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Written by DMN事務局
on 3月 13, 2023
DMN Design Management Report #068

AIはUXリサーチを永遠に変えようとしている

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Jasper Kenseさん、UXデザイナー、3D愛好家。

 

AI is going to change UX research forever


 

AIの台頭は、すべての人に影響を与えるでしょう。しかし、UXデザイナーはどのような方法でAIを活用できるのでしょうか。そして、どのようにAIシステムをデザインすればいいのでしょうか?

 

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AIはあらゆる分野に革命を起こしますが、思いがけずUXリサーチには大きな影響

与えるかもしれません。写真は筆者が撮影したものです。

 

AIの台頭は、現代のほぼすべての分野で大きな話題を呼んでいます。デザイナーがAIに何を期待できるかはまだ不明ですが、最近、何か大きなことが起こりそうな気配を感じさせる動きが出ています。

 

インタラクションの扱い方に、画期的な発展が見られるかもしれません。デジタルヒューマンはインターネット上でより存在感を増しており、私たちの周りの世界との関わり方に革命を起こすかもしれません。

 

また、私たちのクリエイティビティーも、AIによって大きく向上することが期待されます。近い将来、私たちはAIを使ってアイデアを素早く視覚化できるようになるかもしれません。OpenAIのDalle2を中心とした開発の進展は、コンピュータが支援する創造性が誰にとっても有益であることを証明しています。

 

新しいインタラクションや創造性の民主化以外に、AIはUXリサーチャーのワークフローにどのような影響を与えるのでしょうか。この記事では、AIがUXリサーチの分野にどのような影響を与えようとしているのか、探ってみたいと思います。

 

UXリサーチの自動化

デジタルヒューマンであるAI主導のボットの開発は、UXリサーチャーにとってゲームチェンジャーとなり得ます。これらの人間のようなAIアルゴリズムの驚くべき忠実度は、AI主導のユーザーリサーチに利用できるかもしれません。

 

どのように実現するかというと、人間そっくりのボットが、まるでリサーチャーが質問しているかのようにユーザーリサーチを主導するのです。驚異的なスケーラビリティと多言語サポートは、UXリサーチャーにとって素晴らしいツールになるでしょう。

 

そうすれば、UXリサーチャーは、リサーチをするのではなく、質問を考えることに集中することができます。リサーチャーはAIに質問を与え、AIはその質問を大規模なサンプルサイズに質問することができます。データの種類も量も、現在私たちがデザインしているものよりもはるかに優れているでしょう。

 

ビッグデータの効率的な分析

人間は一般的にパターンを認識することに長けていますが、それはある一定の範囲に限られます。大量のデータを扱うと、どうしても集中力が途切れてしまいます。そこで、AIが手を貸してくれるのです。AIを使って膨大な量のユーザーデータを活用し、何百万ものインサイトの中からパターンを見つけ出すことができるのです。

 

私は、UXリサーチを素早く統合するための独自のツール、Qandaを構築しています。Qandaを使えば、AIが生成したインサイトを使って、簡単にインタビューを書き起こし、分析することができます。このようなツールは、UXデザイナーとしての実践にすでに影響を与えていますし、急速に影響を与えていくことになるでしょう。

 

“AIを使うということは、デザイナーがはるかに多くの情報にアクセスでき、

はるかにパワフルな製品をデザインできるということです。

ーAIは製品やサービスのUXを形成する上で、これまで以上に大きな役割を担っています。” 

WeAreDevelopers

 

 

ビッグデータの活用は難しいものですが、AIを使えばそんなことはありません。インターネット上のすべてのツイートからユーザーのインサイトを得ることができ、そのような分析から驚くべきインサイトが得られるかもしれないと想像してください。私たちは自分たちのヒューマンスケールに限定されることなく、はるかに大きなスケールのデータを活用することができるようになります。

 

 

アイデアを素早く視覚化

AIは、アイデアを素早く視覚化する手段としても機能します。言葉で説明するだけで、アイデアを素早く視覚的に表現することができ、視覚的な情報が他の何よりも優れていることを私たちは知っています。

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DALLE2を使って作ったビジュアル「AIがクリエイターを置き換える」という記事より

