2023年9月3日 第11回 Xデザインフォーラム「ビジョンx AI xデザイン」でのスライドです。「ビジョンx AI xデザイン」というテーマに対して、真正面から「AIでUXデザインは変わらない」「そもそもその議論自体に価値がない」と訴えかけるという恐ろしいことをしています。

1. Zoomの
チャットで
いっしょに
盛りあがってね
そして僕は粛々とサービスデザインをするだけ
2023年9⽉3⽇（⽇）
⽻⼭ 祥樹 @storywriter
1
Twitterの
ハッシュタグは
#Xデザイン学校
画⾯キャプチャ
投稿OK︕
代表取締役CEO / HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家
第11回 Xデザインフォーラム 「ビジョンx AI xデザイン」

2. 「チャット」で盛りあがろう︕
2
チャット
チャットへ
どんどん書いてね︕
（Twitter感覚で）
「ミーティング
グループ チャット」
で送信︕
参加者みんなから
⾒えるように
チャット投稿されます

3. 「チャット」で盛りあがろう︕
3
さいしょに「チャットに投稿する練習」をしています︕
今回はどうしようかなと思いまして・・・
そういえば 「るろうに剣⼼」 の再アニメ化がはじまりましね

4. 4
こ
の
手
を
放
す
も
ん
か
ど
ん
な
敵
で
も
味
方
で
も
か
ま
わ
な
い
!
歌詞引⽤: 真⾚な誓い - 福⼭芳樹

5. 「チャット」で盛りあがろう︕
5
真っ⾚な誓い
いいいいいいい
いいいい
練習
・・・と投稿してみよう!!
「い」の数は
⼼意気だよ︕

6. ⽻⼭ 祥樹 @storywriter
6
⽇本ウェブデザイン株式会社 代表取締役CEO
使いやすいプロダクトをつくる専⾨家
HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家
Web業界に25年、AIシステムのプロダクトマネージャーとUXデザインを7年
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
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

7. 7
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/
UXデザイナーですが
AI の本を執筆したりも
しています

8. 8
宗教戦争になるので、このプレゼン内で以下の⽤語は
「ユーザーを中⼼としたものづくり」 という意味で同義としてください。
• サービスデザイン
• UXデザイン・UXリサーチ
• ⼈間中⼼設計・ユーザー中⼼設計（HCD/UCD）
• デザイン思考
• etc...
⽻⼭は
「多くの⼈に⽿を傾けてもらいやすい」
という理由で
「UX」という⽤語を主につかいます

9. 9
Ｕ
Ｘ
デ
ザ
イ
ン
っ
て
い
つ
も
そ
う
で
す
よ
ね
…
！
表
記
の
ち
が
い
に
悩
む
人
の
こ
と
な
ん
だ
と
思
っ
て
る
ん
で
す
か
!?

10. 10
⽻⼭は2016年から
AIプロダクトの PdM 兼 UXデザイナーとして7年
「実務でAIにさわってデザインしているUXデザイナー」
としてはおそらく国内でも古参

11. 11
その実感をもって
⽻⼭が7年間ずっと⾃⾝に問い続けている疑問
「AIでUXデザインは変わるのか︖」
年を追うごとに僕の直感はこうささやきます
「AIでUXデザインは変わらない」
「そもそもその議論⾃体に価値がない」

12. 12
今回は実務でAIのUXデザインを7年している⼈間として
「AIでUXデザインは変わらない」
「そもそもその議論⾃体に価値がない」
という、今回のイベントの主旨にも、時代の熱狂にも
反した主張になぜ⾄ったかお話します

13. オ
イ
オ
イ
オ
イ
た
い
し
た
無
茶
で
す
ね
ほ
う
山
崎
先
生
や
浅
野
先
生
を
相
手
に
議
論
で
す
か
…
死
ぬ
わ
ア
イ
ツ

