人手不足を背景に、多くの企業で生産性向上が重要な経営課題となっています。これまで生産性は、売上高や処理件数、稼働時間といった定量指標を中心に評価されてきました。

一方で、こうした指標だけでは捉えきれない側面もあります。それが、働き方や成果に対して本人が「いま、よく働けている」と実感をもって評価できる状態、すなわち"主観的な生産性"です。

売上や成果には数値化が難しい価値も多く含まれており、他者評価と自己評価にギャップが生じることもあります。客観的に高いパフォーマンスを示していても、本人が「できていない」と感じていれば、メンタルヘルスの悪化や長期的な生産性低下につながる可能性があります。そのため、自身の状態を適切に把握し、評価できることが重要です。

こうした背景を踏まえ、イノベラボは「自分を知る」自己理解の向上を重視しています。この考え方を具現化した取り組みとして、『自分日誌』アプリの研究開発があります。

『自分日誌』アプリは、セルフモニタリングの手法を用いて習慣化や行動変容を支援するサービスです。主な特長は分析機能にあり、利用者の行動データを基に無意識の行動パターンを可視化し、「認知・行動・感情・身体状態」の関連性への気づきを促します。

このように、ITと心理学を組み合わせて自己理解を深めるサポートをすることで、利用者は自身の状態を正しく捉えて自律的に行動を調整できるようになります。その結果、主観的な生産性の向上などが期待されます。

イノベラボでは、心理学的な人間理解を起点に、事業開発におけるニーズ調査の精緻向上にも取り組んでいます。アンケートなどの調査の設計は一見すると容易に思われがちですが、設問の順序や表現の違いによって得られる回答は大きく変化します。

例えば、「AやBで困ったことはありますか？」といった複合的な設問では、回答者がAに困っているのか、Bなのか、あるいは両方なのかを明確に区別することが難しくなります。また、選択式の設問では、適切な選択肢がない場合、やむを得ず最も近い項目が選択される傾向があります。回答者の実態に近い回答を得るためには、心理学的調査の方法論を踏まえたより精緻な調査設計が不可欠です。

さらに、同一の設問内容であっても、紙とWebといった実施媒体の違いや、ラジオボタンかチェックボックスかといった回答形式の差によって、回答傾向は変化します。Web調査が主流となっている現在では、画面構成や回答導線の設計も重要な要素です。

回答者がまだ言語化できていないニーズや答えにくい本音を捉えるためには、人間理解に基づく設問設計が不可欠です。イノベラボでは、心理学の研究で培われてきた理論的枠組みと仮説検証のプロセスを調査設計に取り入れ、再現性を重視しながら継続的な改善を行っています。

事業開発の現場では、常に予算や技術的な制約が伴います。理想的には網羅的な設計が望まれますが、制約によりスコープを限定せざるを得ない場面も少なくありません。一方で、制約を優先しすぎると、本来重視すべき要素や指標が欠落するリスクがあります。

そこでイノベラボでは、まず学術的根拠に基づいて優先度を整理します。そのうえで全体設計を行い、事業開発チームやエンジニアとの対話を通じて、「なぜこの要素が必要か」「どの範囲まで縮小しても目的を達成できるか」といった観点から、制約に即した形へ再構成します。

研究者、事業開発チーム、エンジニアはそれぞれ異なる専門性を持っています。イノベラボは相互の専門性を尊重しながら議論を重ね、当初から妥協点を探るのではなく、学術的妥当性と技術的・運用上の実現可能性を両立した解を導き出しています。

イノベラボでは、専門分野の異なるメンバーが円滑に連携できるよう、用語や表現の選択にも配慮しています。心理学の専門用語や概念は、そのままでは伝わりにくい場合があるため、心理学の知識を持たないメンバーとの議論では、相手の専門領域に即した表現に置き換えて説明します。

例えば、人間の思考を情報処理過程として捉え、コンピューターに見立ててモデル化する心理学の考え方を用い、エンジニアの視点に沿った形で説明することで、相互理解が進みます。

このような翻訳のプロセスは、多様な専門性を持つ人材が集まる組織において、視点の違いを踏まえながら共通理解を形成するものとして、重要な役割を果たしています。

イノベラボの大きな特徴は、心理学に加え、行動経済学や生物学など、人間理解を軸とする複数分野の専門家が同一組織内で活動している点です。

例えば、心理学と行動経済学はいずれも人間を対象としていますが、前提とする人間観が異なる場合があります。そのため検討にあたっては、目的に照らしてどの前提が適切かを吟味しながら進めます。

こうした協働により、大学の研究室のように単一分野で構成された環境では得られにくい多角的な視点が形成され、人間理解に関する知見の深化につながります。

イノベラボの研究者の強みは、経験則にとどまらない知見や、既存の枠組みでは説明できない知見を導き出せる点にあります。

例えば、熟練した接客の専門家が“直感的に行っている振る舞い”も、心理学的に分析することで、再現可能な形で整理できます。また、既存研究では十分に説明されていない現象については、研究者自身が調査・分析を行い、新たな知見として体系化します。

このように、既存知の活用に加えて新たな知見の創出にも取り組んでいる点が、一般的な開発組織との違いです。