 

誰でも試せるようになったDALLE2は、すでにクリエイターだけでなく、より多くの人に力を与えるツールになりつつあるといえます。社会の意外なところから、アイデアやコンセプトが生み出されるかもしれません。

 

 

しかし、UXデザイナーである私たちの日常業務においても、このようなツールは重宝されているようです。もし、私がいくつかの単語を入力するだけで、AIがワイヤーフレームを作成してくれたらどうでしょう?あるいは、私が何か小さな絵を描くと、自動的に完全なUXデザインを生成してくれるとしたら?あるいは、それを直接コードに変換してくれるかもしれないとしたら?

 

そうすれば、日々の作業の繰り返しから、実際のデザインに集中することができると思うのです。AIが私たちの仕事を奪うと考えるのではなく、むしろそれを補完するものと考えるべきでしょう。そこに大きなチャンスがあり、それを掴み取る必要があると感じています。

 

・・・

 

AIを使ったデザインの方法

AIがどんなにエキサイティングなものであっても、注意しなければならないことがあります。私たち、特にデザイナーとして、私たちのデザインが大規模にどのような影響を与えるかを考えるべきです。私たちのデザインにおけるAIの効果だけでなく、社会に対するより大きな影響についても考える必要があります。

 

"人工知能は、私たちの考え方、感じ方、行動を形作るものです。

それは、私たちの未来を決定づける決断を後押しします。

私たちには、この可能性を人道的なテクノロジーに活用する責任があります。

多様な価値観とニーズに基づいたAIを構築するには、思慮深いデザインが必要です。"

ー UX of AIのWebsite

 

 

このことについて語っている素晴らしい取り組みが、UX of AIです。このウェブサイトでは、UXリサーチャーのための非常に興味深いガイドラインを起草しています。ここでは、これらについて簡単に触れておきます。

 

 

ユーザーから始める。

デザインによっては、AIが全く必要ない場合もあります。ユーザーエクスペリエンスから始め、AIがそのエクスペリエンスの向上にどのように役立つかを考えましょう。AIの付加価値を見極めましょう。そもそもAIを必要としないソリューションもあることに気づくかもしれません。

 

 

正しい期待値を設定する。

デザイナーはAIを、どんな問題でも解決できる魔法の薬として使う傾向があります。しかし、それは間違いです。私たちは、AIがあらゆる問題を解決してくれると信じて疑いませんが、むしろその能力と限界を理解すべきです。さまざまな種類のアルゴリズムを理解することで、開発者にバカにされることなく、意図的にデザインし、AIを活用することができます。

 

 

結果を説明する。

アルゴリズムがどのようにアウトプットを生成するのかを明確にする必要があります。特に、アルゴリズムには「ブラックボックス」的な性質があるため、必ずしも明確ではないかもしれません。その上で、データがどのように利用され、ユーザーが何を期待できるかを説明することが重要です。

 

 

あなたの自信を伝える。

すべてのAIが同じ「忠実度」または品質で機能するわけではありません。その品質をユーザーに伝えることが重要です。そうすることで、ユーザーは結果として得られるアウトプットの信頼性を認識し、判断することができます。

 

 

潔く劣化させる。

ビジュアルデザインやレイアウトを変更することで、間違った答えや信頼性の低い答えを示すことは重要です。答えがないことをユーザーに知らせることを恐れてはいけません。

 

 

自動化してはいけないものを知る。

すべてを自動化する必要はありません。AIはある分野では素晴らしい自動化ツールになるかもしれませんが、AIに判断を委ねてはいけないものもあります。AIを導入するのをやめるべきときと、良い方向に使うべきときを知るほうがよいでしょう。

 

 

ユーザーがコントロールできるようにする。

繰り返しになりますが、AIは状況によっては適しており、ユーザーの能力の延長として機能することがあります。もしユーザーがAIを使うのであれば、コントロールできるようにしてあげましょう。これについては、次回の記事でAIの競争力について触れたいと思います。ユーザーは常に、AIを搭載したシステムのアウトプットに介入したり、無視したりすることができるようにすべきです。

 

 

