ペルソナ適合度計算の使い方
ペルソナ適合度計算では、特性スライダーを4つのプリセットモデルと比較します。分析的な意思決定スタイルは、根拠や論理が選択にどの程度影響するかを表します。社会的エネルギーは協働や交流への心地よさ、新しさを求める傾向は新しい選択肢への関心、構造化は計画・ルール・予測可能な仕組みの好み、共感と価値観は人や意味が意思決定に与える影響を表します。
結果では最も近いモデルと、全モデルの割合を表示します。入力を1つずつ変えると、どのモデルがどの程度変わるかを確認できます。
ペルソナ適合度の計算方法
ペルソナ適合度計算は、重み付き類似度を使います。
適合度 = 特性ごとの重み × 類似度スコアの合計 ÷ 重みの合計
類似度スコア = 1 - |入力した特性値 - モデル特性値| ÷ 100各プリセットには5つの特性に目標値があります。スライダー値とモデル値の距離が小さいほど、類似度は高くなります。各類似度に重みを掛けて合計し、百分率に変換します。
このモデルは透明性を重視しています。隠れた特性を推測したり、行動を追跡したり、心理学的な確実性を主張したりしません。表示される5つの観点において、どのプリセットに近いかを示すだけです。
活用例
- UXペルソナ作成 — あいまいなユーザー像を一貫したプロフィールに整理する。
- 推薦プロトタイプ — 簡単な類似度計算でモデルを順位付けする例を作る。
- チーム内の会話 — 同じユーザーを各関係者がどう想定しているかを比較する。
- キャラクター設計 — フィクションの人物の行動を定義したペルソナに沿わせる。
これはペルソナ 診断や固定的な人格ラベルではありません。自己理解や議論のきっかけとして使い、状況や経験によって人の行動が変わることを前提にしてください。観察できる行動を基に入力するほど、自己振り返りの参考として役立ちます。