自動車製造ソリューションのためのUXデザイン - よりスマートな工場への鍵

保守作業員は、時代遅れのインターフェースに表示される小さな文字に目を細め、手袋をはめた指で正しいボタンを押そうと奮闘していた。

彼が不必要な5つの画面をナビゲートするまでに、貴重な時間が失われ、何千もの生産価値が失われた。

劣悪なUXが現場作業員の生産性に影響を与える可能性が高いにもかかわらず、UXデザインはまだほとんどのOEMの現場戦略に組み込まれていない。

UXデザインが生産性の数字に与える経済的な影響を考えると、UXデザインは未開拓のまま放置されがちな重要な戦略要素である。

このブログでは、不便な現場アプリケーションを、作業員をイライラさせるのではなく、力を与える直感的なツールに変えるための重要なUX原則を紐解いていきます。

意図的なデザイン思考がいかに工場の生産性に革命をもたらすかを示し、あなたの組織がすぐに実行できるガイドラインを提供します。

現場の従業員のコンテキストを理解する

特に 自動車業界では、現場の従業員は特殊なスキルとトレーニングを必要とするユニークな環境と条件の中で働いています。

彼らの目標は、他の産業や職能の従業員とは特徴的に異なるため、適切な経験を生み出すには詳細な分析が必要です。

現場従業員のための施設 - 重点分野

エンドユーザーが積極的に関与しないソリューションは、採用されにくい。

組織は、プロセス全体を通して現場の従業員を積極的に関与させることで、より大きな採用、信頼、関与、生産性を引き出すことができる。

インド最大のOEM企業の1社で、現場の従業員のために複数のソリューションを作成した経験に基づき、有意義な採用と永続的な成功を確実にするために、以下の重点分野を特定しました。

直感的なダッシュボードの設計

ダッシュボードは、包括的なビューから特定のプロセス情報への容易なナビゲーションを可能にする必要があります。

効果的な現場ダッシュボードは、明確で実用的な洞察を提供する重要な情報を伝えるという、たったひとつの重要な目的を果たします。

情報の種類、緊急性、および表示方法は、ユーザーの役割（機械操作、車両組立、メンテナンス、品質保証、監督、組立ライン管理、工場管理、または工場管理）、およびユーザーが答える必要のある特定の質問によって異なります。

私たちは、これまでの経験から、このようなさまざまなニーズに対応するダッシュボードには2つのタイプがあることを発見しました。それぞれは、関連性と有効性を確保するために、カスタマイズされた設計アプローチを必要とします：

図2：さまざまなダッシュボード、その機能と分析

図3：アクションと分析ダッシュボードのビュー

ダッシュボードを特定のユーザーの役割やタスクに合わせることで、現場での迅速な意思決定を可能にしたり、戦略的プランニングのための詳細な分析をサポートしたりすることができます。

認知的負荷を軽減する効果的なデータ可視化

生データをデータ可視化に置き換えることで、作業者の認知負荷を軽減します。

人間の脳は、テキストよりも画像を60,000倍速く処理する。研究によると、テキストベースの情報と比較して、データビジュアライゼーションに関与した場合、認知リソースの使用量が19%減少し、詳細の想起が4.5%向上することが明らかになっています。(出典：https://www.bbc.com/news/business-17682294）

しかし、多くの組織が、エクセルシートや長いマシンログなど、解釈するのに多大な時間と労力を必要とする生のデータ形式に、いまだに大きく依存していることが分かっています。このようなアプローチでは、従業員はデータに基づいて行動するよりも、データを理解することに多くの時間を費やさざるを得ないことが多い。

うまく設計されたデータ可視化は、複雑なデータを実用的な洞察に変換し、従業員に次のことを可能にします：

• 主要なパターンと異常の迅速な把握
• 問題の背後にある根本原因の特定
• 解決策の迅速な実行

図4：データ可視化作成の4段階アプローチで最大の効果を実現

物理的な現実を模倣して簡単に導入

物理的な生産・組立ラインをデジタルで表現することで、簡単に導入できる（デジタルツイン）。

手作業に従事している従業員にとって、デジタルツールの使用は圧倒的に感じられるかもしれません。採用を容易にするためには、インターフェイスを自然で直感的に感じられるように設計する必要があります。
ヤコブ・ニールセンのユーザビリティ10原則の1つである「システムと実世界の一致」ヒューリスティックを適用することで、デザイナーはデジタルシステムを身近な実世界の概念に合わせることができます。

現場の従業員向けのソリューションを作成した経験に基づいて、このアプローチは効率、ユーザビリティ、採用を改善します。

物理的な働き方とデジタルな働き方のギャップを埋める様々な方法を見てみましょう：

図5：物理的な働き方とデジタルな働き方のギャップを埋める様々な方法

図6：ワークステーションの物理的レイアウトと、各ステーションに割り当てられたオペレーターを反映したデジタルライン。

使用場所でのテスト

デジタル・ソリューションに対する物理的環境の準備状況を評価する。

現場の即応性を評価することは、環境、人、ワークフロー、テクノロジーがデジタルインターフェイスの導入をサポートできることを確認することである。この評価により、ソリューションと実社会の状況を一致させるための障壁と機会を特定することができる。

図7：現場での導入準備の評価

S/N比の向上

迅速な意思決定のために、重要なことを強調し、雑念を排除する。

現場環境では、信号対雑音比（SNR）が効率に直接影響します。

シグナルとは、ユーザーが必要とする重要でタスクに関連したデータを指し、ノイズとは、ユーザーがタスクを完了するために必要な情報を見つけるのを邪魔する不必要なものを指します。