時間をかけて信頼を築く。

新しいAIシステムは、正しく機能させるために機密データを必要とするかもしれません。少なくとも直接的には、ユーザーからの信頼を必要としないような形でAIをデザインすることを考えましょう。このような状況では、信頼を築くことが重要ですが、それは時間をかけて信頼を築くことでしか実現できません。

 

 

ユーザーの成長を支援する。

あなたのAIは、現在進行形のトレンドを追う必要があります。特定のユーザーだけでなく、ターゲットとなるグループも時間とともに変化していきます。社会全体が変化し、AIに新たなバランス感覚が求められるようになるかもしれません。

 

https://twitter.com/dhh/status/1192540900393705474?s=20

 

 

予測可能性とセレンディピティのバランスをとる。

どんなデータにも、何らかのバイアスがかかっています。このバイアスがどのような場合に作用するのか、またそれに対して対処する方法を知っておくことが重要です。例えば、Appleカードは男女差別の告発に直面しましたが、これは時代遅れの性差別的なデータでトレーニングされている以上、予想されたことでした。そういう事態が起こりうることを認識し、ユーザーや自社のサービスがどう対応できるかが重要です。

 

 

人格崇拝を脱却する。

あなたのAIは、人を模倣しようとするのではなく、ユーザーに与える約束を実現することに集中すべきです。あなたのAIにおかしな個性を加えてはいけません。それはユーザーを混乱させたり、相殺させたりするだけです。

 

 

チャットボットのことは忘れる。

チャットボットは、小さな箱とデータの有無に制限されています。それらは、ユーザーをイライラさせ、苛立たせることもあります。。ほとんどのUXデザインの場面では、シンプルなフォームの使用で十分かもしれません。AIを使ったリアルタイムのヒューマンマシンインターフェースを実際にリ・デザインするには、デジタルヒューマンがもっと発達するまで待つべきだと思います。

 

 

本物のデータと偽物のAIでプロトタイプを作る。

どんな良い製品でも、まずはテストすることが大切です。シンプルなWizard-of-Ozプロトタイピングの実践により、ユーザーは意図的なAIを直接体験することができます。これらのテストからいくつかの重要なインサイトを学ぶことができ、将来的に頭痛の種を減らすことができるでしょう!

 

 

みんなと一緒に仕事をする。

AIは、私たちを取り巻くすべての人、すべてのものに影響を及ぼします。バリューチェーンと、あなたのAIが私たちの周りの世界に及ぼす可能性のある影響を探ることが重要です。みんなと話し、耳を傾けること。自分がみんなに影響を与えていることを自覚することは、UXデザインに携わるデザイナーにとって重要な気づきです。

 

 

プロセスや意図を共有する。

AIを透明化するだけでなく、デザイナーであるあなたは、データがどのような目的で使用されるかを明確に伝えるべきです。特にAIを使ったデザインをする際には、データの使用について配慮する必要があります。重要なシステムのAIをオープンソース化することも検討しましょう。

 

 

ユーザーデータの収集は避ける。

どのようなデータでもそうですが、やはりAIの場合は特に、なぜユーザーデータが必要なのかに気を配る必要があります。ユーザーは自分のデータの所有者であり、そのデータを信頼しているのです。何の目的もなくユーザーデータを収集することは、倫理的に間違っているだけでなく、不必要な法的闘争を引き起こす可能性があります。

 

・・・

 

AIは怖いものではないはず

AIは、私たちUXデザイナーの日々の実践に大きな影響を与えそうです。私たちのリサーチやデザイン手法は革命的に変化し、今後数年で急激な変化を見ることになるかもしれません。

 

AIを使ったデザインは、次のチャレンジになりそうです。AIを使うのが当たり前になったらどうするのでしょうか?私たちデザイナーは皆、この強力なツールの扱い方を本当に理解しているのでしょうか?

 

私は、AIを単なるテクノロジーのひとつと考えるべきであり、非常に悪い使い方も、正しい使い方もできるものだと考えています。少なくとも、AIの基本を理解し、それがユーザーや社会全体にどのような影響を与えるかを理解するようにしなければなりません。

 

 

英語版参照元:

https://uxdesign.cc/ai-is-going-to-change-ux-research-forever-500ec0548b87

 

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