ปัจจุบัน ความท้าทายในตลาดการดูแลสุขภาพระดับโลกมีความหลากหลายตามภูมิภาค ในญี่ปุ่น การเข้าสู่สังคมสูงวัยระดับสูงสุดทำให้ "การป้องกันและการดูแลก่อนเจ็บป่วย" เป็นวาระเร่งด่วนระดับชาติ ในขณะที่กลุ่มประเทศเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการใช้ชีวิตตามความเป็นเมือง (Urbanization) ทำให้การรับมือกับโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง (NCDs) เช่น เบาหวานและโรคอ้วน กลายเป็นโจทย์ที่สำคัญที่สุด

ท่ามกลางบริบทนี้ แม้หลายบริษัทจะกระโดดเข้าสู่ธุรกิจ Digital Healthcare แต่อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดคือ "การปรับเปลี่ยนพฤติกรรมอย่างต่อเนื่อง" ไม่ว่าหลักฐานทางการแพทย์จะยอดเยี่ยมหรืออุปกรณ์จะทันสมัยเพียงใด หากไม่ได้ออกแบบ UI/UX (ประสบการณ์ผู้ใช้งาน) ให้ผู้บริโภครู้สึกว่า "อยากใช้ต่อไป" ในชีวิตประจำวัน นวัตกรรมนั้นก็ไม่สามารถนำมาใช้จริงในสังคมได้

ในงานสัมมนาออนไลน์ "พลังของ Design & Research ที่ดึงอินไซต์ผู้บริโภคออกมา" จัดโดย Nikkei Cross Trend เมื่อวันที่ 27 มกราคม 2026 คุณสุเอะนาริ (COO ของ FOURDIGIT) พร้อมด้วยคุณทากุจิ ทาคาฮิโระ จาก Suntory Wellness และคุณโยโกโฮริ เรียว จาก NTT DATA โดยมีคุณคัตสึมาตะ เท็ตสึโอะ เป็นผู้ดำเนินรายการ ได้ร่วมกันอภิปรายถึงแนวหน้าของการใช้ Design Research เพื่อแก้โจทย์ยากอย่าง "การปรับเปลี่ยนพฤติกรรม"

คัตสึมาตะ: ในด้านการดูแลสุขภาพ "การปรับเปลี่ยนพฤติกรรม" เป็นกำแพงที่ใหญ่มาก อยากทราบคำนิยามของบทบาทการออกแบบและวิจัยในมุมมองของ FOURDIGIT อีกครั้งครับ

สุเอะนาริ: สิ่งที่เราทำไม่ใช่แค่การขัดเกลารูปลักษณ์ภายนอก แต่คือ "Service Design" ที่ออกแบบประสบการณ์และกลไกทางธุรกิจโดยมีจุดเริ่มต้นจากการทำความเข้าใจผู้บริโภค ในขณะที่การสำรวจการตลาดทั่วไปมักถามถึงปฏิกิริยาว่า "จะซื้อหรือไม่ซื้อ" แต่ Design Research จะเริ่มจากการขุดลึกถึงบริบทของชีวิต (Context) เช่น "คนคนนั้นใช้เวลาหนึ่งวันอย่างไร" หรือ "เขาให้ความสำคัญกับอะไรในวันหยุด"

คัตสึมาตะ: การเข้าใจบริบทช่วยให้เรามองเห็นอะไรที่เป็นรูปธรรมบ้างครับ?

สุเอะนาริ: เห็น "ความคลาดเคลื่อน" ที่ชัดเจนระหว่างพฤติกรรมที่ผู้บริโภคทำโดยไม่รู้ตัว กับการรับรู้ตนเองของเขาครับ โครงการในมาเลเซียซึ่งเป็นประเทศที่มีปัญหาโรคอ้วนรุนแรงที่สุดในเอเชีย เป็นตัวอย่างที่สะท้อนความคลาดเคลื่อนนี้ได้ดีมาก เมื่อทำแบบสอบถามในพื้นที่ หลายคนตอบอย่างน่าตกใจว่า "ฉันใส่ใจสุขภาพนะ ออกกำลังกายและกินอาหารเพียงพอแล้ว" แต่เมื่อเราไปสังเกตการณ์จริงๆ สิ่งที่เห็นกลับต่างจากความรู้สึกของคนญี่ปุ่นโดยสิ้นเชิง

คัตสึมาตะ: ที่ว่าต่างจากความรู้สึกของคนญี่ปุ่นนี่คืออย่างไรครับ?

