
A strategic framework for emotional design when function is free

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私たちが避けて通れない問い
後輩のデザイナーが昼食前にLovableでプロトタイプをサク
ヤコブ・ニールセンが挑発的に示唆するように、
実のところAIは「
これまではビジネスや技術的な制約が多々あったため、
その答えは、
エコーの合唱 今日のSaaSの世界を見渡すと、
これは、システム思考が完全勝利しすぎた結果起こることだ。
ドン・ノーマンがエモーショナルデザインの3つのレベル(
ちょうど1年前に発表された記事でも、
ほとんどのプロダクトは結果を出すためにデザインされている。
タスクが完了し、ボタンが押され、通知が届く。それは機能する。
しかし、機能がすべてではない。少なくとも今はもう違う。
本能的レベル、瞬時の視覚的な印象は、
内省的なデザインは、
考えること:
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通常のスピナーを使用する5 Minute Journalアプリ。
これは論理ではなく、内省の話である。そして、
だからこそ、私たちはフローだけでなく「感じ方」
AIは行動的デザインに優れている。
今日、私たちの仕事が本当に面白く、
何かを感じることの心理学 エモーショナルデザインとは、
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Linearのランディングページを見たとき、
そして、こうした感情的な第一印象は、
人類の歴史において、工芸的な質の高さは信頼性と相関してきた。
あなたのプロダクトが「よく考えられている」と感じられるとき、
競争力としてのエモーショナルデザイン 機能は簡単にコピーできる。技術的な実装の詳細は、
しかし、感情的な共鳴をコピーすることはほぼ不可能だ。
これこそがブランド戦略家が「堀(moat:競争優位性)」
ビジネスの観点から、
スイッチングコストの増加。
口コミの増幅。人は、
価格感応度の低下。より安価な代替品が存在する場合でも、
寛容さの向上。
4つの感情的次元 私たちが生み出すことのできる主な感情的つながりには、喜び、
1. 喜び(Delight):期待を超える技術 真の喜びは、重要な瞬間に期待を上回ることから生まれる。
心理学的な背景:喜びは、ポジティブな予測誤差(
MVPだとしても、なぜ今日においてそれが重要なのかを論じた、
実用例: 関心に報いるマイクロインタラクション。電話番号の追加は些細な
知性を尊重する段階的開示。Linearのインターフェースは、
配慮の行き届いたエンプティステート。
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Bumpで電話番号を追加する。 2. Linearのデフォルトダッシュボード。 3. Stoicでの最初のジャーナリングのステップ。
避けるべき罠:喜びはユーザーの実際の目標に役立つものでなけれ
2. 信頼(Trust):目に見えない基盤 信頼は、他のすべての感じ方の前提条件である。これがなければ、
ユーザーはこれまで何度も痛い目に遭ってきたため、
心理学的な背景:信頼は、一貫性(これは期待通りに機能する)、
実用例: 視覚と行動の一貫性。
不確実な状況下での透明なコミュニケーション。
配慮された確認。元に戻せない操作を行う前に、
誠実なAIの開示。プロダクトでAIを使用している場合、いつ、
段階的な権限リクエスト。最初からまとめて権限を要求することは |
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DoorDashは問題の修正方法について明確な指示を提供し、
避けるべき罠:デザインの「劇場(見せかけ)」
3. 驚き(Surprise):意図的にパターンを崩す 人間は次に何が起こるかを常に予測しており、その予測が良い意味
デザインにおける驚きは、
心理学的な背景:新しい刺激は優先的に処理される。
実用例: 探索に報いるイースターエッグ。Chromeの恐竜ゲーム(
コンテキストに関連した喜び。有名なMailchimpのキャン
予期せぬ寛大さ。Notionの無料枠は驚くほど寛大だ。
季節的およびコンテキストに合わせたタッチ。Googleのホリ
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SlackのShruggie
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Notionの寛大な無料枠は、
避けるべき罠:驚きは、
郷愁は、プロダクトデザインにおいておそらく最も活用されていな
過去のポジティブな経験を思い出させるものに出会うとき、
心理学的な背景:郷愁は自伝的記憶の一形態であり、
実用例: 共有されている文化的な試金石を参照する。Poolsuiteの
歴史のあるタイポグラフィ。アールデコやスイス・
過去のプラットフォームのインタラクションパターン。
プロダクト内でのユーザーの歴史を祝う。 |
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Poolsuite
避けるべき罠:郷愁は世代特有のものであり、
AIと感情的クラフトの融合 さて、AIの機能の話題に戻ると、
その答えは、
AIに任せるべきこと:
人間の注意を投資すべきこと:
ワークフローは、「デザイナーがすべてを作る」から「
あなたの現在のデザイン業務において、
センスについての考察 これまでテクニックやパターンについて議論してきたが、
センスとは、何年にもわたって注意を払うことで培われた、
AIはパターンを学習できるが、パターンとは「
ここが、
私はこう信じている。次の10年のプロダクトは、
これは挑戦であると同時に機会でもある。課題は、
同じ機能を持つ競合他社よりもあなたのプロダクトが好きな理由を
AIはほぼ何でも作ることができる。 |
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