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⼈にうれしいAIのUXデザイン
Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく
HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家 / IBM Champion
⽻⼭ 祥樹 @storywriter
1	
2019年6⽉23⽇(⽇)
2	
Google が 5⽉9⽇の Google I/O で発表した
「People + AI Guidebook」
(⼈にうれしいAIのためのUXデザインガイド)
をご存知でしょうか。
3	
People + AI Guidebook
引⽤:https://pair.withgoogle.com/
4	
「このガイドブックは、より⼈間中⼼の⽅法で
 AIプロダクトをつくりたいと思っている、
 あらゆる⽴場の⼈にとって、役⽴つことでしょう」
引⽤:https://pair.withgoogle.com/
5	
⼈間中⼼のAIプロダクトをつくるためのガイドブック。
UXデザイナーはもちろん、
ユーザーにうれしいAIプロダクトをつくりたい⼈は
みんな読むといいと思う、のだが・・・。
6	
すごい量の英語のドキュメント。
なので。
7	
⼈にうれしいAIのためのUXデザインガイド 本⽇公開
⽇本語に訳しました
http://storywriter.jp/pair/
8	
これからの未来で必要になる
「AIのUXデザイン」「⼈間中⼼のAI」を、
「People + AI Guidebook」をひもときながら、
発表者の実体験も交えて、お伝えします。
⽻⼭ 祥樹 @storywriter
v  HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家
•  使いやすいプロダクトをつくる専⾨家
v  Web業界に20年くらい、Watsonは3年ほど
•  IBM Champion for 2018-2019
v...
10	
メンタルモデル
ユーザーへの共感から⽣まれるUXデザイン戦略
Amazonで購⼊
http://amzn.asia/3cgueBZ
コンピュータ・IT > インターネット・Web開発 > Web開発 最⾼「1位」
コンピュータ・IT 総...
11	
現場で使える! Watson開発⼊⾨
Watson API、Watson StudioによるAIアプリ開発⼿法
Amazonで購⼊
https://www.amazon.co.jp/dp/4798158496/
12	
AI(⼈⼯知能)とのかかわり
UXデザイナー および エンジニア として、
AIの実務をしています。主に IBM Watson。
リンクスタート!
13	
IBM Champion 2018-2019
受賞しました
みなさまのおかげです。
本当にありがとうございます。
14	
People + AI Guidebook は 6つの章から成る
ユーザーニーズ
+ 成功の定義
メンタルモデル
データ収集
+ 評価
説明
+ 信頼感
エラー
+ 上⼿な失敗
フィードバック
+ コントロール
15	
今⽇はピックアップしてご紹介
ユーザーニーズ
+ 成功の定義
メンタルモデル
データ収集
+ 評価
説明
+ 信頼感
エラー
+ 上⼿な失敗
フィードバック
+ コントロール
16	
ユーザーニーズ + 成功の定義
ユーザーニーズに応えたプロダクトをつくろう、
という章。
17	
ユーザーニーズ + 成功の定義
「⼈間中⼼設計でプロダクトをつくるとき、
 もっと重要な意思決定は次のようなものです。
 ユーザーはだれですか?
 彼らにとっての価値とは何ですか?
 彼らのためにどの問題を解決すべきでしょうか?
 どう...
18	
ユーザーニーズ + 成功の定義
AIや機械学習は、とくに技術に⽬がいってしまいがち。
だけど、ユーザーに価値を届けられなければ、成功はない。
19	
ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける
「AIは、この問題を、
 独⾃の⽅法をもって、解決できるだろうか?」
引⽤:https://pair.withgoogle.com/
20	
ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける
これがとてもむずかしい。
それ本当にAIの問題なんだっけ?
21	
ある事例
AIを使った検索システムを導⼊。
めっちゃ不評。
すっごい
使いづらいんだけど
22	
ある事例
現場観察に⾏ってみた。 めちゃくちゃ
⽂字が⼩さい
23	
ある事例
⽂字を⼤きくしたら好評。
使いやすくなった!