สุเอะนาริ: เริ่มตั้งแต่คำนิยามของการออกกำลังกายเลยครับ เมื่อถามเจาะลึกลงไป พวกเขามองว่าการเดินเพียงระยะสั้นๆ จากรถไปที่บ้านคือการออกกำลังกายที่ดีเยี่ยมแล้ว ในแง่การกิน แม้จะบอกว่าเลือกเครื่องดื่มที่มีผลไม้เพื่อสุขภาพ แต่ความจริงคือเขาถือเครื่องดื่มไซส์ยักษ์ที่มีน้ำตาลมหาศาลดื่มตลอดทั้งวัน แม้แต่ในช่วงรอมฎอนที่ต้องถือศีลอด แทนที่จะกินน้อยลง เขากลับไม่กินตอนกลางวันแต่ไปกินหนักรวดเดียวตอนกลางคืน ส่งผลให้กลายเป็นวงจรที่ทำให้อ้วนง่ายที่สุด แต่สำหรับพวกเขา นั่นคือชีวิตประจำวันที่ปกติมาก และเขารู้สึกจริงๆ ว่าตัวเองทำดีแล้ว

คัตสึมาตะ: เข้าใจแล้วครับ ในเมื่อเขารู้สึกว่าทำได้ดีอยู่แล้ว การเอาเหตุผลที่ถูกต้องไปฟาดใส่เขาก็คงไม่เข้าหูสินะครับ

สุเอะนาริ: ถูกต้องครับ เหตุผลฝ่ายเดียวที่ว่า "เพราะไม่แข็งแรงคุณควรเดินให้มากขึ้น" จะสร้างแต่แรงต้านเพราะมันไปปฏิเสธความพยายามในปัจจุบันของเขา ดังนั้น เราจึงเปลี่ยนทางเข้าจาก "การลดน้ำหนัก" เป็น "ส่วนต่อขยายของการเล่น" เราโฟกัสที่เวลาแห่งความสนุกกับครอบครัวและเพื่อนฝูงซึ่งคนมาเลเซียให้ความสำคัญที่สุด แล้วแปลข้อความสุขภาพให้กลายเป็นบริบทของ "เกมที่ทุกคนเล่นด้วยกันได้"

คัตสึมาตะ: เมื่อเปลี่ยนทางเข้าแล้ว ความคิดของพวกเขาเปลี่ยนไปอย่างไรครับ?

สุเอะนาริ: แรงจูงใจเปลี่ยนจากทำเพื่อลดน้ำหนัก เป็นอยากทำเพราะมันสนุก ผลคือเขาขยับร่างกายมากขึ้นเพื่ออัปเลเวลในเกม และปริมาณการออกกำลังกายก็เพิ่มขึ้นโดยไม่รู้ตัว เช่นเดียวกับการสำรวจการป้องกันภาวะสมองเสื่อมในญี่ปุ่น แทนที่จะใช้คำที่มีกำแพงกั้นอย่าง "สมองเสื่อม" เราเปลี่ยนไปใช้ทางเข้าที่เขาจูงใจอย่าง "การวินิจฉัยผิวพรรณ" นั่นเป็นครั้งแรกที่การสื่อสารเริ่มต้นขึ้นได้อย่างแท้จริง หากสุขภาพคือเป้าหมายสูงสุด เราจะเริ่มปีนเขาจากจุดไหนก็ได้ การออกแบบทางเข้าใหม่ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนคำพูด แต่คือการปรับโครงสร้างแรงจูงใจในการเข้าร่วมของผู้บริโภคและกลไกของธุรกิจครับ

คัตสึมาตะ: เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งขนาดนั้นออกมา ได้ยินว่าตอนนี้มีการใช้ Generative AI ด้วยใช่ไหมครับ?

