今日から使える！UXデザイナーがおさえておきたいAIの基礎知識

新時代のビジネスの成功に、AIは必要不可欠な存在です。ニュースやWeb上の記事でも、AIの話題をいたるところで見かけますよね。

AIというと、「人間のような振る舞いをする機械」を思い浮かべるかもしれませんが、実際はもっと身近なところすでに活用されています。とりわけ「UXデザイン」の分野でのAI活用は活発です。

今回は、UXデザイナーが抑えておきたいAIの知識について、具体例を交えながらご紹介します。

AIの活用例

AIを漠然とした概念ではなく、「ツール」として捉えてみましょう。

たとえばAIを使うと、ユーザーニーズを汲み取りし、意思決定を後押しするようなインターフェースを構築できます。複雑な価格表を用意するかわりに、顧客の求めている機能や予算をAIで予測し提示する、などです。

以下のようなサービスを利用したことがあれば、あなたは知らないうちにAIに触れているかもしれません。

• Webサイトで靴を購入する
• できるだけ安い航空券を買う
• ニーズにあった購読プランを選択する
• 投資に最適な資金配分を選ぶ
• つぎに視聴する番組を選択する
• 地図で最短ルートを検索する

活用例：チャットにAIを活用する（AIチャットボット ）

アプリのチャットインターフェースを想像してみてください。ユーザーがチャットを利用して質問すると、人間が対応する場合が多いですよね。

ここにAIを用いるためには、言語を覚えさせるためにモデルをトレーニングして、そのモデルをとおして言語を処理し、アルゴリズムによって最適な返答をするように構築する、という流れが必要です。自然言語処理と機械学習を繰り返して構築されます。

こうしてできたのが、AIチャットボットです。

AIが活用されているカテゴリー

以下のようなカテゴリーには、AIが活用されています。

• 分析：リスクアセスメント、センチメント分析、遡及分析
• 機能：IoTソリューション、ロボット、機械装置
• 対話：パーソナルアシスタント、チャットボット、Google Home、Alexa
• 文字：自然言語処理、文字認識、音声から文字への変換
• ビジュアル：コンピュータビジョン、AR（拡張現実）

▲出典：Neural Network — Gavril Ognjanovski

これらのAIセグメントを組み合わせることで、意思決定、複雑な問題の解決、高度な計算の実行、将来の可能性やイベント予測の精度が向上します。

AIの構成要素

AIは、以下のような構成要素により成り立っています。

• 【マシンラーニング（機械学習）】
  パターン認識と訓練が可能なアルゴリズムを活用し、特定のデータを分析／自己学習し、推論／予測を実行する。
• 【ニューラルネットワーク】
  大量のデータを処理して、基礎となる関係やパターンを明らかにする。人間の脳をモデルにして情報を処理しているため、入力値の変化に適応できる。
• 【ディープラーニング（深層学習）】
  意思決定における人間の脳の働きを模倣して、データを処理し、パターンを作成する。マシンラーニングとニューラルネットワークを組み合わせたもの。

▲出典：Kapil Tandon

”人間中心”のAI設計

AIの目的は、意思決定を支援したり、世界を拡大・自動化したりすることで、人間の利益に貢献することです。デザイナーとしてUXにAIを活用するためには、人間中心のアプローチをすることが不可欠です。問題の発見、モデルの構築、アプローチの反復、体験の調整など、すべてのプロセスにおいてユーザーを念頭におきましょう。

情報を元に、未来予測や意思決定を手伝う「AIドリブン」なUXをデザインすることは、信頼を構築するのと同義です。「どこで食事をしたいのか」「いつコンサートのチケットを購入すべきなのか」といった情報を予測し、ユーザーの人生をよりよくするためにAIが活躍すれば、ユーザーはAIを信頼しはじめるでしょう。

重要なのは、適切にAIを活用してユーザーの問題を解決することであり、むやみに機能を掘り下げることではありません。AIドリブンなUXのゴールは、ユーザーの意思決定、効率、喜びを促進することで、UXをシンプルで強力にすることです。

AIドリブンなUXデザインをつくるための6つのポイント

ここからは、AIを活用したUXデザインを作るための6つのポイントをご紹介します。

1. ユーザーのニーズを知る

▲出典：Human-Centered Machine Learning — Google

まずユーザーのニーズを探り、どうすればAIを活用して解決できるか考えましょう。

2. データサイエンスチームと連携する

ユーザーを中心としたデータセットとモデルを開発するために、データサイエンスチームと連携しましょう。データサイエンティストチームに適切なコンテキストやユーザー目標を提供すれば、AIモデルの作成に役立ちます。

またデータサイエンスチームやエンジニアチームと連携することで、お互いのビジョンを共有でき、AIサービスの開発に良い刺激を与えられるでしょう。

3. ユーザーの知識と期待のを理解する

AIを使用してUXを強化する場合、ユーザー側の知識と期待、AIの複雑さ、そして決定と結果の大きさを理解する必要があります。

たとえば心臓病専門医が心臓の状態を診断するのを、アプリケーションが診断を支援するとしましょう。アプリケーションの判断は命に関わるので、医師はアプリケーションが出した診断に関するすべてのデータと、なぜその診断を出したかの理由を事細かに知りたいと思うはずです。