24	
何が起きていたのか
「AIを使ったシステム」という技術が優先して、
ユーザーの利⽤状況を⾒ていなかった。
ユーザー ⼊⼒画⾯ AI 出⼒画⾯ ユーザー
25	
ある事例2
AIを使った学習システムを導⼊。
管理画⾯がめっちゃ不評。
すっごい
使いづらいんだけど
26	
ある事例2
現場観察に⾏ってみた。
管理画⾯が
専⾨⽤語の⼭
27	
ある事例2
管理画⾯をぜんぶ
わかりやすい⽇本語にしたら
好評。
使いやすくなった!
28	
何が起きていたのか
「AIを使ったシステム」という技術が優先して、
ユーザーの利⽤状況を⾒ていなかった。
ユーザー ⼊⼒画⾯ AI 出⼒画⾯ ユーザー
29	
ユーザーにとっては、あくまで、
「システム全体で、ひとつの体験」
そのなかで、AI が何をどこまでしているか、
ユーザーには関係ない。
30	
ある事例3
とはいえ・・・AIを使った検索システム。
「検索:書くもの」 「検索結果:消しゴム」
31	
ある事例3
すっごい
⾺⿅なんだけど
これは
AIの学習が
⾜りてないな
32	
何が起きていたのか
もちろん、AI ⾃体の能⼒が、
ユーザー体験を決めている場合もある。
ユーザー ⼊⼒画⾯ AI 出⼒画⾯ ユーザー
33	
「ユーザー体験」全体のなかで、
AI がどんな役割を果たさなければならないか、
AI がどう振る舞ったらユーザーは嬉しいのか、
それをデザインしなければならない。
34	
ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける
プロセスのどこが途切れても、価値は届かない。
AIの問題も、AI以外の問題も、
ユーザーの視点で、ユーザー体験の全体を考える。
ユーザー ⼊⼒画⾯ AI 出⼒画⾯ ユーザー
35	
ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける
AIプロダクトは、AI以前にまず、
ふつうのプロダクトとして成り⽴っていないといけない。
36	
ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける
ふつうのプロダクトを成り⽴たせるのだって、
すごく難しいのに。
37	
ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける
対策:がっつりユーザー調査しましょう。
38	
ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける
インタビュー調査 エスノグラフィ
39	
AIの勘どころ
ガイドブックより。
40	
AI化するのが好ましいもの、好ましくないもの
AIが好ましい AIが好ましくない
映画のレコメンド
パーソナライズされたホームエアコン
キャンセルボタンの位置が毎回変わるUI
数秒の短縮のために荒地を勧めるナビ
41	
「⾃動化」するのか、「拡張」するのか
「⾃動化」が好ましい 「拡張」が好ましい
忙しい⽇には⾃動炊飯器で炊く
ガス漏れのセンサー
作曲を楽しむ
利害が⼤きいので、AIに委ねるのは不安
42	
AIを何に沿って最適化させていくか?
シェア数への最適化。短期的には良かった。
⻑期間にわたって、シェアの通知で
ユーザーを畳みかける結果に。
⻑期的なユーザー体験も考える。
43	
メンタルモデル
ユーザーに正しいメンタルモデルをもってもらおう、
という章。
44	
AIにおけるメンタルモデルの注意点
ユーザーは無意識のうちに、
AIが⼈間と同じやりかたをすると思っている。
そしてたいていは誤っている。
45	
たとえば、電⼦メールのラベルづけ
⼈間は、⽂章を読んで、意味を理解し、ラベルをつける。
AIは、⽂章以外に、テキスト量や、メール送信時間など、
いろんなものを参考にしている。
⼈間であれば、読んで、意味を考える モデルは送信時刻やメール...
46	
AIにおけるメンタルモデルの注意点
メンタルモデルが誤っていると、
どこかでユーザーの期待とズレが⽣まれる。
不満につながる。
47	
期待値のデザイン
ユーザーは「AIという何か素晴らしいもの」が
助けてくれると期待している。
過剰な期待値は、⼤きな落胆につながる。
過剰な期待 ⼤きな落胆
48	
ある事例
ニュースなどで、AIへの期待値が
刷り込まれた⼈。
AIって
すごいんだって!?
49	
ある事例
事前期待が⾼すぎる。
不満につながる。
かぁ〜っ!