สุเอะนาริ: ใช่ครับ เราสั่งสมข้อมูลวิจัยมาเป็นระยะทางเทียบเท่ากับการเดินทางรอบโลก 40 รอบ และเราได้สร้างระบบ AIPersona ของตัวเองขึ้นมา เมื่อใส่ลักษณะความคิดหรือข้อมูลเป้าหมายเฉพาะเจาะจงลงไป ระบบจะสร้าง AIที่ตรงกันขึ้นมาเพื่อให้เราพูดคุยได้ เราใช้ระบบนี้ลองซ้อมถามตอบภายในบริษัทก่อนการสำรวจจริงทำให้เราสามารถขัดเกลาสมมติฐานจนถึงขีดสุดครับ

คัตสึมาตะ: แนวคิดเรื่องการให้ AI Persona 1 ล้านคนอาศัยอยู่ในเมืองจำลอง ก็เป็นส่วนต่อขยายจากเรื่องนี้ใช่ไหมครับ?

สุเอะนาริ: ถูกต้องครับ เราป้อนข้อมูลแผนที่จากกระทรวงที่ดินฯ ลงใน Game Engine แล้ววาง AI Persona 1ล้านคนที่มีอารมณ์และรสนิยมลงไป การจำลองแบบเดิมคือการพยากรณ์เชิงสถิติในด้าน "ปริมาณ" แต่สิ่งที่เราต้องการทำคือการพยากรณ์พฤติกรรมที่มาพร้อมกับอารมณ์ในเส้นทางชีวิตประจำวันของแต่ละคน เช่น "ในจังหวะนี้เขาจะแวะห้างไหม?" หรือ "สินค้านี้จะทำให้เขาใจเต้นได้หรือไม่?" การวิจัย (Research)อาจถูกมองว่าเสียเวลาในระยะสั้น แต่การเพิ่มความละเอียดของสมมติฐานแบบนี้จะช่วยลดโอกาสล้มเหลวในการนำนวัตกรรมไปใช้จริงในสังคมได้อย่างมหาศาลสุดท้ายแล้วนี่คือทางลัดที่สั้นที่สุดสำหรับธุรกิจในระยะกลางและยาว เราต้องการทำให้ Design Researchมองเห็นได้ชัดในฐานะวิทยาศาสตร์เพื่อยกระดับความแม่นยำในการตัดสินใจขึ้นไปอีกขั้นครับ

คัตสึมาตะ: ในส่วนที่สองนี้ เรามีคุณทากุจิจาก Suntory Wellness และคุณโยโกโฮริจาก NTT DATA มาร่วมด้วยครับ คุณทากุจิครับกิจกรรม "สัมภาษณ์ชีวิต" ของ Suntory เป็นสิ่งที่ยูนิคมาก การที่ให้พนักงานทุกคนทำดูเป็นวัฒนธรรมที่เข้มข้นมากเลย

ทากุจิ: บริษัทเราให้พนักงานทุกคนทำ "สัมภาษณ์ชีวิต" เพื่อเจาะลึกถึงชีวิตและคุณค่าที่ลูกค้ามีไม่ใช่แค่การสำรวจความต้องการทั่วไป เราพบปะผู้คนมาแล้วกว่า 2,000 คน สิ่งที่เห็นคือ "จุดประสงค์ที่แท้จริง"ซึ่งมักถูกฝังอยู่เป็นอันดับท้ายๆ ในผลสรุปของการสำรวจเชิงปริมาณครับ

คัตสึมาตะ: ความจริงที่ถูกฝังอยู่นั้นคืออะไรครับ?

ทากุจิ: สมมติว่าในการสำรวจเชิงปริมาณ หัวข้อ "เจ็บเข่า" อยู่อันดับที่ 18 ปกติเราจะมองข้ามไป แต่เมื่อเจาะลึกในการสัมภาษณ์N=1 เราอาจพบความปรารถนาที่แรงกล้าเบื้องหลังว่า "อยากหายเจ็บเข่าเพื่อจะได้ไปดูคอนเสิร์ตกับลูกสาวที่รัก"และลามไปถึงความต้องการต่อไปว่า "เพราะอยากเห็นศิลปินในคอนเสิร์ตชัดๆ จริงๆ แล้วก็อยากดูแลเรื่องดวงตาด้วย"

สุเอะนาริ: ความเจ็บเข่าเป็นเพียงทางเข้า แต่ประสบการณ์การไปดูคอนเสิร์ตกับลูกสาวคือเป้าหมายที่แท้จริงสินะครับ

