人工知能（AI）はUX / UIデザインの問題をどのように解決しますか？

あなたは人工知能（AI）が私たちの将来の生活を変えると言う神託者になるべきではありません。 実際、人類は何十年もの間、ロボットとテクノロジー、または私たちの生活を楽にする人生を通して私たちに同行するユビキタスな仮想アシスタントを夢見てきました。

これらの夢は、人工知能の急速に進歩する技術の進歩のおかげで、ゆっくりと実現しつつあります。

グーグル、IBM、フェイスブックなどの大手ハイテク企業はすでにこのトピックを把握しており、熱心に取り組んでいます。 2016年以来、Googleの企業モットーは「AIファースト」です。 そのため、企業がUX / UIデザインにAIを実装し始め、そこから何か役立つものを手に入れる時が来ました。

• AIを使用して、製品やサービスをさらにユーザーフレンドリーにするにはどうすればよいでしょうか。
• AIベースの製品とサービスに適用されるUXデザインの原則は何ですか？
• このテクノロジーの開発におけるUXデザイナーの役割は何ですか？
• AIでまともな未来をどのように確保できますか？

UXとは何ですか？

今日、どの製品（物理的またはデジタル製品）でも、便利でユーザー指向の設計を提供する必要があります。 使い方を理解するのに時間がかかりすぎると、誰もその製品を気に入らないでしょう。 どの製品も、直感的で刺激的なインターフェースと、最初から最後までシームレスなユーザーエクスペリエンスを提供する必要があります。 これはまさにUXデザイナーが責任を負うものです。 一般的に言って、モバイルアプリ、ウェブサイト、その他のデジタルサービスを使用する人の生活を楽にします。

UXデザイナーは、将来のユーザーをよりよく理解するために、さまざまな観察や調査を実施するだけでなく、ウェブサイトやアプリでのユーザーの行動を追跡する多くのデータを処理します。 その後、これらの結果を組み合わせて、ターゲットのペルソナを作成します。 これにより、特定のオーディエンスにサービスや製品を迅速かつ繰り返し提供できます。

しかし、AIはどのように役立つのでしょうか？

AIソリューションがUXを改善する方法は次のとおりです

前述のように、ユーザーエクスペリエンスは、広範なテストを通じて定義されます。 多くのユーザーが製品をテストし、このデータまたは調査に基づいて、設計者は何を最適化でき、何が完全に機能するかを定義します。 人工知能の使用にも同様の目標があります。アルゴリズムやその他の自動化ツールに基づいて人間の行動をよりよく理解することです。

人工知能は通常、ユーザーがアプリやウェブサイトをどのように使用しているかを追跡するために使用されます。 アプリのユーザーフロー、ユーザーが製品にアクセスするために使用するデバイス、終了ページ、タイムセッションなど、幅広い広範なデータを提供します。これらのデータは、AIによって評価および分析されます。

基本的に、利用可能なデータが多いほど、AIはより適切に学習できます。

より良いユーザーインタラクションのための新機能

今日、私たちは日常生活のいたるところにAIを見つけることができます。スマートフォン、時計、スマートホーム、車、そしてAlexa、Siri、GoogleHomeなどのスマートボイスの友達です。 飛行機のパイロットやヨットの操縦者をガイドするのに役立ちます。

UXデザイナーの場合、デザインシステムを制御したり、スケッチからコードを含むインターフェイスを自動的に作成したり、Photoshopで画像をレタッチしたりします。

結局のところ、それは時間を節約し、それらを欠いている人々のための創造的な解決策を開きます。

AIは、自動化と膨大なデータ処理だけではありません。 洗練された機械学習と組み合わせると、人間に信じられないほど実用的なメリットがもたらされます。

これは、UXの最大の機会と可能性、つまり予測的および予測的設計が存在する場所です。

予測設計

定義上、Anticipatoryは、反応的であるだけでなく、基本的にプロアクティブで大規模な自動化された予測コンテンツの作成に焦点を当てた設計分野です。

予測設計は、モノのインターネット、AI、機械学習、UX設計を組み合わせたものです。 この設計の目標は、ユーザーのニーズを予測し、適切なアクションを開始できる範囲で、ユーザーの行動を学習して理解することです。 これは、信じられないほど便利なユーザーエクスペリエンスを提供する絶好の機会を提供します。

