本ガイドは、AI UXデザインの研究に関心のある読者に簡潔な入門書を提供することを目的としています。このガイドでは、AIエンジニアの役割、AIのバリューチェーン、AIアプリケーションの成功事例を取り上げ、AI UXデザインの基本原則のいくつかを探ります。
原文ママ
https://docs.google.com/presentation/d/1RgJ6rtiG9Ts726kkXfji2Tc0q5P1eVx297IzYdWHQPQ/edit?usp=sharing
1.はじめに
人工知能（AI）は近年急速に成長し、私たちの生活のあらゆる側面に浸透している。推薦システムから自動運転車まで、AIは私たちとテクノロジーとの関わり方を変えつつある。AI技術が進化し続ける中AIアプリの優れたユーザーエクスペリエンス（UX）の設計が重要になる.
2.AIエンジニアの役割
AIエンジニアは、AIアプリケーションの構築において重要な役割を果たす。従来のソフトウェア・エンジニアとは異なり、AIエンジニアは機械学習、データサイエンス、ソフトウェアエンジニアリングなど、複数の分野の知識とスキルを持つ必要がある。AIエンジニアは次のような業務を担当します。AIモデルを設計、開発、評価し、エンドユーザー製品に統合する。.
AIエンジニアの重要な責務のひとつは以下の通りです。複雑なAI技術を使いやすい製品につまり、ユーザーのニーズを深く理解し、AIの能力を理解しやすく使いやすい形でユーザーに提示する必要がある。つまり、ユーザーのニーズを深く理解し、AIの能力を理解しやすく使いやすい形でユーザーに提示する必要がある。
3.AIバリューチェーン
AI UXデザインをよりよく理解するためには、AIのバリューチェーンを理解する必要がある。半導体業界やコンテンツ業界と同様に、AI分野における価値の蓄積は、主に両極端で発生する：ユーザーに最も近い基礎技術とアプリケーション層.
- 前提技術ハードウェア・プロバイダーであるNvidiaは、AIのバリューチェーンにおいて現在最も利益を上げている。彼らが製造するGPUは、大規模なAIモデルをトレーニングし、実行するための重要なコンポーネントである。
- 中間圏OpenAIやAnthropicなど、ベースモデルの開発に注力している企業もあります。しかし、これらの企業の業績は今ひとつです。
- アプリケーション層ChatGPT、Cursor、Replitなど、エンドユーザー向けのAIアプリケーション開発に注力している企業もある。これらの企業は現在、比較的順調に業績を伸ばしている。
ということを示唆している。実際のユーザーニーズに対応するAIアプリケーションの開発は、基礎技術だけに集中するよりも価値がある.
4. AI UXデザインの原則
AI UXデザインは、従来のUXデザインに関連するものでもあり、異なるものでもある。ここでは、AI UXデザインの基本原則をご紹介します：
- コピー＆ペーストの排除AIは、ユーザーが手作業でコピー＆ペーストするのではなく、テキストやコードなどを自動的に生成するなど、より効率的にタスクを完了できるようにする必要がある。
- 明確な制約を与えるユーザーに明確な入力テンプレートやオプションを提供することで、AIの力をより活用できるようになります。
- マルチモーダルインタラクションの活用AIアプリケーションは、より豊かで自然なユーザー体験を提供するために、テキスト、音声、画像など、できるだけ多くのインタラクション方法を利用すべきである。
- 並列処理タスクAIは大量のデータを並列処理することができるので、AIアプリケーションは、効率を上げるために複数のAPIを同時に呼び出すなどして、可能な限りこれを活用すべきである。
- 処理速度の向上AIアプリケーションの応答性は、ユーザーエクスペリエンスにとって非常に重要です。より高速なハードウェアやアルゴリズムを利用することで、推論の速度を上げ、ユーザー体験を向上させることができる。
5.AI活用の成功事例
成功したAIアプリケーションの多くは、例えば上記の原則に基づいて設計されている：
- ナレッジベースのチャットボット例えば、従業員の質問に答えたり、社内情報へのアクセスを提供したりするチャットボットを開発するために、AI技術を活用している企業もある。こうしたボットは多くの場合、社内のナレッジベースに接続されており、従業員の質問に迅速かつ正確に答えることができる。
- ウェブ検索と組み合わせたチャット・アプリケーション例 当惑 とSearchGPTは、ユーザーの自然言語によるクエリを理解し、ウェブ検索エンジンを使って関連情報を検索し、それを簡潔で理解しやすい方法でユーザーに提示するアプリケーションである。
- コード補完ツール例えば、Copilotは、プログラマーの現在のコード・コンテキストに基づいて次のコード行を予測・推奨し、プログラマーのコーディング効率を向上させます。
- AIライティング・エイド例えばGrammarlyは、ユーザーが文法ミスをチェックし、スタイルを改善し、ライティングのアドバイスを提供するのに役立つ。
6.AI活用の今後の方向性
AIの応用はだいぶ進んできたが、例えば、まだ探求すべき分野がある：
- 広帯域音声インタラクション現在のところ、AI音声アシスタントは簡単なコマンドをうまく処理していますが、真に自然でスムーズな音声対話を実現するには、まだ長い道のりがあります。
- ビデオ・ジェネレーションAIによる映像生成技術はまだ初期段階にあり、生成される映像の質はまだ向上していない。
- UIコード生成現在、簡単なユーザー記述に基づいてUIコードを生成できるツールもあるが、生成されるコードの品質と保守性を改善する必要がある。
- マルチステップエンコーディング剤現在、AIコーディングアシスタントは、主にプログラマが簡単なコーディングタスクを完了するのを支援するために使用されており、複雑なコーディングタスクを独立して完了できるマルチステップエージェントの実現には、まだ長い道のりがあります。
- VR/ARVR/ARにおけるAIの応用は、まだ手探りの段階です。
7.まとめ
AI UXデザインは、新しく挑戦的な分野である。 優れたAIアプリをデザインするためには、AI技術の特徴と限界を深く理解し、UXデザインのベストプラクティスと組み合わせる必要があります。 AI技術が進化し続けるにつれて、今後さらに素晴らしいAIアプリケーションが誕生すると信じています。