14. 14
「AIでUXデザインは変わるのか」
という議論に価値はあるのか︖

15. 15
AIによる未来のUXデサイン︖

16. 16
ところでコンピューターができてから
今年でおよそ何年たったでしょう︖
50年︖ 100年︖ 150年︖

17. 17
世界初のコンピューターENIACは
第⼆次世界⼤戦中の1946年
弾道計算のためにつくられました

18. 18
つまり最初のコンピューターから
世界中にITとWebとスマホが⾏き渡るまで
およそ80年間かかりました

19. 19
ちなみに産業⾰命は
およそ何年間を指すかご存知でしょうか︖
100年︖ 150年︖ 200年︖

20. 20
産業⾰命（第⼀次）は
1760年代〜1830年代の
およそ80年間を指します

21. 21
ではディープラーニングが
世の中に最初に知らしめられたのは
いつでしょうか

22. 22
画像認識の精度を競う国際⼤会ILSVRCで
ヒントン率いるトロント⼤学が
ディープラーニングを⽤いて圧勝（2012）

23. 23
つまり私たちの⽣活にAIが⾏き渡り
⾃然にとなりあうものになるまで
あと70年（2092年）

24. 24
私たちはAIの普及の
まだ⼊⼝にいるにすぎません

25. 25
渡邊 恵太 先⽣の
「融けるデザイン ハード×ソフト×ネット時代の新たな設計論」
画⾯引⽤: https://bnn.co.jp/products/9784861009389

26. 26
渡邊 恵太 先⽣の
「融けるデザイン ハード×ソフト×ネット時代の新たな設計論」
引⽤: 融けるデザイン ハード×ソフト×ネット時代の新たな設計論,渡邊 恵太, 2015
ハードウェア、ソフトウェア、
インターネットが融け合う、
⾝体的で体験的なものづくりの時代には、
新しい設計⽅法論が求められる。
たしかに︕

27. 27
引⽤: 融けるデザイン ハード×ソフト×ネット時代の新たな設計論,渡邊 恵太, 2015
1946年
ENIAC
1989年
Web
2007年
iPhone
2015年
融けるデザイン
1946 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2023
ハードウェア、ソフトウェア、
インターネットが融け合う、
⾝体的で体験的なものづくりの時代には、
新しい設計⽅法論が求められる。
たしかに︕
2023年の俺

28. 28
引⽤: 融けるデザイン ハード×ソフト×ネット時代の新たな設計論,渡邊 恵太, 2015
1946年
ENIAC
1989年
Web
2007年
iPhone
1946 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2023
もしも「融けるデザイン」が1957年に出版されていたら
ハードウェア、ソフトウェア、
インターネットが融け合う、
⾝体的で体験的なものづくりの時代には、
新しい設計⽅法論が求められる。
1957年
融けるデザイン

29. 29
引⽤: 融けるデザイン ハード×ソフト×ネット時代の新たな設計論,渡邊 恵太, 2015
1946年
ENIAC
1989年
Web
2007年
iPhone
1946 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2023
もしも「融けるデザイン」が1957年に出版されていたら
ハードウェア、ソフトウェア、
インターネットが融け合う、
⾝体的で体験的なものづくりの時代には、
新しい設計⽅法論が求められる。
なんの話︖
1957年
融けるデザイン
66年前の⼈

30. 30
2012年
ディープラーニング
2023年
GPT-4
2073年
︖︖︖
2012 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2092
AIにおきかえると︖
2055年
︖︖︖
2023年
俺らはイマココ
2045年
シンギュラリティ

31. 31
2012年
ディープラーニング
2023年
GPT-4
2073年
︖︖︖
2012 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2092
AIにおきかえると︖
2055年
︖︖︖
2023年
俺らはイマココ
2045年
シンギュラリティ
AIでUXデザインが変わる︕
たとえば...

32. 32
2012年
ディープラーニング
2023年
GPT-4
2073年
︖︖︖
2012 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2092
AIにおきかえると︖
2055年
︖︖︖
2045年
シンギュラリティ
2023年
俺らはイマココ
この⾔説に
どのくらい確実な
未来への指針が
含まれうるのだろう︖
AIでUXデザインが変わる︕
たとえば...

33. 33
2012年
ディープラーニング
2023年
GPT-4
2073年
︖︖︖
2012 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2092
AIにおきかえると︖
2055年
︖︖︖
2023年
俺らはイマココ
2045年
シンギュラリティ
2055年
Webに相当する
なにかが登場する
2073年
iPhoneに相当する
なにかが登場する

34. 2055年
Webに相当する
なにかが登場する
2073年
iPhoneに相当する
なにかが登場する
34
2012年
ディープラーニング
2023年
GPT-4
2073年
︖︖︖
2012 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2092
AIにおきかえると︖
2055年
︖︖︖
2023年
俺らはイマココ
2045年
シンギュラリティ
32年後に Web が
50年後に iPhone が出るが
あなたはそれを知らない

