、多変量解析
A3. 定性・定量データの分析能力（基本コンピタンス）
みんなも名探偵になろう！🔎：定性・定量データ分析ってなんだ？
🕵️♂️ プロジェクト全体の中での役割
たとえば、みんなが大好きなゲームをもっと楽しくするにはどうしたらいいか、みんなで考えてみよう！
ゲームについて、みんなに「どこが楽しい？」「どんなところがもっと面白くなると思う？」って聞いてみるよね？
これが インタビュー で、みんなの “生の声” を集めることなんだ。
さらに、「好きなキャラクターは？」って質問に、みんなに「1.勇者 2.魔法使い 3.戦士」の中から選んでもらうアンケートをとってみる。
これが アンケート調査 で、たくさんの人から 数字で答え を集める方法だよ。
インタビューで集めた言葉や、アンケートで集めた数字を 分析する力 が、定性・定量データの分析能力 なんだ！
🕵️♀️ データの種類
| 種類 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 定性データ | 言葉や映像で集めたデータ | インタビューで聞いたみんなの意見、ゲームをしている様子の動画 |
| 定量データ | 数字で集めたデータ | アンケート結果、ゲームのプレイ時間 |
🕵️♂️ 分析方法
集めたデータは、色々な方法で分析するよ！
- 定性的な分析: インタビューで集めたみんなの意見を、似ている意見ごとにまとめて、どんな意見が多いのか、みんなが本当に求めているものは何かを考えるんだ。
- 定量的な分析: アンケート結果をグラフにして、どのキャラクターが一番人気なのか、みんなが好きなキャラクターの傾向を見つけ出すんだ。
🕵️♀️ なぜ分析するの？
分析することで、みんなが 本当に求めているゲーム を作ることができるんだ！
例えば、分析の結果、「みんなは、もっと難しいパズルを解きたいと思っている！」ってことがわかったら、もっと難しいパズルをゲームに追加する、といったことができるよね。
🕵️♂️ まとめ
定性・定量データの分析能力は、みんなの声を聞いて、より良いものを作るために、とても大切な能力なんだ！
みんなも、この力を身につけて、 名探偵 みたいに、色々なことを分析してみよう！
