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Double Diamond Design

Double Diamond Design

github.com/danhvbデザイン・UI90 回インストール
リポジトリ

Double Diamond Design について

Double Diamond Designは、不明確または複雑な課題に取り組むAIアシスタント向けのデザインプロセススキルです。発散と収束を交互に行う4段階で、探索から実施計画までを導きます。

主な機能

  1. 014段階のダブルダイヤモンドプロセス
  2. 02ユーザー調査と課題設定
  3. 03アイデア創出とプロトタイピング
  4. 04ユーザビリティテストと実施計画

活用シーン

  1. 01新規プロジェクトの探索計画
  2. 02インタビューから課題を整理
  3. 03製品アイデアの創出と試作
  4. 04テストと実施ロードマップの準備

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/danhvb/my-ba-skills --skill double-diamond-design

インストール後、Claude Code で/double-diamond-designを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

ダブルダイヤモンドデザインスキル

目的

AI アシスタントがダブルダイヤモンドのデザインプロセスを適用し、問題解決を構造化して、ユーザー中心の姿勢を確保し、イノベーションを促進できるようにします。

ダブルダイヤモンドプロセス

ダブルダイヤモンドモデルは、発散的（視野を広げる）思考と収束的（絞り込む）思考を交互に行う4つのフェーズで構成されます。

ダブルダイヤモンドモデル

フェーズ1：発見（発散）

目標： 問題領域を理解し、ユーザーに共感し、インサイトを収集します。問題がすでに分かっていると決めつけてはいけません。

主な活動：

  • 課題の捉え直し
  • ユーザー調査（インタビュー、アンケート、観察）
  • 市場調査と競合分析
  • ステークホルダーへのインタビュー
  • トレンド分析

成果物：

  • 調査レポート
  • ユーザーペルソナ
  • 共感マップ
  • 現状のジャーニーマップ
フェーズ2：定義（収束）

目標： 調査結果を統合し、解決すべき中心的な問題を定義します。

主な活動：

  • インサイトのグループ化（アフィニティマッピング）
  • パターンやテーマの特定
  • 「How Might We」（HMW）の問いの定義
  • ペインポイントの優先順位付け

成果物：

  • 問題ステートメント
  • バリュープロポジションキャンバス
  • 改訂版ユーザージャーニー
  • デザインブリーフ／プロジェクトの範囲
フェーズ3：展開（発散）

目標： 幅広い解決策を生み出します。

主な活動：

  • アイデア創出ワークショップ（ブレインストーミング、クレイジー8）
  • 共創セッション
  • プロトタイピング（低忠実度）
  • サービスブループリントの作成

成果物：

  • ワイヤーフレーム／スケッチ
  • 低忠実度プロトタイプ
  • サービスブループリント
  • コンセプトテストの結果
フェーズ4：提供（収束）

目標： 最適な解決策を選び、テスト、検証、改善します。

主な活動：

  • ユーザビリティテスト
  • 反復的なプロトタイピング（高忠実度）
  • 技術的実現可能性の評価
  • 実装計画

成果物：

  • 高忠実度プロトタイプ／モックアップ
  • ユーザーストーリー／機能仕様
  • 実装ロードマップ
  • 最終デザインアセット

スキルの適用

ダブルダイヤモンドを使うタイミング
  • プロジェクトの初期段階での発見
  • 定義が曖昧または複雑な問題の解決
  • 新機能や製品のイノベーション
  • ユーザーニーズが明確でない場合
AI とのやり取りガイド

1. 発見フェーズのプロンプト：

  • 「[Project X] のユーザー調査を計画するのを手伝ってください。」
  • 「状況を理解するために、ステークホルダーにどのような質問をすればよいですか？」
  • 「競合分析のテンプレートを作成してください。」

AI の応答方針：

  • 制約に適した調査手法を提案します。
  • インタビューの台本を作成します。
  • 生の調査メモを分析してテーマを見つけます。

2. 定義フェーズのプロンプト：

  • 「これらのインタビューメモを主要なインサイトにまとめてください。」
  • 「このデータに基づいて問題ステートメントを書くのを手伝ってください。」
  • 「[Problem Y] に対する『How Might We』の問いを作成してください。」

AI の応答方針：

  • 「Point of View」（ユーザーは……を必要としている。なぜなら……だから）のようなフレームワークを使います。
  • ペルソナのテンプレートを作成します。
  • 散在する項目をテーマごとにまとめます。

3. 展開フェーズのプロンプト：

  • 「[Problem Z] を解決する方法を10個ブレインストーミングしてください。」
  • 「[Feature A] の低忠実度ワイヤーフレームの説明を作成してください。」
  • 「クレイジー8セッションを進行してください。」

AI の応答方針：

  • 大胆なアイデアを促します（発散）。
  • 組み合わせの手法を提案します。
  • UI のコンセプトを詳しく説明します。

4. 提供フェーズのプロンプト：

  • 「ユーザビリティテストの台本を作成してください。」
  • 「ユーザビリティのヒューリスティックに基づいて、このデザインを批評してください。」
  • 「MVP 向けにこれらの機能の優先順位を付けてください。」

AI の応答方針：

  • 実現可能性と事業性を重視します。
  • 成功を測る指標を提案します。
  • 受け入れ基準を作成します。

ツールと手法

フェーズ手法ツール
発見インタビュー、アンケート、デスクリサーチ、観察Google Forms, Typeform, Dovetail
定義ペルソナ、共感マップ、ジャーニーマップ、根本原因分析Miro, Mural, FigJam
展開ブレインストーミング、マインドマップ、Crazy 8s、SCAMPERFigma, Balsamiq, Sketch
提供ユーザビリティテスト、A/Bテスト、プロトタイピングMaze, UserTesting, InVision

よくある落とし穴

  • 発見フェーズを省略する： 問題を理解せずに、解決策に飛びついてしまいます。
  • 早すぎる収束： 展開フェーズでアイデアを早々に切り捨ててしまいます。
  • 分析麻痺： 調査に行き詰まり、定義フェーズに進めなくなります。
  • 実現可能性を無視する： 構築できない解決策を設計してしまいます。

参考資料

  • British Design Council：The Double Diamond
  • IDEO Design Thinking
  • Nielsen Norman Group

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