35. 35
マクロな視点で⾒たとき
私たちは AI が⼈類に普及する80年間の
まだ11年⽬にいるにすぎない
2012 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2092
2023年
俺らはイマココ

36. ま
だ
あ
わ
て
る
よ
う
な
時
間
じ
ゃ
な
い

37. 37
この先の70年で AI をとりまく状況は
何度も変わり、そのたび新しい設計⽅法論が必要になる
しかし1957年にWebもiPhoneも予測できなかったように
それがなんであるかを予測するのは不可能
2012 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2092
2023年
俺らはイマココ

38. 38
「AIでUXデザインは変わるのか」
という問いへの回答は
「AIでUXデザインの『設計⽅法論』は
刻々と変わるにちがいないが
それがなんであるかを⾒通すことは不可能なので
将来展望の議論⾃体にあまり価値がない」

39. 39
ただしこれは裏返すと
「⾒通せる期間内の議論ならば価値がある」
ということでもある
「今⽇のAI技術にあわせたUXデザインはなにか」
という議論であれば適切な答えがある

40. 40
⽻⼭の⾒解は
「AIとUXデザイン」について語るなら
「未来について語るな、今⽇について語れ」

41. 41
「AIならではのUXデザイン」は
存在するのか︖

42. 42
2019年、Google の
People + AI Research (PAIR) チームが
AIプロダクトにおける UXデザインの注意点をまとめた
「People + AI Guidebook」を発表
⽻⼭が⽇本語訳して国内へ紹介
（邦題︓⼈にうれしいAIのためのUXデザインガイド）
引⽤: https://pair.withgoogle.com/guidebook

43. AIプロダクトでよくつまづくデザイン例︓確信度
43
分類モデル（classification）のAIは⾃⾝の出⼒に「confidence: 確信度」と
いう数字をそえます。確信度とは「AIは⾃⾝の回答にどれくらい⾃信があるかを⽰
す値」で、0%〜100%のあいだをとります。「回答の精度」と理解いただいても、今
⽇のところはかまいません（厳密には異なります）。
AIエンジニアは、この数字を1%でも上げるべく、⽇々、汗⽔流しています。
「UXデザインの教科書」
の著者は誰︖
著者は安藤忠雄です
確信度: 43%
AIエンジニア
※正解は安藤昌也先⽣です

44. AIプロダクトでよくつまづくデザイン例︓確信度
44
AIプロダクトでよくある失敗デザインのひとつは「確信度」をそのままユーザーに⾒せ
てしまうケースです。たとえば毒キノコを判定するAIで「写真Aのキノコは⾷べられま
す、確信度:86%」と「写真Bのキノコは⾷べられます、確信度:81%」というメッ
セージが出たとします。ユーザーは86%と81%の差の5%という数字を⾒ても、そ
れが万が⼀の健康被害につながる問題なのか、そこまで⼼配しなくていい差なのか
わかりません。ユーザーはAIの「確信度」がどういうものかそもそも知らないからです。
毒キノコ判定AI
写真Aのキノコは⾷べられます、確信度:86%
写真Bのキノコは⾷べられます、確信度:81%
この 5%はつまりどれくらい
信じていいの︖
外すと俺 死ぬんだけど

45. AIプロダクトでよくつまづくデザイン例︓確信度
45
確信度をユーザーに⾒せる場合、ユーザーにとって理解できる表現に置き換えて⾒
せるようにします。
毒キノコ判定AI
たぶん⾷べられるけど
万が⼀があったらごめん
⾷べられるか微妙なので
⾷べるなら⾃⼰責任で
どっちも
⾷べちゃダメだろ
コレ︕
いや︕
どっちも怖えーよ︕
正しい意思決定。
分類AIの確信度86%では
健康被害が出かねない判断の
実⽤には適さない。

46. 毒キノコ判定AI
これはAIに限ったデザイン課題なのか︖
46
AIと確信度はセットで出てくるので、AIプロダクトのデザイン課題に挙がりやすい、と
いう点はあります。しかし確信度のデザインは、じつは本質的には「提供側が考えた
勝⼿な数値や程度の表現がユーザーに伝わらない」という、私たちがこれまでいくど
となく遭遇してきたデザイン課題であり、AI特有の問題ではありません。
提供者 ユーザー
カッコいい
デザインのアプリを
つくるぞ︕
アイコンも
凝るぞ︕
え、なんで乾電池で
表現されているの︕︖
⾷べれるのどうなの︖

