人間だけでなく、今やAIエージェントもデジタルインタフェースを利用している。両者のためにデザインするには、「ユーザー」の意味を見直し、アクセシビリティを重視する必要がある。
生成AIを頻繁に利用しているからといって、それをうまく利用できているとは限らない。AIリテラシーには、プロンプト作成能力と、出力評価能力の両方が必要である。
AIによるインタビューは、多くの参加者から迅速にフィードバックを得ることができる。しかし、それは人間が進行する詳細な半構造化インタビューに取って代わるものではない。
情報ヒントは複雑なUIをわかりやすくすることができる。ただし、情報ヒントによって、不可欠な情報を隠したり、重複した情報を表示したり、現在のワークフローを妨げたりしてはならない。
設計上、LLMは人間のように感じられるようになっている。パーソナリティや感情を加えることはリスクを増幅する。偽りの友人ではなく、本物のツールをデザインしよう。
コンテキストメニューは画面の雑然さとインタラクションコストを減らすが、情報の匂いは弱い。明確さ、一貫性、近接性を優先して、このトレードオフのバランスを取ろう。
ユーザビリティとは、製品・サービスのUIの、ユーザーにとってのわかりやすさ・操作しやすさの度合いのことです。
ユーティリティ(機能や性能)が高くても、使いにくいとユーザーが感じるようなものでは、その価値は下がってしまいます。
ユーザビリティの高いUIには、パターンやルールがあります。
ユーザー視点のフィードバックがユーザビリティを高めます。
UX(ユーザー体験、体験価値)とは、特定の製品・サービスの利用時・前後にユーザーの中で生じる知覚・反応のことです。
カスタマージャーニーマップ(CJM)は、ある目的を持つユーザーと特定の製品・サービスとのやりとりを視覚化したものです。
CJMの作成や分析には、必要な要素やコツがあります。
CJMを作成するには、UXを把握する調査が必要です。
ユーザビリティ評価も、UXを把握する調査も、その目的やタイミングによって適切な方法を選択する必要があります。
AIペルソナ(合成ユーザー)に尋ねることは、実際のユーザー・顧客を理解するための調査の代替にはなりません。人間の思考と行動は、コンテキスト(文脈)に依存する、複雑なものです。インターネット上の汎用的なテキストや、他の調査で得られたデータなどを基にして、実際のユーザー・顧客が特定の状況でどう感じ、考え、行動するかを理解することはできません。