不確かな期待を可視化し、相性でつながるランニング体験

文献レビュー

明確さとつながりが違いを生む

ランニンググループに参加する際の課題を理解するために文献レビューを行いました。 その結果、明確な仕組みと 歓迎的な雰囲気が、人々を参加・継続に導く一方で、 不確実さは新しいランナーにとってランニング参加への障壁となっていることが分かりました。 また、社会的なつながりを築くことが、習慣を継続する上で重要であることも示されました。 これらの洞察から、ランナーには「相性の良いグループを見つけ、意味のあるつながりを築くための仕組み」が必要だと仮説を立てました。

競合分析

分析を通じたプロダクトの方向性

文献レビューと課題の定義を踏まえ、競合分析を実施し、 機会領域を特定してプロダクトの方向性を導きました。 分析の結果、私たちのプロダクトは 相性の合う仲間やグループと有意義なつながりを重視するランナー に最も適していることが分かりました。

機能	Nike Run Club	Strava	Meetup
相性マッチング	❌	❌	❌
相性の良いグループ探し	❌	❌	✅
グループの明確な情報	❌	❌	✅
社会的なつながり	❌	✅	✅
グループラン対応	✅	✅	✅
初心者向け	✅	❌	✅
パフォーマンストラッキング	✅	✅	❌
イベント調整	✅	✅	✅
スケジュール柔軟性	✅	✅	✅
ローカル発見	✅	✅	✅

ユーザーインタビュー

グループラン参加の障壁を理解するために10人のランナーへインタビュー

セカンダリリサーチの後、初心者から中級者までのランナーがどのようにして グループランを見つけ、参加しているのかを探るために半構造化インタビューを行いました。 特に社会的な関係性、モチベーション、 心理的な安心感、そして不確実さに注目しました。 目標は、ランナーがグループ環境で「支えられている」「自信を持てる」「つながりを感じられる」と思える要素を明らかにすることでした。

ペルソナ

ランナーを理解する

ユーザーのニーズをより深く理解するために、ClaireとKellyといったペルソナを作成しました。 Claireは初心者ランナーで、自分のペースや馴染めるかどうか、評価されることを心配しています。 彼女は明確な期待値とフレンドリーな雰囲気を持つグループを求めています。 Kellyは中級ランナーで、自分のペースや社交的なスタイルに合う、 支援的でプレッシャーの少ないグループを重視しています。 どちらのケースも、参加に自信を持たせるための 相性の手がかりや社会的な安心感が重要であることを示しています。

How Might We

デザイン・シャレット

考え得る解決策の検討

「How Might We」の問いをもとに幅広いアイデアを出し、 デザイン目標との適合度に基づいて優先順位をつけました。 感情ベースの検索、過去参加者のレビュー、初参加者バッジ、MBTI風のマッチングなど さまざまな選択肢を検討しましたが、 最終的にはオンボーディング質問票を MVPとして選びました。 この質問票では、ペース・個人目標・グループの雰囲気など 社会的な相性に関する質問に答えてもらい、 より良いマッチングを支援します。 また、過去のレビューも補助的機能として組み込みました。 この方向性を選んだ理由は、 早期に意味のあるユーザーデータを収集できることと、 不確実さを軽減できることにあり、 特に初参加者にとって信頼性を高め、相性を確かめやすくするために重要だからです。

プロトタイピング

ローファイ ワイヤーフレーム

提案したソリューションには、社会的な相性やロジスティックな好みに基づいて コンテンツを調整する機能が含まれており、ユーザーフィードバックを通じて 継続的に体験を改善していきます。

• オンボーディング質問票 – ユーザーのペース・目標・好みを収集
• グループ探索 – 相性の良いグループを閲覧・発見できる機能
• レビュー投稿 – 軽量なフィードバックを集め、将来のおすすめ改善に活用

テスト

非モデレート型ユーザビリティテスト

コンテンツ・ナビゲーション・インタラクションを迅速に改善するために、 パイロットテストを含む3回の非モデレート型ユーザビリティテストを実施しました。 参加者は18〜50歳の初心者から中級レベルのランナーで、ターゲットユーザー層と一致しています。 テストでは特定のコンテンツを探す、セクション間を移動するといったタスクを実施しました。 各タスク終了後には簡単なアンケートに回答してもらい、 セッションの最後にはSystem Usability Scale (SUS) を用いて コンテンツの分かりやすさと全体的な使いやすさを評価しました。

反復改善

2つの主要な改善点

相性を示す明確なサイン

ユーザーからのフィードバックでは、グループセクションが少し情報過多に感じられる一方で、 相性に関する情報は役立つと評価されました。 そこで相性バッジを追加し、情報の階層構造を調整することで よりスキャンしやすくし、グループ参加に自信を持てるよう改善しました。

ステップを減らし、精度を向上

グループマッチングに関係のない質問を削除し、フローの摩擦を減らしました。 一部のユーザーは流れが長すぎると感じていたため、 グループの雰囲気を反映するタグに直結する質問のみに絞り込みました。 これにより効率性を高めつつ、マッチングの質を損なわない設計に改善しました。