デザイン科学（方法論）

デザイン科学研究(DSR) は、情報科学における規範的知識の開発と検証に焦点を当てた研究パラダイムです。ハーバート・サイモンは、物事がどのようになっているかを説明する自然科学と、物事がどのようにあるべきか、つまり目標を達成するための成果物を考案するデザイン科学を区別しました。 [ ^{1 ] [ 2 ] [詳細な説明が必要]デザイン科学研究方法論 (DSRM) とは、このパラダイムに関連する研究方法論を指します。これは、研究プロジェクト内での}評価と反復に関する具体的なガイドラインを提供する情報技術など、いくつかの研究分野の方法論にまたがっています。

DSR は、（設計された）成果物の開発とパフォーマンスに焦点を当て、成果物の機能的パフォーマンスを改善するという明確な意図を持っています。DSRM は、アルゴリズム、ヒューマン/コンピュータ インターフェース、設計方法論（プロセス モデルを含む）、言語などの成果物のカテゴリに通常適用されます。DSRM の適用は、エンジニアリングとコンピュータ サイエンスの分野で最も顕著ですが、これらに限定されるわけではなく、多くの分野や領域で見られます。^{[3] [4]} DSR、つまり建設的研究^[5]は、説明科学研究とは対照的に、一般的にもっと実用的な性質の学術研究目的を持っています。これらの分野の研究は、人間のパフォーマンスを理解し、改善するための探求と見なすことができます。^[6] MIT メディア ラボ、スタンフォード大学のデザイン研究センター、カーネギー メロン大学のソフトウェア工学研究所、ゼロックスの PARC、ブルネル大学ロンドンの組織およびシステム設計センターなどの有名な研究機関が DSR アプローチを使用しています。^[3]

デザイン科学は、実用的な工学的問題に対する解決策を開発するための有効な研究方法論である。^{[7]デザイン科学は、特に}困難な問題に適している。^[8]

DSR の主な目標は、問題となっている分野の専門家が、それぞれの分野の課題に対するソリューションを設計するために使用できる知識を開発することです。デザイン科学は、現在存在するものよりも、可能性のある未来を創造するために何が可能で何が有用であるかを選択するプロセスに重点を置いています。 ^[9]この使命は、自然科学や社会学などの「説明科学」の使命と比較することができます。説明科学は、記述、説明、予測するための知識を開発することです。^[6]ヘブナーは、DSR の主な目的は、設計された成果物を構築して適用することで、問題領域に関する知識と理解を獲得することであると述べています。 ^{[10] [11]}

コンピュータサイエンスの黎明期から、コンピュータ科学者はDSRに名前を付けずに取り組んできた。彼らは、コンピュータの新しいアーキテクチャ、新しいプログラミング言語、新しいコンパイラ、新しいアルゴリズム、新しいデータとファイルの構造、新しいデータモデル、新しいデータベース管理システムなどを開発してきた。初期の研究の多くは、システム開発のアプローチと方法に焦点を当てていた。多くの分野で支配的な研究哲学は、処方箋を作成するために累積的な理論ベースの研究結果を開発することに焦点を当ててきた。この「実用的な意味を持つ理論」の研究戦略はこの目的を達成していないようで、DSRなどの実用的な研究方法の探求につながった。^[12]

設計プロセスは、革新的な製品を生み出す一連の専門的活動である。^[13]成果物により、研究者は問題をよりよく把握できるようになり、問題の再評価により設計プロセスの品質が向上するなどする。この構築と評価のループは、最終的な設計成果物が生成されるまで通常何度も繰り返される。^[14] DSRでは、いわゆるフィールドテスト済みで根拠のある技術ルールに焦点が当てられており、これは管理における学術研究の関連性を向上させる可能性を秘めたモード2の研究成果物として考えられる。モード1の知識生産は純粋に学術的で単一分野であるのに対し、モード2は学際的で、複雑で関連性の高い現場の問題を解決することを目指している。^[6]

ヘヴナーらは、情報システム（IS）の分野におけるDSRのガイドラインを提示しました。 ^{[10] DSRでは、特定の問題領域に対する革新的で目的のある成果物の作成が必要です。成果物は、指定された問題に対する}有用性を保証するために評価されなければなりません。新しい研究貢献を形成するには、成果物はまだ解決されていない問題を解決するか、より効果的なソリューションを提供する必要があります。成果物の構築と評価は両方とも厳密に行われなければならず、研究結果は技術志向と管理志向の両方の対象者に効果的に提示されなければなりません。

ヘブナー氏は、DSR に関する 7 つのガイドラインを数えています: ^[10]

1. 成果物としてのデザイン:デザイン科学の研究では、構成、モデル、方法、またはインスタンス化の形で実行可能な成果物を作成する必要があります。
2. 問題の関連性:デザインサイエンス研究の目的は、重要かつ関連性のあるビジネス上の問題に対するテクノロジーベースのソリューションを開発することです。
3. 設計評価:設計成果物の有用性、品質、有効性は、適切に実行された評価方法を通じて厳密に実証されなければなりません。
4. 研究の貢献:効果的なデザイン科学研究は、デザイン成果物、デザイン基盤、および/またはデザイン方法論の領域において明確かつ検証可能な貢献を提供する必要があります。
5. 研究の厳密さ:デザイン科学の研究は、デザイン成果物の構築と評価の両方において厳密な方法を適用することに依存しています。
6. 検索プロセスとしての設計:効果的な成果物の検索では、問題環境の法則を満たしながら、目的を達成するために利用可能な手段を活用する必要があります。
7. 研究の伝達:デザイン科学の研究は、技術志向の聴衆と経営志向の聴衆の両方に効果的に提示されなければなりません。

