アフィニティ・マッピングは、アイデアやインサイトを整理するために使用されるプラクティスです。ブレインストーミングから生じる多数のアイデアを、自然な関係に基づいてグループ分けし、レビューや分析することができます。 また、文脈的質問法（contextual inquiery)によるインタビューからのノートやインサイトを合成分析するためにもよく使用されます。 さらに、オープンエンドのサーベイ応答、サポートコールログなどの質的データを整理するためにも使用できます。

ブレインストーミングは、限られた時間内にできるだけ多くのアイデアを生み出すグループの方法ですが、それらの全てのデータから意味を取り出す方法が必要になります。

アフィニティ・ダイアグラム・テクニックを使用することで、言語ベースの情報を関係性に基づいてソートし、クラスタリングすることで、埋め込まれたパターン（時には古いパターンを打ち破ることもあります）を発見することができます。また、グループ内で最も一般的なアイデアがどこに集中しているのかを把握することもできます。 アイデアやインサイトのクラスター内でカテゴリーやメタカテゴリーを見つけたいときや、グループ内で最も一般的なアイデアを知りたいときにアフィニティ・ダイアグラムを使用しましょう。

1. ブレインストーミングする場合は、明確にブレインストーミングの目的（How Might Weステートメントや問題ステートメント） を定義します。研究データを合成する場合は、すべてのデータを収集し、各観察/データポイントを別の手書きメモに書きます。

2. グループは、すべての人が見ることができる平らな作業面にそれらを投稿します。

3. グループのガイダンスに従って、関連する手書きメモを隣に移動し、関係性に基づいてクラスターを作っていきます。可能な限りグループを参加させ、壁に近づいてメモを投稿するようにします。これにより時間を節約し、初期の一般的な分類（列またはクラスター）を行うことができます。完了したら、このようになります。

4. 自然なカテゴリーにはまらないアイデア用の手書きメモ「パーキングロット」を近くに作成します。アイデアの重複はOKです。すでに表現されている手書きメモを破棄しないでください。同じアイデアを残すことは同じことを考えている人の数がわかるためメリットがあります。この段階では、プレイヤーにはカテゴリーを探すのではなく、情報をアフィニティ（親和性）に基づいてグルーピングすることに集中するように求めます。

5. コンテンツが整理されたら、グループが作成した列の代表的なカテゴリーを提案し、グループが合意したカテゴリーを列の先頭（またはクラスター近く）に書きます。カテゴリーの名前に過度に時間を費やさないようにします。「施設」と「インフラ」のように意見が分かれる場合は、両方を書きます。プレイヤーが大きく異なるカテゴリーを生成する場合は、グループから最も承認を得ているカテゴリーに注意し、それを書きます。完了したら、このようになるかもしれません。

リモートで実施する場合のティップス

• オンラインでも非常にうまく機能し、他の練習と組み合わせて使用され、アイデアをグループ分けするために使用されます。 - リモートワークでも非常に有用なため、使い慣れるようにしましょう。 - 例を示し、結果を再生することでより参加意欲を高めましょう。