しかし安いコンサートチケットを購入することが目的である場合は、ユーザーに与える結果の大きさがまったく違います。仮に失敗しても、ユーザーは命は失いません。

ユーザーは、AIが提供する決定が正しいことを期待します。繰り返し検証し、期待を超えることで、ユーザーとの信頼関係を構築しましょう

4. ユーザーへのフィードバックを意識する

優れたUXに欠かせないのが、ユーザーへの一貫したフィードバックです。

たとえば、ユーザーがホテルを探しているときに「あなたにとって最適な料金と日付を計算しています」と表示することで、プラスアルファの価値を与えていることをアピールし、ユーザーとの信頼関係を強化できます。

フィードバックが人間的であることも重要です。以下のチャットボットは、アシスタントを擬人化することによって、より自然に、そしてわかりやすくユーザーをサポートしていますね。

▲出典：24/7 AI Bot

5.代替手段を用意する

AIによる決定が、ユーザーが望んでいるものとは異なる場合もあります。こうした場合に備えて、代替手段を用意しておきましょう。

たとえばGoogleマップで目的地を選択したとします。最短時間で到着できるAルートと、すこし時間はかかるものの、景色が楽しめる海岸沿いのBルートが表示された場合、Bのルートを選ぶ人も多いはずですよね。

こうして選択肢に幅をもたせることで、好みに応じた選択が可能になります。

AIがサポートしきれない問題は、人間がサポートできるようにしておくのがおすすめです。バーチャルアシスタントに置き換えると、人間によるアシスタントが代替手段にあたります。

6. 誤ったレスポンスを予測／軽減／防止する

AIドリブンでUXデザインをする場合、AIがユーザーに誤ったフィードバックを与えてしまう可能性もあります。

データサイエンスチームと協力し、AIに求められている応答の精度を伝えておけば、問題を防げる可能性は上がります。またユーザーが誤ったフィードバックを却下できるシステムを組み込み、代替手段を使えるようにするのも有効でしょう。

AIによる誤ったフィードバックがUXに悪影響を及ぼす可能性はかならず考慮すべきです。ユーザーの信頼を失うことを防ぐためにも、代替手段を用いてエラーを軽減する策を考えておきましょう。

もちろん、誤ったフィードバックがUXに悪影響を及ぼし、ユーザーの信頼を失うことを防ぐのは大前提です。しかしそれでも防げない場合を想定して、こうしたエラーを軽減する策を考えておく必要があるでしょう。

AIを活用してUXをもっと向上させる3つのキーワード

ここからは、デザイナーがAIを活用してUXを向上させる方法を掘り下げてみましょう。

1. 選択アーキテクチャのためのAI

選択アーキテクチャとは、「ユーザーの自由意志に影響を与えることなく、ユーザーに合理的な判断をさせるための仕組み」を指します。

ユーザーに提示する選択肢が多ければ多いほど、決定するまでに時間がかかります。逆にユーザーが選択するべき事項を単純化すれば、よりスピーディーに、より自信をもって意思決定ができるようになるはずです。

ここでのデザイナーの仕事は、AIを活用してユーザーが必要としている商品を絞り込めるようにすることです。

たとえば、AIを使用してコンサートのチケットを購入するのに最適な時間を予測／提案できたら便利ですよね。また、座席についても数千の選択肢から選ばせるのではなく、需要にあわせて絞り込むようにするほうが親切でしょう。

2. プリエンプティブヘルプのためのAI

プリエンプティブヘルプとは、「ユーザーの不満を予測し、先回りして助けの手を差し伸べること」です。

ツァイガルニク効果からも明らかなように、達成できたタスクよりも達成できなかったタスクのほうがユーザーの記憶に残りがちです。

ユーザーが助けを求める前に、メッセージを表示しましょう。たとえば「なにかお困りですか？こちらのチャットからご連絡ください」といったメッセージを表示しておくと、ユーザーのフラストレーションの軽減につながるはずです。

3. パーソナライズのためのAI

デザイナーは、あらゆるユーザーに最適なUXを提供できるように日々努力しています。しかし、ユーザーは千差万別です。

技術に精通している人もいれば、モバイル端末をはじめて使う人もおり、サービス利用に意欲的な人もいれば、そうでない人もいます。

AIを活用して、ユーザーの特性とUXの好みに応じてアプリを柔軟にパーソナライズできるとしたら、とても便利ですよね。

▲出典：Real-time personalization — Uberflip AI

たとえばデジタルネイティブ世代は、スワイプなどの高度なジェスチャーに精通している傾向があります。しかし団塊世代には、ボタンなどのわかりやすいUIが必要でしょう。

AIを使えば、ユーザーの情報やアプリの使用方法などをもとに、インタラクションデザインをユーザーごとにパーソナライズするのがおすすめです。

おわりに

今回の記事で、AIがいかに身近な存在であるかが伝わったのではないでしょうか。私たちは知らずしらずのうちに、AIに依存した生活を送るようになっています。

これからは、さらに自然で、正確で、かつ自動化されたサービスが求められるでしょう。

原文：Justin Baker
翻訳：Nakajima Asuka
編集：Sato Mizuki

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