ダッシュボード設計とレイアウト

🔄 前回のおさらい: レッスン4でデータストーリーテリングの構造を学びました。ここでは継続的にデータを監視するダッシュボードの設計原則を学びます。

使われるダッシュボードの条件

5秒テスト

初めて見る人が5秒以内にメインのステータスを理解できるか？——これがダッシュボード品質の基準です。

情報ヒエラルキー

┌─────────────────────────────┐
│  KPI: 売上 / 目標達成率 / 利益  │  ← 最重要（大きく、上部に）
├───────────────┬─────────────┤
│ 地域別売上     │ 月別推移     │  ← 詳細（KPIを説明）
├───────────────┼─────────────┤
│ 製品別内訳     │ 顧客セグメント │  ← さらに詳細
└───────────────┴─────────────┘

ダッシュボード設計の3原則

AIダッシュボード設計プロセス

1. 「誰が」「何の判断のために」使うかをAIに伝える
2. AIがKPI候補とレイアウトを提案
3. ユーザーの判断で調整
4. 5秒テストで検証

✅ 確認クイズ: ダッシュボードにフィルター（地域、期間、カテゴリ）を追加するべきタイミングは？→異なるユーザーが異なる視点でデータを見る必要がある場合。ただしフィルターを増やしすぎると複雑化するため、最もよく使われる2〜3のフィルターに絞りましょう。

まとめ

• ダッシュボードが無視される最大の理由は「すべてを見せようとする」こと——明確な質問に集中する
• 情報ヒエラルキーで最重要KPIを上部に大きく、詳細を下部に配置
• AIダッシュボード設計では「誰が何の判断に使うか」が最も重要な入力情報
• 5秒テストで品質を検証——初見で5秒以内にメインステータスが理解できるか

次のレッスン： 配色、アクセシビリティ、アノテーション——色の選び方、色覚多様性への対応、チャートへの注釈の付け方を学びます。