ทากุจิ: ใช่ครับ เมื่อเข้าใจถึงจุดนั้น เราจึงจะสามารถนำเสนอสิ่งที่หลากหลายและสอดคล้องกับจุดประสงค์ในชีวิตของผู้บริโภคได้นอกจากนี้ ในแอปสุขภาพ "Comado" ของเรา ฟิตเนสออนไลน์ได้กลายเป็นชุมชนเหมือนชมรมหลังเลิกเรียน สำหรับผู้สูงอายุแรงจูงใจที่แข็งแกร่งในการทำต่อไม่ใช่การรักษาสุขภาพโดยตรง แต่คือความสัมพันธ์ทางสังคมกับเพื่อนฝูงนี่คือการค้นพบที่ยิ่งใหญ่ที่ได้จากการสัมผัสเสียงจริงๆ ในพื้นที่ครับ

โยโกโฮริ: พวกเรามองจากมุมมองเทคโนโลยี พยายามจับภาพความเป็นจริงของผู้บริโภคด้วยข้อมูลที่หลากหลายและเป็นกลางมากขึ้นคือแนวคิดแพลตฟอร์มที่รวมข้อมูล 4 ด้าน: "Life Log", "Life Science", "การตรวจสุขภาพ" และ "การรักษาพยาบาล" ตอนนี้เรากำลังทำPoC (การทดสอบแนวคิด) กับพนักงานที่จริงจังมากของเรา 1,400 คน แม้จะเป็นการวัดผลที่ภาระสูงและคนมักจะล้มเลิกกลางคัน เช่นการวัดระดับน้ำตาลต่อเนื่องหรือการบันทึกอาหารทุกวัน แต่พวกเขาก็ทำอย่างเคร่งครัด ทำให้เราได้ข้อมูลที่ละเอียดมากครับ

คัตสึมาตะ: การวัดผลเชิงลึกกับคน 1,400 คน ถือเป็นโครงการที่ใหญ่มากเลยนะครับ

โยโกโฮริ: ครับ ยิ่งไปกว่านั้นใน "Sleep Tech Lab" ที่เราใช้โรงแรมแคปซูลในชินางาวะ เราใช้เซนเซอร์ เช่นไมโครโฟนและกล้องอินฟราเรด เก็บข้อมูลปรนัย (Objective Data) ทั้งเวลาที่เริ่มหลับ ช่วงการนอน และสภาพการหายใจสิ่งที่น่าสนใจคือ บางคนคิดว่าตัวเองนอนหลับสบายดี แต่พอดูข้อมูลกลับพบว่ามีอาการหยุดหายใจหรือตื่นมากลางดึกบ่อยครั้ง

คัตสึมาตะ: ตรงนี้ก็มี "ความคลาดเคลื่อน" ระหว่างความรู้สึกส่วนตัว (การรายงานตนเอง) กับข้อมูลจริง(การวัดผล) สินะครับ

โยโกโฮริ: ใช่ครับ ดังที่เห็นในตัวอย่างเรื่องการนอน ความรู้สึกว่า "นอนหลับแล้ว" กับข้อมูลจริงอาจต่างกันโดยสิ้นเชิงการเข้าใจผู้บริโภคจะลึกซึ้งได้เมื่อเราไปกลับระหว่างข้อมูลทั้งสองด้านนี้และการวัดผลทำให้เราค้นพบสิ่งที่การสัมภาษณ์เพียงอย่างเดียวบอกไม่ได้ เช่น "จริงๆ แล้วคุณหยุดหายใจ" ในขณะเดียวกัน

ฝั่งบริษัทก็มักมีโจทย์ว่า "มีข้อมูลแต่ไม่รู้จะเอามาผสมผสานใช้อย่างไร"สิ่งสำคัญคือต้องออกแบบให้มันถูกนำมาใช้ได้อย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่ทำแค่ครั้งเดียวจบ นอกจากนี้ ล่าสุดเราเริ่มใช้วิธีสร้าง AIPersona หลายตัวให้คุยกันเองเพื่อปรับปรุงแผนงาน กระบวนการที่มนุษย์ต้องสัมภาษณ์ 30-40 คนแล้วมาสรุปผลนั้น AIสามารถทำทางลัดให้ได้ และมนุษย์ก็ไปโฟกัสที่การตัดสินใจว่า "จะประเมินแผนนั้นอย่างไร"ซึ่งช่วยให้ความเร็วในการพัฒนาสินค้าเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลครับ

สุเอะนาริ: แม้ AI จะช่วยสร้างความหลากหลายและทำทางลัดได้ แต่ตอนเริ่มและตอนจบมนุษย์ต้องเป็นคนตัดสินใจนั่นคือสิ่งที่สำคัญที่สุดครับ ถ้าเราข้ามขั้นตอนการตัดสินใจไป การพัฒนาบุคลากรก็จะยากขึ้นการออกแบบที่ว่า "มนุษย์เป็นผู้ตั้งคำถามและเป็นผู้ตัดสินใจในขั้นตอนสุดท้าย" จึงเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในงานวิจัยยุคนี้

คัตสึมาตะ: มีเรื่องน่าสนใจเกี่ยวกับความต่างทางวัฒนธรรมในตลาดเอเชียด้วยใช่ไหมครับทากุจิ: เมื่อไปลงพื้นที่ต่างประเทศ จะรู้สึกได้ทันทีว่า "เรื่องปกติ" ของญี่ปุ่นใช้ไม่ได้ผลเลย ตัวอย่างเช่นในไต้หวัน คนญี่ปุ่นมีนิสัยกินอาหารเสริม "ต่อเนื่องทุกวันทีละน้อย"แต่คนท้องถิ่นมองว่าการที่สารอาหารสะสมในร่างกายมากเกินไปไม่ดี เขาจึงเปลี่ยนชนิดไปเรื่อยๆ ตามช่วงเวลาหรือให้ความสำคัญกับการ"ขับออก" มากกว่า

สุเอะนาริ: น่าสนใจมากครับ วินาทีที่สังเกตเห็นสมมติฐานที่ต่างจากเราแบบนั้น มันคือความฟินของการค้นพบอินไซต์หรือความรู้สึกเหมือนได้ปฏิวัติความคิดเลยนะครับ

ทากุจิ: เป็นอย่างที่ว่าเลยครับ มันคือการค้นพบที่น่าดีใจมาก แล้วเราก็ให้ความสำคัญกับการหาอินไซต์ที่ "สัมผัสได้จริง"(Tangible) มากๆ เพราะนั่นคือแกนหลักของการพัฒนาสินค้าด้วย ในเรื่องสกินแคร์ก็เช่นกันเมื่อไปเยี่ยมบ้านลูกค้าเพื่อดูการใช้งานจริง เราพบว่าเขาไม่ได้กด 2 ปั๊มตามคำแนะนำ แต่กดแค่ 1 ปั๊ม พอถามเหตุผลเขาบอกว่า"ถ้าทามากกว่านี้มันจะเหนียวเหนอะหนะน่ารำคาญ!" ท่ามกลางความชื้นในท้องถิ่น ความ "ชุ่มชื้น" ของญี่ปุ่นถูกแปลความหมายเป็น"ความเหนียวที่น่ารำคาญ" แทนครับ

สุเอะนาริ: ในมาเลเซียเอง เชื้อสายจีนกับเชื้อสายมลายูก็ต่างกันสิ้นเชิง คนเชื้อสายจีนมีวัฒนธรรมไม่ดื่มของเย็นจัดแม้แต่เบียร์ก็ยังดื่มแบบอุณหภูมิปกติ แค่พฤติกรรม "การดื่ม" ก็ต่างกันแล้วการเปิดแอร์หรือทัศนคติต่อการถูกแดดเผาก็ต่างกันไปหมดเลยครับ

คัตสึมาตะ: แค่วินาทีที่ก้าวลงจากเครื่องบิน กลิ่นก็ต่างกันแล้วนะครับ

สุเอะนาริ: ใช่ครับ ทั้งเผ็ด ทั้งกลิ่นไม่เหมือนกัน (หัวเราะ) จริงๆ แล้วแม้แต่ในญี่ปุ่นเองแต่ละคนก็แตกต่างกันแต่เรามักมีความเชื่อฝังหัวว่า "คำตอบที่ถูกต้องควรมีเพียงหนึ่งเดียว" ทำให้ยากที่จะ Unlearn (ทิ้งสิ่งที่เคยเรียนรู้)แต่ถ้าเป็นเอเชีย วินาทีที่ลงเครื่องเราจะยอมรับพื้นฐานได้ง่ายว่า "มันเป็นสิ่งที่ต่างกันตั้งแต่แรกอยู่แล้ว"

