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

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」

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  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
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
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
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
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
「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？」

18
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？」

20
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
「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。

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
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。

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
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。

35
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
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
対策：がっつりユーザー調査しましょう。

38
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
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の⽂字数を⾒る

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」

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」

56
「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」

57
共同学習を計画する
ユーザーの教育をしましょう。

58
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
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
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
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
ギャン泣き。
状況もわからず
歌うなあぁぁ

69
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
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」

72
「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」

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
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
Facebook、ぜひ、つながってください！

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
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