何にも知らねえじゃ
ねえか
50	
期待値のデザイン
かといって、事前期待が低すぎても、
そもそも⼿に取ってもらえない。
AIプロダクトの「⾝の丈にあった」事前期待にしよう。
51	
期待値はプロダクト以外でもつくられる
類似の機能やプロダクトの、既存のメンタルモデル
オンボーディング
マーケティングメッセージ
マニュアル
52	
段階的にオンボーディングする
「現実的な期待値を早いうちに設定します。
 テクノロジーではなく、ユーザーのメリットを
 説明してください。
 最初にコアバリューを説明し、使うにつれて
 新しい機能を紹介していきます」
引⽤:https:...
53	
擬⼈化したインターフェース
「私」という⼀⼈称を使う、⼈間のようなAI。
こんにちは!
私はAIボットです
54	
⼈間のようなインタラクションを求めるユーザー
擬⼈化されたインタラクションは、
ユーザーに「⼈間と完全に同じ⾔語理解」を期待させる。
55	
⼈間のようなインタラクションを求めるユーザーの
期待値に対して説明する
「⼈々は、プロダクトが⼈間のような能⼒を持っている
 だろうと、達成不可能な期待値を持っていることが
 あります。ユーザーの期待値を現実的に調整し、
 意図しない失...
56	
メンタルモデル
「AIシステムは、時間とともに適応していきます。
 変化に対して、ユーザー側も準備が必要です。
 システムをどのようにトレーニングすればよいかを、
 ユーザーが理解するようにします」
引⽤:https://pair.wi...
57	
共同学習を計画する
ユーザーの教育をしましょう。
58	
共同学習を計画する
ITを使いこなすためのITリテラシーがあるように、
AIにも使いこなすためのAIリテラシーもある。
ITリテラシー AIリテラシー
59	
共同学習を計画する
⻑期的には、
技術が⼈間に歩み寄るのと同じように、
⼈間が技術に歩み寄る。
何⼗年かけて⼈々のITリテラシーが⾼まったのと同じく、
AIリテラシーもこの先の何⼗年かけて浸透していく。
60	
エラー + 上⼿な失敗
「失敗を避けるのではなく、それを⾒つけて、
 プロダクトの他の部分と同じくらい
 ⼈間中⼼にすることです」
61	
「エラー」と「失敗」を定義する
AIは、確率的な要素を否めない。
つまり、⼀定は必ず失敗する。
62	
「エラー」と「失敗」を定義する
状況によっては、エラーが致命的なこともある。
危険な運転中に⽌まったら?
63	
失敗しても先に進めるようにする
システムが動かなくても、⼿動で続けられるようにする。
上⼿な失敗。
64	
失敗しても先に進めるようにする
エラーをちゃんと気がついてもらう。
「知らないうちに動かなくなっていた」はホント困る。
65	
コンテキストエラー
システムは正しく動いているが、
ユーザーにとってはエラーに⾒える。
この出⼒は関係がないと
ユーザーに認識されている。
66	
コンテキストを持たないAI(実話)
誕⽣⽇のディナーを恋⼈にドタキャンされた。
ボロ泣き。
67	
コンテキストを持たないAI(実話)
そのとき、いっせいにハッピーバースデーを歌い出した
Pepper や ロボホン たち。 ハッピーバースデー♪
トゥーユー♪
68	
コンテキストを持たないAI(実話)
ギャン泣き。
状況もわからず
歌うなあぁぁ
69	
コンテキストを持たないAI(実話)
重要なのは「AIはまったく正常に動いていた」
しかしユーザーにとって、それは
エラー以外の何物でもない。
70	
「エラー」と「失敗」を定義する
ユーザー
エラー
システム
エラー
コンテキスト
エラー
ユーザーの操作が間違っている システムの不具合 コンテキストの不⼀致
71	
エラー + 上⼿な失敗
「エラー体験を設計するときは、機械的にならず、
 ⼈間的であってください。エラーメッセージは、
 システムがミスをしたことを開⽰する必要があるかも
 しれません。⼈道的に謙虚にミスに対処し、
 システムの限界を説...
72	
エラー + 上⼿な失敗
「学習は、機械的なものであってもなくても、
 間違うことなくして成し得ません。
 エラーが不可⽋であると認識して
 システムを設計し構築することは、
 ユーザーと対話する機会を⽣み出します」
引⽤:https:/...