ノイズを識別することは重要であり、ノイズは以下のような様々な形で現れます：

• 生産が順調に進んでいるのか、遅れているのかをオペレーターが知る必要があるのに、ダッシュボードにはありとあらゆる指標が詰め込まれている。
• 他の役割やシフトからの無関係なデータで、作業者のタスクと一致しない気晴らしでインターフェイスを乱雑にする。
• コントラストや視覚階層が悪く、テキストが読みにくい。
• システムが上司の好みを覚えているはずなのに、上司が毎日同じダッシュボードのフィルタを適用し直さなければならない。
• 些細な変動に対して5分ごとにポップアップするアラートにより、作業員が通知を完全に無視するようになる（重要な通知を見逃すまで）。
• 重要なパラメーターを強調するために色を使いすぎる。すべてが強調表示されると、何も目立たなくなり、重要な情報を特定するのが難しくなる。
• QRコードのスキャンやOTPで済む代わりに、シフトごとに3つの画面を必要とするユーザーフロー。

シグナルをより目立たせ、ノイズと区別するには？

パーソナライズされたビューでコンテンツを優先する

• オペレーター、スーパーバイザー、テクニシャンなど、さまざまなデータニーズに対応する役割別ダッシュボードを作成する
• ユーザーがフィルター、レイアウト、ビューを保存できるようにし、毎日リセットしないようにする。
• 動的フィルタリングを使用して、無関係なデータを削除し、関連する詳細情報のみを自動的に表示します。

ビジュアル階層の合理化

• 最も重要なデータを上部または中央に配置して目立たせる
• フォントの太さ、色、アイコン、CTAのサイズを使って注意を誘導する
• 適切な空白を使用して、関連するデータポイントをグループ化する。

グラフをシンプルにする

• ビジュアライゼーションのパラメータや色の数を制限する（ミラーの法則に基づき、7つ以下が理想的
• 視覚的なノイズとなる過剰な背景色、グリッド線、ラベルは避ける

認知的 負荷を 減らす

• 長いデータリストを表示する代わりに、実用的なメトリクスのみを強調表示する。
• 重要な警告に特化して通知を優先させることで、アラート疲労を防ぐ
• 複雑なタスクをステップに分解し、情報を徐々に明らかにする

断捨離

- 冗長なテキスト、不要な境界線、過剰なUI要素を削除する。
- テキストの多い指示は、アイコン、ツールチップ、インラインヒントに置き換える

現場ソリューションをデザインするためのNagarroのフレームワーク

私たちのフレームワークは、インダストリー4.0の原則を用いた未来のデジタル工場を創造するために、自動車業界のお客様と継続的に取り組んできた成果です。

図8：自動車現場の従業員に合わせたソリューションを作成し、拡張するための反復的アプローチ。

どのように機能するのか？

現在の状況を理解する： 現場の設計は、観察し、耳を傾け、適切な質問をすることから始まる。

• 目標、課題、製品ビジョンについて、ステークホルダーがインサイトを集めるのを促進する。
• ユーザーを観察し、実際のワークフローを追う。
• ボトルネック、回避策、ペインポイントを特定する。
• システム、ユーザーの役割、マシン間のワークフローの依存関係を理解する。
• テクノロジーと人間の行動を整合させ、インターフェイスが作業者に適応するようにする。

正しい問題を解決する： 明確に定義された問題は、正しいソリューションへの道半ばです。

• ビジネス目標とユーザーニーズの両方に沿った明確な問題意識を確立する。
• 単なるアウトプットではなく、ビジネスの成果を測定するための成功指標を定義する。
• 優先順位付けマトリックスを活用し、最大のROIをもたらす、インパクトが大きく実現可能なソリューションに焦点を当てる。

共同作業によるアイデア創出： ワーカーがインターフェイスを信頼したり理解したりできなければ、生産性を高めるツールではなく、むしろ障壁になってしまいます。

• 現場の従業員をアイデアワークショップに参加させ、彼らの生の専門知識を活用し、機能するソリューションを生み出す。
• ユーザビリティに関する重要な課題を見逃してしまう可能性があります。
• 親しみやすく直感的に感じられるインターフェイスを作成し、日々のワークフローにシームレスに統合することで、導入時の摩擦を減らします。
• イケア効果を活用する。従業員がソリューションの形成に協力することで、そのソリューションが採用され、信頼され、支持される可能性が高まります。

早く失敗し、早く修正する： 設計上の欠陥を早期に発見することで、時間、コスト、労力を節約できます。

• 開発前にユーザビリティの問題を発見することで、手戻りのコストを削減します。
• 低忠実度のプロトタイプから高忠実度のプロトタイプに移行し、迅速かつ早期の検証を可能にする。
• 注意散漫、PPE、手袋、迅速な意思決定などがユーザビリティに影響する実際の作業環境でテストを行う。
• 意見や仮定に基づくのではなく、実際のユーザーの行動に基づいて反復する。

最適化と拡張： 成功するソリューションは、進化し、拡張し、変化するビジネスニーズに適応する。

• スムーズなロールアウト戦略と従業員のオンボーディングを実施する。
• 定期的な健全性評価を実施し、効率、採用率、エラー率を追跡する。

次はどうする？

私たちは、デザイン思考とUX、原則を含めることで、現場の従業員が自分たちの設計に協力したソリューションに投資し、トレーニングの時間とコストを削減することで、迅速なユーザー導入につながることを見てきました。

さらに、デザイン・プロセスがテスト中に落とし穴や問題点を把握するため、エラーの防止と容易なリカバリーが可能になり、ワークフローの合理化につながります。

最終的には、情報とワークフローがユーザーのタスクに最適化されるため、効率と生産性が向上する。

ユーザーを常に意識して構築された、自動車に特化したAI対応製品の詳細については、Drive AIをご覧ください。