私たちは毎日平均35,000の意思決定を行うことが証明されています。 毎日私たちに影響を与える精神的ストレスは、良い決定を下す私たちの能力に悪影響を及ぼし、最終的に私たちを落ち込ませます。 AIを使用すると、予測設計の精神で製品やサービスを設計できるようになります。これにより、意思決定が不要になり、精神的ストレスが軽減され、より重要なことに時間を割くことができます。

より良いUXのための予測的デザインの例

数え切れないほどの例が、予測設計からすでに恩恵を受けています。 いくつかの予測的なUXアプリケーションは、私たちの日常生活の中ですでに見られます。

Spotifyは私たちが聞きたいものを知っています。 Netflix、私たちが見たいもの。 Nestは私たちに適した温度を調整します。 GoogleとWhatsappは、メッセージへの自動応答を提供するか、アクションの推奨事項を提供します。

多くのeコマースショップでは、過去に購入したものに基づいて、数回クリックするだけで商品を選択できます。 より多くのユーザーがあなたの製品を使用するほど、よりパーソナライズされたオファーが提供されます。

この文脈において、「適応型UX」という用語は、特定の製品やサービスを体験する方法をすでに変えています。

AIを使用すると、製品インターフェイスをさまざまなコンテキストにさらに適切かつ正確に適合させることができ、ユーザーの関与を最小限に抑えて最大の結果を生成する必要があります。

人工知能の時代におけるUXデザイナーの役割

AIに関する意見は2つの派閥に分かれています。 AIを完全な自動車労働と他の多くの利点を備えたユートピアの未来と見なす人もいれば、絶え間ないデータ漏洩や失業などを伴う潜在的に破壊的なテクノロジーとしてAIを扱う人もいます。

UXデザイナーはその中間にいます。 彼らの仕事は、人々と彼らのニーズが常に中心にあることを保証することです。 そして、これが彼らがAIを使ってそれに対処する方法です。

AIチャットボット：男性が尋ねる、ボットが答える

AIソフトウェア開発は、特に企業への問い合わせに関して、その強みを示しています。チャットボットは、顧客の要求を自動化して、サービス管理部門に入る前にインシデントや問い合わせをより正確に解釈します。

テクノロジーが成熟するにつれて、使いやすさやユーザーエクスペリエンスの向上などのプラスの効果が明らかになります。 短期的には、テクノロジーは確かに人間に取って代わることはありませんが、中期的には、手動による介入の必要性を徐々に減らし、カスタマーサポートチームの作業をはるかに容易にします。

より良いユーザーインタラクションのためのインテリジェント検索

デザイナーとWeb開発者は、人工知能を使用してWebサイトの検索機能を最適化できます。 多くの顧客は、オンラインストアでさまざまな検索用語を使用しています。 それはAIにたくさんのデータを与えます。 AIはコンテンツのインデックス作成に役立ちます。すべてのコンテンツには検索フィルターがプリロードされています。

顧客が特定の検索クエリを入力すると、検索機能は関連する用語を提案します。 これにより、予測の精度が向上します。 Webサイトのコンテンツのインデックス作成により、ユーザーエクスペリエンスが向上するため、検索のバウンス率が低下し、オンラインストアのパフォーマンスが向上します。

AIによるWebアプリケーションの多言語サポート

今日の多くのWebアプリケーションは、コンテンツの自動翻訳を提供しています。 Microsoft TranslatorAPIなどのサービスやGoogle翻訳などのツールは自動翻訳を処理し、さまざまなアプリケーションに簡単に統合できます。 ソース言語とターゲット言語は自動的に認識され、テキストも他の言語に翻訳されます。

AIで感情を探る

AIは人間のように感じることはできませんが、人間からデータを受け取り、それに応じて行動することはできます。 たとえば、このイノベーションには次のものが含まれます。

• カーソルの動き
• アイコンタクト
• ウェブサイトで過ごした時間
• ウェブサイト/アプリでのアクティビティ
• 顔認識
• セッションの長さ
• バウンス率