73	
まとめ
74	
まとめ:
1.  Google の「People + AI Guidebook」
(⼈にうれしいAIのためのUXデザインガイド)は、
⼈間中⼼のAIをつくるためのガイドブック。
2.  AIのUXデザインは、これからの時代、きっと役に⽴...
75	
⼈にうれしいAIのためのUXデザインガイド 本⽇公開
⽇本語に訳しました
http://storywriter.jp/pair/
76	
ありがとうございました。
⽻⼭ 祥樹
Twitter: @storywriter
Facebook: storywriter.jp
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人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 1 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 2 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 3 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 4 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 5 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 6 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 7 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 8 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 9 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 10 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 11 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 12 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 13 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 14 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 15 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 16 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 17 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 18 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 19 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 20 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 21 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 22 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 23 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 24 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 25 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 26 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 27 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 28 人にうれしいAIのUXデザイン - 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Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 71 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 72 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 73 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 74 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 75 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 76 人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X Slide 77
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人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X

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2019年6月23日 DevLOVE X のスライドです。Google の「People + AI Guidebook(人にうれしいAIのためのUXデザインガイド)」をひもときながら、「AIのUXデザイン」「人間中心のAI」を説明しています。ガイドブックの日本語訳は http://storywriter.jp/pair/ です。

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人にうれしいAIのUXデザイン - Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく:DevLOVE X

  1. 1. ⼈にうれしいAIのUXデザイン Googleの「People + AI Guidebook」をひもとく HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家 / IBM Champion ⽻⼭ 祥樹 @storywriter 1 2019年6⽉23⽇(⽇)
  2. 2. 2 Google が 5⽉9⽇の Google I/O で発表した 「People + AI Guidebook」 (⼈にうれしいAIのためのUXデザインガイド) をご存知でしょうか。
  3. 3. 3 People + AI Guidebook 引⽤:https://pair.withgoogle.com/
  4. 4. 4 「このガイドブックは、より⼈間中⼼の⽅法で  AIプロダクトをつくりたいと思っている、  あらゆる⽴場の⼈にとって、役⽴つことでしょう」 引⽤:https://pair.withgoogle.com/
  5. 5. 5 ⼈間中⼼のAIプロダクトをつくるためのガイドブック。 UXデザイナーはもちろん、 ユーザーにうれしいAIプロダクトをつくりたい⼈は みんな読むといいと思う、のだが・・・。
  6. 6. 6 すごい量の英語のドキュメント。 なので。
  7. 7. 7 ⼈にうれしいAIのためのUXデザインガイド 本⽇公開 ⽇本語に訳しました http://storywriter.jp/pair/
  8. 8. 8 これからの未来で必要になる 「AIのUXデザイン」「⼈間中⼼のAI」を、 「People + AI Guidebook」をひもときながら、 発表者の実体験も交えて、お伝えします。
  9. 9. ⽻⼭ 祥樹 @storywriter v  HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家 •  使いやすいプロダクトをつくる専⾨家 v  Web業界に20年くらい、Watsonは3年ほど •  IBM Champion for 2018-2019 v  主な実績など •  2009年 ⽇経パソコン 企業サイトランキング2009 ⽇本の主要企業696サイト中、ユーザビリティ/アクセシビリティ分野で第3位 •  2011年 Webユーザビリティランキング2011 企業サイト編 ⽇本の⼤⼿企業150サイト中、第4位 v 主な専⾨分野 •  ユーザーエクスペリエンス、⼈間中⼼設計、情報アーキテクチャ、 アクセシビリティ、ライター、NOREN、IBM Watson 9 ユーザー⼼理を つかむプロです
  10. 10. 10 メンタルモデル ユーザーへの共感から⽣まれるUXデザイン戦略 Amazonで購⼊ http://amzn.asia/3cgueBZ コンピュータ・IT > インターネット・Web開発 > Web開発 最⾼「1位」 コンピュータ・IT 総合 最⾼「9位」
  11. 11. 11 現場で使える! Watson開発⼊⾨ Watson API、Watson StudioによるAIアプリ開発⼿法 Amazonで購⼊ https://www.amazon.co.jp/dp/4798158496/
  12. 12. 12 AI(⼈⼯知能)とのかかわり UXデザイナー および エンジニア として、 AIの実務をしています。主に IBM Watson。 リンクスタート!