DSRの透明性は新たな懸念事項になりつつあります。DSRは実用的で関連性のあることを目指しています。しかし、DSRによって生み出された理論的知識を実務家が具体的な現実世界の問題を解決するためにどの程度有意義に活用できるかを研究した研究者はほとんどいません。理論的な命題と実際に直面する具体的な問題の間には潜在的な隔たりがあり、これは設計理論の不確定性と呼ばれる課題です。この課題に対処するためのガイドラインは、Lukyanenko et al. 2020で提供されています。^[15]

エンジニアリングサイクルは、ロエル・ウィーリンガによって提案された情報システムとソフトウェアエンジニアリングのためのデザインサイエンスで使用されるフレームワークです。^[16]

DSR 内の成果物は知識を含んでいると認識されています。この知識は、設計ロジック、構築方法、ツールから、成果物が機能することを意図しているコンテキストに関する想定まで多岐にわたります (Gregor、2002)。

したがって、成果物の作成と評価は、Hevner ら (2004) によって説明され、March と Storey (2008) によって「構築と評価」を中心に展開されると支持された DSR プロセスにおいて重要な部分を形成します。

DSR 成果物には、モデル、方法、構成、インスタンス化、設計理論 (March & Smith、1995 年、Gregor 2002 年、March & Storey、2008 年、Gregor および Hevner 2013 年)、社会的イノベーション、技術的/社会的/情報的リソースの新しいまたはこれまで知られていなかった特性 (March、Storey、2008 年)、新しい説明理論、新しい設計および開発モデルと実装プロセスまたは方法 (Ellis & Levy 2010 年) が広く含まれます。

DSR は、3 つの密接に関連したアクティビティ サイクルの具体化として考えることができます。^[17]関連性サイクルは、研究の要件を入力として提供するだけでなく、研究結果の最終的な評価の受け入れ基準を定義するアプリケーション コンテキストを使用して DSR を開始します。厳密性サイクルは、研究プロジェクトに過去の知識を提供して、その革新性を保証します。研究者は、作成された設計が研究の貢献であり、よく知られているプロセスの適用に基づく日常的な設計ではないことを保証するために、知識ベースを徹底的に調査して参照する義務があります。中心となる設計サイクルは、研究の設計成果物とプロセスの構築と評価という中核的なアクティビティ間を反復します。

DSR 自体は、既存の世界を記述し説明することから、それを形作ることに倫理的な変化を暗示している。情報システム研究の価値、つまり誰の価値観が、どのような価値観がそれを支配しているのかを疑問視することはできるが、研究は特定の支配的グループの利益に公然と、あるいは潜在的に奉仕する可能性があることを強調する。奉仕される利益は、トップマネジメントが認識するホスト組織の利益、情報システムユーザーの利益、情報システムの専門家の利益、あるいは潜在的には社会の他の利害関係者グループの利益である可能性がある。^[12]

DSR の例についての言及は限られていますが、Adams は Peffers らによる DSRP を使用して 2 つの博士研究トピックを完了しています (どちらもデジタル フォレンジックに関連していますが、視点は異なります)。

2013年：先進的データ取得モデル（ADAM）：デジタルフォレンジック実践のためのプロセスモデル^[18]

2024年：遠隔エージェント評価のための高度なフレームワーク（AFERA）：デジタルフォレンジック専門家のためのフレームワーク^[19]

• 実証研究
• アクションリサーチ
• 参加観察
• ケーススタディ
• デザイン思考

• Adams, R.、Hobbs, V.、Mann, G.、(2013)。高度なデータ取得モデル (ADAM): デジタルフォレンジック実践のためのプロセスモデル。URL: http://researchrepository.murdoch.edu.au/id/eprint/14422/2/02Whole.pdf

• March, ST, Smith, GF, (1995). 情報技術に関するデザインと自然科学研究。意思決定支援システム、15(4)、pp. 251–266。
• March, ST, Storey, VC, (2008). 情報システム分野におけるデザインサイエンス: デザインサイエンス研究特集号の紹介、MIS Quarterly、Vol. 32(4)、pp. 725–730。
• Mettler T、Eurich M、Winter R (2014)。「デザイン科学研究における実験の利用について：評価フレームワークの提案」。Communications of the AIS。34 ( 1): 223–240。
• Opdenakker、Raymond en Carin Cuijpers (2019)、「効果的な仮想プロジェクト チーム: 戦略的勢いを構築するためのデザイン サイエンス アプローチ」、Springer Verlag。
• Van Aken, JE (2004). デザイン科学のパラダイムに基づく経営研究：現場でテストされ、根拠のある技術ルールの探求。経営研究ジャーナル、41(2)、219–246。
• Watts S、Shankaranarayanan G.、Even A. コンテキストにおけるデータ品質評価：認知的観点。Decis Support Syst. 2009;48(1):202-211。

• 情報システムとテクノロジーコミュニティにおけるデザイン科学研究