UXリサーチでは、タスク分析によってユーザーがどのようにシステムを操作しているかを知ることで、本質的な改善や製品パフォーマンスの向上が期待できる箇所を理解することができます。
によると ニールセン・ノーマン・グループタスク分析とは、ユーザーが目標を達成するためにどのようにタスクをこなすかを体系的に研究することである。この知識は、製品やサービスが効率的かつ適切にそれらの目標をサポートするように設計されていることを保証します。
認知的タスク分析と階層的タスク分析の比較
私たちは最近、次のような記事を掲載した。 階層的タスク分析これは一見すると、今日議論しているものと非常によく似ている。どちらの選択肢も、研究者はユーザーがどのようにタスクをナビゲートするかを研究し、それを理解しやすい視覚的モデル、典型的にはフローチャートや構造化された経路として提示する必要がある。
しかし、この2つのプロセスには大きな違いがある：
- 認知課題分析 は、ユーザーの意思決定、評価、問題解決、専門知識、記憶力、注意力、判断力に焦点を当て、製品がユーザーのニーズにどれだけ合致しているかを評価する。
- 階層的タスク分析 は、システムのパフォーマンスを評価するために、高レベルのタスクをサブタスクのレイヤーに分解することに重点を置いている。
なぜ「認知」なのか？
という言葉がある。 コグニティブ (認知から派生）は、私たちがどのように考え、どのように情報を処理するかに関係する：
認知思考、経験、感覚を通して知識や理解を得る精神的な作用や過程。
すでにお分かりのように、認知タスク分析研究は、タスク、クエリ、またはニーズをナビゲートする際の意思決定を説明する要素を明らかにするために作成されます。私たちは、エキスパートと初心者の両方のユーザーのメンタルモデルと戦略を明らかにするためにこれを使用します。
階層的タスク分析も認知的タスク分析も、物理的な状況や環境において、可能な限り最良の方法でタスクを実行する理想的な方法を決定するために使用することができる。これは、我々が認知的タスク分析を使用する理由にうまくつながる。
なぜ認知課題分析を使うのか？
UXでは、ほとんどの場合と同様に、認知課題分析を使って製品の欠点を調査し、改善や改良を行う。
しかし、それ以上のことができる。心理学的な研究方法として、その分野で最も優れた人がどのように問題に取り組んでいるか、またそのタスクを完了するために必要な精神的作業量を探るためによく使われる。プロセスの包括的なフローチャートと、専門家の精神的プロセスの詳細な説明があれば、その知識や経験を、初心者、新参者、またはその環境に見知らぬ人に伝えることができる。これは、ハイパフォーマーの専門知識に基づいてオンボーディングモデルやトレーニング教材を提供するのに役立ちます。
どのようにするのか？私たちは、観察インタビューやその他のシンク・アラウド・プロトコルを実施し、彼らの認知プロセスや、問題をどのように組み立て、適切な解決策を考えるかを探ります。各オペレーション・スタディにおいて適切な質問をすることで、価値ある質的データを確実に収集します。また、専門家や他のユーザーが、より速く、より効率的に目標を達成するために利用している追加のツールやリソースがあれば、観察から直接お伝えします。
この情報によって、うまく機能しているユーザーの隠された秘密が解き明かされ、プロセスを合理化したり、必要なタスクの数を減らしたり、他のユーザーのために簡素化したりする新しい要素を追加したりすることができる。
認知課題分析の利点と欠点：
メリット
- 専門知識が問題解決、ナビゲーション、代替結果、タスクの成功にどのように影響するかについて、詳細かつ正確な情報を提供する。
- 初心者とエキスパートのパフォーマンスには決定的な違いがある。
- タスクゴールの認知的要求と、タスクを成功裏に完了するために不可欠な人間的要因を明らかにする。
- 重要な情報源を生み出す
- 特定の業務について、明確に定義された体系的な手順を提供する。
- ヒューマンエラーの領域と、問題のあるプロセスを推進する認知的側面を明らかにする。
デメリット
- 時間に追われ、リソースを大量に必要とすることもある。
- 例えば、ユーザーの身体的能力やリソースへのアクセスがパフォーマンスに影響する場合など、非認知的属性を判断するのが容易でない場合、必要なデータを明らかにできる保証はない。
- 例えば、特定の思考プロセスを適用しても、生まれつきの才能や長年の練習に由来する精神的、肉体的、運動的スキルやスキルセットを再現することができないため、初心者ユーザーを助けることはできない。
認知的課題分析はいつ行うべきか？
認知的タスク分析は、設計や開発プロセスのさまざまな段階で、問題点や運用上の問題を特定するのに役立ちます。追加的なステップやリソースが操作を助ける場所や、システムによってタスクやサブタスクの一部を自動化することでヒューマンエラーを回避できる場所がわかります。
そのため、設計の初期段階で使用することもできるが、プロトタイピングや既存の設計の改善時に使用することが多い。
認知課題分析研究の準備と実施方法
1.準備
UXリサーチのどのプロセスであれ、重要なデータを明らかにすることは、前向きな変化を促す方法です。その準備として、データがどのようなもので、どのように取得し、提示するかを理解する必要があります。