  13. 13. 13 IBM Champion 2018-2019 受賞しました みなさまのおかげです。 本当にありがとうございます。
  14. 14. 14 People + AI Guidebook は 6つの章から成る ユーザーニーズ + 成功の定義 メンタルモデル データ収集 + 評価 説明 + 信頼感 エラー + 上⼿な失敗 フィードバック + コントロール
  15. 15. 15 今⽇はピックアップしてご紹介 ユーザーニーズ + 成功の定義 メンタルモデル データ収集 + 評価 説明 + 信頼感 エラー + 上⼿な失敗 フィードバック + コントロール
  16. 16. 16 ユーザーニーズ + 成功の定義 ユーザーニーズに応えたプロダクトをつくろう、 という章。
  17. 17. 17 ユーザーニーズ + 成功の定義 「⼈間中⼼設計でプロダクトをつくるとき、  もっと重要な意思決定は次のようなものです。  ユーザーはだれですか?  彼らにとっての価値とは何ですか?  彼らのためにどの問題を解決すべきでしょうか?  どうやってその問題を解決しますか?」 引⽤:https://pair.withgoogle.com/
  18. 18. 18 ユーザーニーズ + 成功の定義 AIや機械学習は、とくに技術に⽬がいってしまいがち。 だけど、ユーザーに価値を届けられなければ、成功はない。
  19. 19. 19 ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける 「AIは、この問題を、  独⾃の⽅法をもって、解決できるだろうか?」 引⽤:https://pair.withgoogle.com/
  20. 20. 20 ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける これがとてもむずかしい。 それ本当にAIの問題なんだっけ?
  21. 21. 21 ある事例 AIを使った検索システムを導⼊。 めっちゃ不評。 すっごい 使いづらいんだけど
  22. 22. 22 ある事例 現場観察に⾏ってみた。 めちゃくちゃ ⽂字が⼩さい
  23. 23. 23 ある事例 ⽂字を⼤きくしたら好評。 使いやすくなった!
  24. 24. 24 何が起きていたのか 「AIを使ったシステム」という技術が優先して、 ユーザーの利⽤状況を⾒ていなかった。 ユーザー ⼊⼒画⾯ AI 出⼒画⾯ ユーザー
  25. 25. 25 ある事例2 AIを使った学習システムを導⼊。 管理画⾯がめっちゃ不評。 すっごい 使いづらいんだけど
  26. 26. 26 ある事例2 現場観察に⾏ってみた。 管理画⾯が 専⾨⽤語の⼭
  27. 27. 27 ある事例2 管理画⾯をぜんぶ わかりやすい⽇本語にしたら 好評。 使いやすくなった!
  28. 28. 28 何が起きていたのか 「AIを使ったシステム」という技術が優先して、 ユーザーの利⽤状況を⾒ていなかった。 ユーザー ⼊⼒画⾯ AI 出⼒画⾯ ユーザー
  29. 29. 29 ユーザーにとっては、あくまで、 「システム全体で、ひとつの体験」 そのなかで、AI が何をどこまでしているか、 ユーザーには関係ない。
  30. 30. 30 ある事例3 とはいえ・・・AIを使った検索システム。 「検索:書くもの」 「検索結果:消しゴム」
  31. 31. 31 ある事例3 すっごい ⾺⿅なんだけど これは AIの学習が ⾜りてないな
  32. 32. 32 何が起きていたのか もちろん、AI ⾃体の能⼒が、 ユーザー体験を決めている場合もある。 ユーザー ⼊⼒画⾯ AI 出⼒画⾯ ユーザー
  33. 33. 33 「ユーザー体験」全体のなかで、 AI がどんな役割を果たさなければならないか、 AI がどう振る舞ったらユーザーは嬉しいのか、 それをデザインしなければならない。
  34. 34. 34 ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける プロセスのどこが途切れても、価値は届かない。 AIの問題も、AI以外の問題も、 ユーザーの視点で、ユーザー体験の全体を考える。 ユーザー ⼊⼒画⾯ AI 出⼒画⾯ ユーザー
  35. 35. 35 ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける AIプロダクトは、AI以前にまず、 ふつうのプロダクトとして成り⽴っていないといけない。
  36. 36. 36 ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける ふつうのプロダクトを成り⽴たせるのだって、 すごく難しいのに。
  37. 37. 37 ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける 対策:がっつりユーザー調査しましょう。
  38. 38. 38 ユーザーのニーズとAIの強みの共通部分を⾒つける インタビュー調査 エスノグラフィ
