KJ method

UX 리서치나 디자인씽킹 과정에서 관찰 데이터 → 의미 구조 → 문제 재정의 → 아이디어 도출 로 이어지는 핵심 도구

From unstructured observations to structured insights

KJ법의 이름과 배경

• KJ method는 일본의 문화인류학자 Kawakita Jiro 선생이 만든 Affinity Diagramming 방법

• 현장에서 관찰한 정성적 데이터(qualitative data)을

예를 들어 인터뷰 내용, 관찰 메모, 사용자 발화 등

1. 의미가 비슷한 것끼지 묶고(grouping)
2. 상위 개념(label)을 붙여
3. 문제의 구조와 통찰(insight)을 도출하는 기법

KJ법의 핵심 목적

To make sense of complex, unstructured observations

KJ법은 데이터를 정리하는 게 목적이 아니라

👉 관찰을 통해 문제의 본질을 발견하고 재정의(redefine)하는 것이 목표

즉,

1. 관찰 내용(raw data)을 한 줄씩 단위(unit statements)로 분리

2. Affinity(친화도)에 따라 묶기

3. 각 묶음에 의미 있는 이름(label) 부티익

4. 상위군집(groups of groups)으로 정리

5. 마지막에 새로운 문제정의 도출

6. 그 문제를 해결하기 위한 아이디어 도출(Brainstorming)으로 이어짐

예시

1. 관찰 데이터(Observation notes)
• “사용자가 냉장고 안쪽 음식을 꺼내려 허리를 깊게 굽힌다.”
• “내용들이 많아 앞쪽 물건만 보인다”
• “투명 서랍이 흐릿해서 내용물을 식별하기 어렵다”

2. Unit statements로 정리

3. Affinity 묶기 → Label 붙이기

4. 상위군집(Groups of groups)

5. New problem statement 도출

“냉장고 내부의 구조가 사용자의 시야와 손의 접근성을 방해한다”

6. Idea generation(Brainstorming)
• “수평형 구조로 변경”
• “투명한 서랍 재질 개선”
• “LED 조명 위치 조정”
• “모듈형 수납 박스 도입”

7. 평가 및 우선순위
• 평가기준에 맞는 weighted scoring 으로 상위 아이디어 도출