คัตสึมาตะ: การไปอยู่ในที่ที่กรอบความคิดเดิมใช้ไม่ได้ ทำให้มุมมองถูกบังคับให้เปลี่ยนไปสินะครับ

สุเอะนาริ: ครับ ภูมิภาค APAC (เอเชียแปซิฟิก) มีความหลากหลายสูงมากและมีปัจจัยที่ละเอียดอ่อนเยอะ ด้วยเหตุนี้เราจึงต้องทิ้งสามัญสำนึกของเราไปก่อน แล้วออกแบบการวิจัยใหม่จากจุดยืนที่ยอมรับว่าพื้นฐานนั้นต่างกันกระบวนการนี้เองที่กลายเป็นทางลัดในการสร้างประสบการณ์ที่เข้าถึงผู้บริโภคได้อย่างแท้จริงครับ

คัตสึมาตะ: ข้อมูล, AI และอินไซต์ระดับ N=1 เมื่อสิ่งเหล่านี้รวมกันผมตั้งตารอที่จะเห็นว่าอนาคตของการดูแลสุขภาพจะเปลี่ยนไปอย่างไร สุดท้ายนี้อยากให้แต่ละท่านฝากถึงสิ่งที่อยากท้าทายในอนาคตหรืออนาคตของการเข้าใจผู้บริโภคครับ

ทากุจิ: วัฒนธรรมการให้ความสำคัญกับเสียงลูกค้า เราจะรักษาไว้ในองค์กรต่อไป ในทางกลับกัน จากนี้ไปเราจะเข้าสู่เฟสที่ AIทำการแนะนำ (Recommend) ความท้าทายใหญ่คือ เราจะให้ AI เรียนรู้ความสัมพันธ์ของผู้คนที่มักหล่นหายไปในโลกดิจิทัลหรือข้อมูลอ้างอิงและชื่อเสียง (Reputation) ที่ละเอียดอ่อนได้อย่างไร เพื่อนำมาใช้ในการพัฒนาบริการที่ร้อยเรียงเสียงของ N=1เข้าไว้ด้วยกัน

โยโกโฮริ: ในฐานะบริษัทเทคโนโลยีเราอยากสนับสนุนการขยายธุรกิจไปต่างประเทศของอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มด้วยวิธีการทางวิทยาศาสตร์ตอนนี้การวัดคลื่นสมองยังต้องใช้อุปกรณ์ขนาดใหญ่ แต่ในอนาคต เราอยากท้าทายการไขอินไซต์ที่ลึกขึ้น เช่นการทำให้เห็นภาพชัดเจนว่าสมองรับรู้ AB Test ของโฆษณาอย่างไร หรือการจับคลื่นสมองระหว่างสัมภาษณ์ว่า "จริงๆแล้วเขากำลังปิดบังความในใจอยู่หรือไม่"

สุเอะนาริ: ฟังเรื่องราวจากทั้งสองท่านแล้ว ผมขอยืนยันบทบาทของการออกแบบอีกครั้งครับ ไม่ว่าข้อมูลหรือ AI จะล้ำสมัยเพียงใดมันจะเกิดการนำไปใช้ในสังคมได้อย่างแท้จริงก็ต่อเมื่อมันอยู่ในรูปแบบที่ผู้บริโภคใช้งานได้โดยไม่สับสน ไม่ฝืนและเป็นไปอย่างธรรมชาติ สิ่งที่เราดูแลอยู่คือการส่งต่อกลไกเหล่านั้นไปถึงผู้คนทำให้เทคโนโลยีล่าสุดกลายเป็นสิ่งที่คนทั่วไปใช้ได้อย่างราบรื่น (Frictionless) โดยไม่ต้องฝืนใจเราจะทำหน้าที่เป็นตาและเป็นหูให้กับองค์กรและใช้พลังของการออกแบบเพื่อแปลกลไกที่ซับซ้อนให้กลายเป็นชีวิตประจำวันที่สะดวกสบายต่อไปครับ

คัตสึมาตะ: การไปกลับระหว่างข้อมูลและเสียงคน แล้วทำให้มันกลายเป็นประสบการณ์ที่ยั่งยืน ผมสัมผัสได้ถึงบทบาทอันยิ่งใหญ่ของDesign Research ในสาขาที่ยากอย่างการดูแลสุขภาพ ขอบคุณทุกท่านมากครับสำหรับวันนี้