  39. 39. 39 AIの勘どころ ガイドブックより。
  40. 40. 40 AI化するのが好ましいもの、好ましくないもの AIが好ましい AIが好ましくない 映画のレコメンド パーソナライズされたホームエアコン キャンセルボタンの位置が毎回変わるUI 数秒の短縮のために荒地を勧めるナビ
  41. 41. 41 「⾃動化」するのか、「拡張」するのか 「⾃動化」が好ましい 「拡張」が好ましい 忙しい⽇には⾃動炊飯器で炊く ガス漏れのセンサー 作曲を楽しむ 利害が⼤きいので、AIに委ねるのは不安
  42. 42. 42 AIを何に沿って最適化させていくか? シェア数への最適化。短期的には良かった。 ⻑期間にわたって、シェアの通知で ユーザーを畳みかける結果に。 ⻑期的なユーザー体験も考える。
  43. 43. 43 メンタルモデル ユーザーに正しいメンタルモデルをもってもらおう、 という章。
  44. 44. 44 AIにおけるメンタルモデルの注意点 ユーザーは無意識のうちに、 AIが⼈間と同じやりかたをすると思っている。 そしてたいていは誤っている。
  45. 45. 45 たとえば、電⼦メールのラベルづけ ⼈間は、⽂章を読んで、意味を理解し、ラベルをつける。 AIは、⽂章以外に、テキスト量や、メール送信時間など、 いろんなものを参考にしている。 ⼈間であれば、読んで、意味を考える モデルは送信時刻やメールの⽂字数を⾒る
  46. 46. 46 AIにおけるメンタルモデルの注意点 メンタルモデルが誤っていると、 どこかでユーザーの期待とズレが⽣まれる。 不満につながる。
  47. 47. 47 期待値のデザイン ユーザーは「AIという何か素晴らしいもの」が 助けてくれると期待している。 過剰な期待値は、⼤きな落胆につながる。 過剰な期待 ⼤きな落胆
  48. 48. 48 ある事例 ニュースなどで、AIへの期待値が 刷り込まれた⼈。 AIって すごいんだって!?
  49. 49. 49 ある事例 事前期待が⾼すぎる。 不満につながる。 かぁ〜っ! 何にも知らねえじゃ ねえか
  50. 50. 50 期待値のデザイン かといって、事前期待が低すぎても、 そもそも⼿に取ってもらえない。 AIプロダクトの「⾝の丈にあった」事前期待にしよう。
  51. 51. 51 期待値はプロダクト以外でもつくられる 類似の機能やプロダクトの、既存のメンタルモデル オンボーディング マーケティングメッセージ マニュアル
  52. 52. 52 段階的にオンボーディングする 「現実的な期待値を早いうちに設定します。  テクノロジーではなく、ユーザーのメリットを  説明してください。  最初にコアバリューを説明し、使うにつれて  新しい機能を紹介していきます」 引⽤:https://pair.withgoogle.com/
  53. 53. 53 擬⼈化したインターフェース 「私」という⼀⼈称を使う、⼈間のようなAI。 こんにちは! 私はAIボットです
  54. 54. 54 ⼈間のようなインタラクションを求めるユーザー 擬⼈化されたインタラクションは、 ユーザーに「⼈間と完全に同じ⾔語理解」を期待させる。
  55. 55. 55 ⼈間のようなインタラクションを求めるユーザーの 期待値に対して説明する 「⼈々は、プロダクトが⼈間のような能⼒を持っている  だろうと、達成不可能な期待値を持っていることが  あります。ユーザーの期待値を現実的に調整し、  意図しない失望を避けるには、プロダクトの  アルゴリズムの性質と限界を伝えることが重要です」 引⽤:https://pair.withgoogle.com/
  56. 56. 56 メンタルモデル 「AIシステムは、時間とともに適応していきます。  変化に対して、ユーザー側も準備が必要です。  システムをどのようにトレーニングすればよいかを、  ユーザーが理解するようにします」 引⽤:https://pair.withgoogle.com/
  57. 57. 57 共同学習を計画する ユーザーの教育をしましょう。
  58. 58. 58 共同学習を計画する ITを使いこなすためのITリテラシーがあるように、 AIにも使いこなすためのAIリテラシーもある。 ITリテラシー AIリテラシー
  59. 59. 59 共同学習を計画する ⻑期的には、 技術が⼈間に歩み寄るのと同じように、 ⼈間が技術に歩み寄る。 何⼗年かけて⼈々のITリテラシーが⾼まったのと同じく、 AIリテラシーもこの先の何⼗年かけて浸透していく。
  60. 60. 60 エラー + 上⼿な失敗 「失敗を避けるのではなく、それを⾒つけて、  プロダクトの他の部分と同じくらい  ⼈間中⼼にすることです」
  61. 61. 61 「エラー」と「失敗」を定義する AIは、確率的な要素を否めない。 つまり、⼀定は必ず失敗する。
  62. 62. 62 「エラー」と「失敗」を定義する 状況によっては、エラーが致命的なこともある。 危険な運転中に⽌まったら?