47. 「AIだから」というデザイン課題は存在しない
47
AIプロダクトでよく遭遇するデザイン課題をひとつひとつ取り上げて眺めてみると、
「AIだから」という課題は存在しないということに気がつきます。情報の発信元がAI
か否かに関係なく、インターフェースを通して提⽰された情報がユーザーに理解され
なかったり、誤解されたり、不信感をもたせたり、あるいは誤った操作を誘発したり、
という現象があるだけです。
AI
インターフェース ユーザー
AI以外の
システム
情報の発信元が
AIか否かにかかわらず
情報提⽰が下⼿だと
ユーザーは混乱する

48. 48
「AIでUXデサインは変わるのか」
という問いは、正しい問いになっていません

49. 49
「UXデサイン」とは
「ユーザーを中⼼にものづくりをする」
ことです

50. 50
「AIでUXデサインは変わるのか」
と⾔われても

51. 51
私たちUXデザイナーは
ユーザーの課題解決に必要なら
その時代時代のAIを使ってものづくりをし

52. 52
そして、ユーザーの課題解決にAIが必要でなければ
AIを使わずに他の⽅法を⽤いて
ものづくりを続けるでしょう

53. 53
ユーザーを中⼼に考えるという意味において
「AIでUXデザインは変わらない」
私たちの基本姿勢は
10年後も20年後も、70年後も変わりません

54. 54
ただし
Web（1989〜）やスマホ（2007〜）が
UXデザインの「設計⽅法論」を増やしたように

55. 55
次々と発表されるAI技術が
UXデザインの「設計⽅法論」を増やしてくれる
ことは確実でしょう

56. 56
今⽇のAIをもちいた
良いUXデザインの例

57. 57
では AI を上⼿にプロダクトに
組み込むためには
どうすればいいのでしょうか︖

58. ユーザー体験の改善に AI を上⼿く⽤いた事例
58
メルカリは「出品したらすぐ売れた」という初回のユーザー体験が、ユーザーの2回⽬
の利⽤につながる重要な鍵。しかし「出品したらすぐ売れる」ためには「相場にあった
値づけ」が必須。ところがユーザーは⾃分が出品するものの相場感を知らない。
そこでメルカリではスマホのカメラで出品物を撮影するだけで、AIで画像認識し、そ
の出品物の「売れやすい価格」をレコメンドするようにしている。
うれしい体験 うれしくない体験
出品したら
15分で売れた︕
すごい︕
次も使おう
出品したけど
ぜんぜん売れない
もういいや
使わない
適正な値づけ 不適正な値づけ

59. ユーザー体験の改善に AI を上⼿く⽤いた事例
59
画⾯引⽤: メルカリ スマホアプリ
メルカリの「相場価格」をレコメンドするAI
売りたい品を
撮影
AIの画像認識で
商品を推定
必須項⽬を
⼊⼒
売れやすい価格
が表⽰される

60. ユーザー中⼼の思考と AI は相性が悪い
60
ユーザーの課題を起点にデザインをしていくとき、解決⼿段をあらかじめ限定（「AI
を使おう」など）とすると、ユーザー体験に無⽤なものができやすい。
たとえば:
• ユーザーの課題: バニラアイスクリームが⾷べたい
• 解決⼿段を限定: 絶対にラー油を使うこと
• 結論: ラー油がけバニラアイスクリーム︖
バニラアイスクリームが⾷べたい⼈にはすなおにアイスを渡せばよい。ラー油はいらな
い。同じように解決⼿段を「AIを使うこと」に限定してユーザー中⼼のデザインをしよ
うとすると、チグハグなものになりやすい。
いや・・・
できれば別に
してほしいかな

61. ユーザー中⼼の思考と AI は相性が悪い
61
解決⼿段を限定する 解決⼿段を限定しない
ユーザーの課題: バニラアイスクリームが⾷べたい
解決⼿段: AIを使うこと 徒歩5分のコンビニ
⾏ってきます
あなたに最適な
バニラアイスを
提案します
いや
たいぎい