- タスク・ジャーニーの開始を決定づけるトリガーは何か？
- ユーザーがタスクを成功裏に完了したことをどのように判断するのか？
- タスクを開始する前に、ユーザーはすでにどのような情報や知識を持っているのか？
- ユーザーがタスクを完了するために必要な情報や知識は何か？
- タスクを完了するために、ユーザーはどのようなツールやリソースを使うのか？
研究者は、複雑なシステムとその運用にまつわる実践を掘り下げる前に、研究の実践的な部分の前に手続き的なスキルを調査し、目標構造、意思決定プロセス、その他の暗黙知の領域について教育しなければならない。
2.実践的な研究や「知識の引き出し」を行うこと。
認知タスク分析に必要な情報を収集する方法は数多くある。自由度の高いインフォーマルな観察法やインタビュー法、熟練者や初心者のパフォーマンスを音読プロトコルで捉えるプロセス・トレーシング法、概念や表象に関するより構造化されたインタビューを可能にする概念的手法などである。
認知的タスク分析のための一般的な知識引き出し方法には、以下のようなものがある：
- クリティカル・ディシジョン・メソッド／クリティカル・インシデント・テクニック
- 認知面接
- コンテクスト調査
- チーム・コミュニケーション分析
- 認知機能モデル
- 口頭報告の体系的な収集
- スキルベースのCTAフレームワーク
- タスク知識構造
- 応用認知課題分析
それぞれの用途や研究に最も適した方法を知ることは、経験と専門家の知識から生まれる。
我々は最近、以下の記事を掲載した。 クリティカル・インシデント・テクニック (ポジティブまたはネガティブな結果を伴う具体的な出来事を思い出すことで、行動、ルーティン、欠陥、よくある問題、あまりない問題を明らかにすることができる）。 文脈的探究 (どちらも認知タスク分析に適した会話研究である。
3.タスクを特定し、メインタスクをサブタスクに分割する。
具体的な目標を定義するためには、ペルソナ、シナリオ、タスクを特定する必要があります。具体的なタスクに関連する意思決定を特定することで、ユーザーにかかる精神的な作業負荷や認知的な要求を評価することができます。
4.データを分析し、タスクとサブタスクの視覚的表現と物語を作成する。
観察、会話、インタビューなどを行った後、そのデータを分析して、専門家と初心者の間のパターンを分析しなければならない。そのためには、各タスクのパフォーマンスをタスクとサブタスクに分け、意思決定がどこで行われているかを評価する必要がある。
結果の提示は、通常、チャート、グラフ、フローダイアグラムなど、タスク分析実務の標準的なフォーマットに準拠する。しかし、各ユーザーがなぜその行動や特定の行動を行ったかを説明するために、視覚的な表現と並行して物語を提供する必要がある。
5.調査結果を検証する
結果の正確性と妥当性を保証するためには、その研究に関与していないが、システムや製品について適切な理解を持っている人物によってチェックされなければならない。認知タスク分析研究が1人のユーザーを使用して実施できる場合、複数のユーザーを導入することで、比較と明確化のためのより多くのデータを提供し、アウトプットと最終結果を追加することができます。あるいは、研究者は、アンケート、調査、フォーカスグループなどを利用して、結果を検証することができる。
適切なビジュアル・フォーマットで精神的プロセスとタスク・パフォーマンスを提示する
タスク分析を提示し、ユーザーの精神的プロセスと状況認識を視覚的に表現する方法はたくさんある。グラフ、フローチャート、シーケンスダイアグラムは、重要な要素への具体的なグラフィカルな参照を含む、適切なオプションである。色分けされたものであれ、異なる形状の情報ボックスであれ、これらの要素により、人的要因とその認知プロセスを容易に発見することができる。
- システム・アクション
- ユーザーアクション
- ユーザーの意思決定
フローダイアグラムには、異なる選択肢がユーザーをどこに連れて行くかを強調する方向性のパスが含まれます。それは、特定のサブタスクのセットの最初に戻るか、代替のオプションや結果に戻るかに関わらずです。豊富な意思決定とユーザーの行動を参照することで、調査のための領域を提供し、適切なデザインの代替案で、タスクを自動化またはシステムに転送することで、よりシンプルな旅と望ましいUXを実現します。
概要
タスク分析は、UXの重要な領域である、ユーザーがタスクを特定、検討、完了する間に何を考え、何を感じるかについての貴重な洞察を提供するため、UXリサーチとユーザー中心設計のための貴重なツールです。ユーザーが選択した道筋をたどることで、彼らの重要な意思決定や思考プロセスを理解することができ、さらにヒントやコツ、ツールなどを明らかにすることができます。
この研究を実施するには様々な方法があるため、それぞれの研究の目標と達成すべきことを理解することが不可欠である。認知的タスク分析は、数あるタスク分析手法の1つに過ぎないが、パフォーマンスが低く、改善の恩恵を受けそうな問題領域を特定するには最適な選択肢である。
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