AIとユーザーエクスペリエンスの出会い：挑戦は残るが、機会はより明るく輝く

人工知能（AI）が私たちの日常生活や職業生活のあらゆる分野に及ぼす驚くほどのスピードで進化していることを考えると、圧倒されたり、甚至恐怖を感じることもあるかもしれない。しかし、技術が現在提供しているものを最大限に活用するために、視点の転換が必要である。変化は多くの場合不快なものであるが、新しい可能性も生み出す。UXデザインにはどうなるのか？AIを受け入れることで、デザイナーがこれまでにできなかったことを注力できるのではないか？これまで、デザイナーの注意は、探索したいことよりも、完了しなければならないタスクに注がれていた。

世界経済フォーラムは、2020年から2025年にかけて、AIの進化により、世界中で8500万の仕事が混乱する一方で、9700万の新しい雇用機会が生まれると予測している。この変化は、ウェブデベロッパーとデジタルデザイナーの成長予測と一致しており、アメリカ合衆国労働統計局は、2022年から2033年にかけて、雇用が16%増加することを予測しており、これは平均成長率を大幅に上回るものである。ただし、人間と機械が仕事を共有するバランスのとれた未来では、人間のスキルの需要は著しく増加する可能性が高い。

これは、ステップアップ、スキルアップ、リスキルの呼びかけである

「コードの猿」だけでは不十分である時代に入っている。プロフェッショナルは、高いレベルの思考者やキュレーターに進化し、良いデザインと悪いデザインが何であるかを理解する必要がある。自満は将来の場所を見つけることはない。すべてのプロフェッショナルは、仕事を見直し、AIのダイナミックな分野にオープンな心でアプローチする必要がある。つまり、AIと共に仕事をする方法を見つける必要がある。《どのようなタスクを自動化できるか？どのようなAIツールがあなたのデザイン目標と一致するか？AIの限界は何であるか？》継続的な学習が必要である。

UXデザイナーはAIをどのように活用できるか

人間と機械のコラボレーションを最大限に活用するには、後者を置き換えではなく、ファシリテーターとして考える必要がある。そうすることで、UXデザイナーは、アイデアのブレインストーミングから最終製品の微調整まで、デザインプロセスのあらゆる段階でAIを活用できる。

UXデザイナーのツールボックスにAIを組み込むことの最も有益な側面の1つは、ルーチンタスクを自動化する潜在性であり、それによりワークフローが迅速化される。たとえば、ユーザー研究はデザインプロセスの重要な要素であるが、時間がかかることもある。AIの助けを借りて、カスタマーインタビューを迅速に有効な洞察に変えることができる。同様に、ユーザーの行動を分類したり、将来の行動を予測したり、膨大なユーザーデータから洞察を抽出したりするためにAIを活用することで、デザイナーはデザインプロセスの他の側面に重点を置くことができる。

AIアルゴリズムが膨大な情報を処理する能力により、消費者感情（ソーシャルメディアプラットフォーム、フォーラムなど）を分析し、トレンドを特定し、ユーザージャーニーをマッピングおよび最適化することが容易になる。こうして、AIはUXデザインプロセスをよりデータドリブンにし、デザイン上の選択は仮定ではなく、実証的な証拠に基づいて行われるようになる。

UXデザインは反復的なプロセスであるため、A/Bテストプロセスを自動化することで大幅に利益を得ることができる。これにより、デザイナーはさまざまなデザインバリアントを実験し、ユーザーのエンゲージメントと満足度への影響を積極的に測定し、ユーザーのフィードバックと観察された行動に基づいてデザインを改良することができる。さらに、デジタル製品とのユーザーのやり取りを分析し、ユーザーの行動を追跡し、パターンを特定することで、AIアルゴリズムはデザイナーがインターフェイスをどのようにナビゲートするか、どの機能とやり取りするか、どのような困難に直面するかをよりよく理解することができる。