62. AI 中⼼設計（AI を使うことが⽬的なら）
62
先端の AI エンジニアはユーザーの課題を解決したくて AI を研究しているのでは
なく、AI を研究することが楽しいから研究しているだけである。完全なシーズベース。
AI を使うのが⽬的なら「ユーザーの課題を解決する」のではない。「AI に解決でき
る課題だけに絞って AI に解決させる（それがユーザーの本当の課題かどうかはお
いておく）」のである。あくまで技術を起点に考える思考⽅法をとる。
この思考⽅法はユーザー中⼼の思考と相容れない。
ただし2023年の現在においては「とりあえず AI を使ってみて、社
内に AI リテラシーをためる」こと⾃体が重要な⽬的のケースもあ
る。AI 中⼼設計が⼀概に間違いとは⾔えない。

63. 技術はそのままでは価値を⽣まない
63
どんなにすごい技術であっても、技術はそれそのままでは価値を⽣まない。ユーザー
が使える状態になって、はじめて価値が⽣まれる。
技術そのまま ユーザーが使える状態
いやどうやって
使うのコレ
コンソールから
コマンド⼊⼒!?
できないよ︕
スマホで
かんたん操作で
使える︕
便利だなあ

64. 技術はそのままでは価値を⽣まない
64
技術とユーザーのあいだにはかならず（広義の）インターフェースが存在する。ユー
ザーに AI が価値を⽣むようにインターフェースをデザインする。
技術 ユーザー
インター
フェース
（広義）
デザイン

65. AIプロダクトでいちばん難しいこと
65
AI を⽤いたプロダクトでいちばん難しいことは、そもそも AI 以前に、プロダクトがプ
ロダクトとしてまともに使えるものにすること。世の中に（AIを使うかどうかに関わら
ず）星の数ほどスタートアップや新規事業があるのに、ほんの⼀握りしか残らないの
はなぜか︖ AI 以前に、そもそもまともなプロダクトをつくるのが難しいからだよ︕
プロダクトがダメなら、どんな優れた AI が搭載されていても、その AI の価値はユー
ザーに届く前に墜落する。
そもそもプロダクトがダメ ユーザーに AI の価値が
届く前に墜落する

66. 66
まとめ

67. まとめ
67
1. AIでUXデザインの『設計⽅法論』は刻々と変わるにちがいないが、それがなんであるかを⾒通すこ
とは不可能なので将来展望の議論⾃体にはあまり価値がない。
2. 裏返すと「⾒通せる期間内の議論ならば価値がある」ということ。たとえば「今⽇のAI技術にあわ
せたUXデザインはなにか」という議論であれば適切な答えがある。「AIとUXデザイン」について語る
なら「未来について語るな、今⽇について語れ」
3. AIプロダクトでよくある失敗デザインのパターンはある。しかしその本質は「AIだから発⽣するデザイ
ン課題」ではなく「提供側が考えた勝⼿な数値や程度の表現がユーザーに伝わらない」という、私
たちがこれまでいくどとなく遭遇してきたデザイン課題。AI特有の問題ではない。
4. ユーザーを中⼼に考えるという意味においては「AIでUXデザインは変わらない」。何⼗年経っても
その姿勢は不変。
5. ユーザー中⼼の思考と AI は相性が悪い。
6. AI を⽤いたプロダクトでいちばん難しいことは、そもそも AI 以前に、プロダクトがプロダクトとしてま
ともに使えるものにすること。

68. 68
今
日
︑
貴
様
ら
は
も
は
や
ウ
ジ
虫
で
は
な
く
な
っ
た
貴
様
ら
は
Ｕ
Ｘ
デ
ザ
イ
ナ
ー
だ
だ
が
Ｕ
Ｘ
デ
ザ
イ
ナ
ー
は
永
遠
だ
そ
れ
は
貴
様
ら
も
永
遠
だ
と
い
う
こ
と
だ
だ
が
肝
に
銘
じ
て
お
け
Ｕ
Ｘ
デ
ザ
イ
ナ
ー
は
苦
悩
す
る
そ
の
た
め
に
存
在
す
る

69. そして僕は粛々とサービスデザインをするだけ
69
「そして僕は粛々とサービスデザインをするだけ」というタイトルは、
1984年の⼤沢誉志幸のヒット曲「そして僕は途⽅に暮れる」をオマージュしたもの
です。わかりづらい。
1984年
そして僕は途⽅に暮れる
⼤沢誉志幸
1946 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2023
画像引⽤: https://www.sonymusic.co.jp/artist/YoshiyukiOhsawa/discography/MHCL-30024

70. 70
ありがとうございました
⽻⼭ 祥樹 @storywriter

71. ⽻⼭のプレゼンのアレ が、
LINE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