  63. 63. 63 失敗しても先に進めるようにする システムが動かなくても、⼿動で続けられるようにする。 上⼿な失敗。
  64. 64. 64 失敗しても先に進めるようにする エラーをちゃんと気がついてもらう。 「知らないうちに動かなくなっていた」はホント困る。
  65. 65. 65 コンテキストエラー システムは正しく動いているが、 ユーザーにとってはエラーに⾒える。 この出⼒は関係がないと ユーザーに認識されている。
  66. 66. 66 コンテキストを持たないAI(実話) 誕⽣⽇のディナーを恋⼈にドタキャンされた。 ボロ泣き。
  67. 67. 67 コンテキストを持たないAI(実話) そのとき、いっせいにハッピーバースデーを歌い出した Pepper や ロボホン たち。 ハッピーバースデー♪ トゥーユー♪
  68. 68. 68 コンテキストを持たないAI(実話) ギャン泣き。 状況もわからず 歌うなあぁぁ
  69. 69. 69 コンテキストを持たないAI(実話) 重要なのは「AIはまったく正常に動いていた」 しかしユーザーにとって、それは エラー以外の何物でもない。
  70. 70. 70 「エラー」と「失敗」を定義する ユーザー エラー システム エラー コンテキスト エラー ユーザーの操作が間違っている システムの不具合 コンテキストの不⼀致
  71. 71. 71 エラー + 上⼿な失敗 「エラー体験を設計するときは、機械的にならず、  ⼈間的であってください。エラーメッセージは、  システムがミスをしたことを開⽰する必要があるかも  しれません。⼈道的に謙虚にミスに対処し、  システムの限界を説明して、  ユーザーに前に進んでもらうようにしましょう」 引⽤:https://pair.withgoogle.com/
  72. 72. 72 エラー + 上⼿な失敗 「学習は、機械的なものであってもなくても、  間違うことなくして成し得ません。  エラーが不可⽋であると認識して  システムを設計し構築することは、  ユーザーと対話する機会を⽣み出します」 引⽤:https://pair.withgoogle.com/
  73. 73. 73 まとめ
  74. 74. 74 まとめ: 1.  Google の「People + AI Guidebook」 (⼈にうれしいAIのためのUXデザインガイド)は、 ⼈間中⼼のAIをつくるためのガイドブック。 2.  AIのUXデザインは、これからの時代、きっと役に⽴つ。 ⽇本語訳したので、ぜひ読んでみてください!
  75. 75. 75 ⼈にうれしいAIのためのUXデザインガイド 本⽇公開 ⽇本語に訳しました http://storywriter.jp/pair/
  76. 76. 76 ありがとうございました。 ⽻⼭ 祥樹 Twitter: @storywriter Facebook: storywriter.jp Facebook、ぜひ、つながってください!
  77. 77. ⽻⼭のプレゼンのアレ が、   スタンプになりました! スタンプ名:ハーミィ(CSS編) 作者名:⽻⼭ 祥樹 https://store.line.me/stickershop/product/1228201/ja Web・CSSネタ 全40種類
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2019年6月23日 DevLOVE X のスライドです。Google の「People + AI Guidebook(人にうれしいAIのためのUXデザインガイド)」をひもときながら、「AIのUXデザイン」「人間中心のAI」を説明しています。ガイドブックの日本語訳は http://storywriter.jp/pair/ です。

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