現在、これらのAIツールは私たちのリーチ内にあり、ワークフローにすみすまして入ってきている。たとえば、Figmaには、Attention Insightというツールがすでに利用可能であり、ユーザーの注意がどこに向かっているかを予測することができる。また、Font Explorerというツールもあり、デザイナーが完璧なフォントを見つけるのを支援する。リストはまだ続き、毎日成長している。

AIのアクセシビリティへの潜在的な影響

AIは、障害を持つ個人のユーザーエクスペリエンスを向上させると同時に、企業がアクセシビリティ規制と基準を遵守するのを支援する可能性がある。デザイン段階から、デザイナーはアクセシビリティを向上させるための提案を提供できるAIとMLアルゴリズムを活用できる。たとえば、色のコントラストを強化したり、画像に代替テキストを追加したりする。マシンラーニングアルゴリズムの進歩により、リアルタイムで潜在的なアクセシビリティの問題を特定し、視覚障害、聴覚障害、運動障害、認知障害などの障害を持つユーザーが直面する課題に対処することができる。

AIテクノロジーの能力を活用することで、デザイナーは言語、年齢、他の要因がデジタル製品へのアクセスを妨げるユーザーグループを克服するのを支援できる。簡単に言えば、AIはデザイナーがデザインプロセスを進めるにつれて、より包括的なウェブサイトやアプリケーションを作成するのを支援できる。

人間がユーザビリティテストを実施すると、共感、直感、認知の独自のニュアンスを仕事に持ち込む。彼らは、インクルージョン、公平性、さまざまなユーザーグループへの影響に関する倫理的考慮事項に特別な注意を払うことができる。ただし、人間がテストを実施するときに伴ういくつかの潜在的な落とし穴と課題もある。テスターは、発展するアクセシビリティ基準とガイドラインを包括的に理解していないことがあり、不完全な評価につながる可能性がある。さらに、支援技術の経験が不足していることが、障害を持つユーザーがインターフェイスとどのようにやり取りするかを正確に評価することを妨げる可能性がある。アクセシビリティテストは徹底的に行われる必要があり、AIはその能力を活用して膨大なデータを迅速に正確に分析できるため、役に立つことができる。

自然言語処理（NLP）アルゴリズムが、ウェブ上の書き込みコンテンツをよりアクセシブルにするのを支援する方法について考えてみましょう。テキストを読みやすさのために分析し、よりシンプルな言語を提案し、認知障害のあるユーザーにとって課題となる可能性のある潜在的な問題を特定する。こうして、エラーメッセージ、ラベル、説明などの、しばしば見落とされる要素も、よりユーザーフレンドリーで包括的なものになる。

これは、人間の知能と人工知能の理想的なコラボレーションである。各々の課題を相互に補完しながら、よりアクセシブルな世界を作るのではないか。悪い考えではないでしょう。

人間だけが人間のために人間のように創造できる

優れた製品を作ることは、現在の需要を満たすことだけではない。AIは歴史的なデータに依存しているため、革新と将来の需要を予測する能力が制限される。次の大きなことの先駆者となることを考える責任は、人間に残っている。AIは過去のデータに基づいた解決策を提供できるが、独創的な、第一原理的な思考には苦労する。

共感が不可欠な分野では、人間がデザインプロセスを推進する必要があることは明らかである。AIをどのプロセスに参加させるかは、デザイナー次第である。人間と機械のどちらが特定の状況で特定のタスクをより良く行えるかを判断する能力は、価値がある。2人のチームメンバーが一緒にジグソーパズルを解くことを想像してみましょう。各人がパズルを完成させるために自分の役割を果たす。パズルは複雑で、多くの時間、努力、集中が必要かもしれないが、2人が一緒に作業すると、ピースはより迅速に、より包括的にまとまり、活動はより楽しく、ストレスが減る。人間とAIのコラボレーションがどのようなものであるかを表現する1つの方法である。