これらの要素を総合すると、Webサイトのさまざまなコンポーネントとその要素への応答を分析するためのデータとして使用できます。 AIは結果をサブグループに分類します。 たとえば、「顧客は満足、怒り、イライラしましたか？」、「顧客は関連情報を見つけましたか」、「Webサイトのどの部分を改善する必要がありますか？」などです。

スマートコンテンツ

AIは、パーソナライズされたコンテンツでUXを向上させることもできます。 特定のサッカークラブのファンを、現在のクラブイベントを強調したり、新しいクラブ商品を紹介したりする記事に送ることができます。

一方、マウンテンバイカーはバイエルンで最高のトレイルを示すティーザーを受け取り、オールスマンは彼のスポーツに最適な海について何かを学び、スキーヤーはスキーについての記事について学びます。 誰もが自分に役立つ可能性が最も高いコンテンツへのリンクを取得します。

これを行うためにAIは何ができますか？

AIは、訪問者のデータ駆動型プロファイルを作成し、それに基づいて、カスタマイズされたコンテンツオファーを作成して、パーソナライズされたコンテンツを通じて購入するように誘惑することができます。

AIは、コンテンツがどの程度うまく機能しているかを評価し、どのタイプのコンテンツが機能していないかを測定できます。 コンテンツは、テキスト、インフォグラフィック、ビデオ、ポッドキャスト、またはクイズの形式で表すことができます。

AIと自動車デザインテスト

AIベースのテスト自動化も、特にWebアプリケーションの分野で非常に効率的に開発されています。 ニューラルネットワークとクラスタリングアルゴリズムを的を絞って使用することで、ウェブサイトやアプリのさまざまな部分が分析され、モデル化されます。

ここでは、ニューラルネットワークは、ボタン、テキストボックス、画像、ドロップダウンリストなどの基本的なWebサイト要素を認識するようにトレーニングされています。 テストケースとテストシナリオは、人間の介入なしにすでに自動的に作成できます。

リリース頻度が増え続けるアジャイルソフトウェア開発では、ソフトウェアテストを可能な限り効率的にするための期待が必要です。 AIテストの自動化は最先端になりつつあります。 将来的には、人工知能が強化されたサポートを提供し、テストプロセスの保守をさらに容易にします。

テストの結果は、ユーザーの認知モデルに基づいています。 このようなモデルは、潜在的なユーザーの現実的な学習行動をシミュレートできます。 これには別の利点があります。このような「コグニティブクラッシュテスト」を使用すると、運用効率の点で妥協することなく、「従来の」ユーザーエクスペリエンス評価のコストを大幅に削減できます。

多くの企業にとって、手動テストの実施には非常に時間がかかり、さまざまなブラウザ、オペレーティングシステム、およびデバイスによるテスト量の増加により、タスクはさらに困難になります。 自動化された機能テストを実行および分析するためのAIの包括的なソリューションを使用すると、時間の節約と品質の向上の恩恵を受けることができます。

グラフィカルユーザーインターフェイスの終わり？

以前は、マウスとキーボードでコンピューターを制御していませんでしたが、マシンと対話するには複雑なコマンドを知っている必要がありました。

しかし、人間にとって最も自然な相互作用が依然として彼らの言語であることはほとんど忘れられています。

フライトを予約する前に、10の異なる画面で、18の手順を実行して、多くの入力フィールド、選択ボックス、ドロップダウンリスト、およびボタンをナビゲートする必要があります。 しかし今では、人工知能を使用して顧客体験を最適化し、画面を忘れることができます。

人工知能のおかげで、自然言語を構造化データに変換でき、それに基づいてアプリケーションが目的のアクションを実行できます。

さまざまなデザインやさまざまなメニュー、ボタン、ショートカットを備えた豊富な画面を処理する必要がなくなりました。 たとえば、ユーザーは「できるだけ早く100ドルを普通預金口座に送金してください」と言うことができます。

このインタラクション機能は、ユーザーにとって非常に大きな認知的救済を示しています。

まとめ

確かなことは、人工知能の時代が確かに来たということです。 そして、インターネットがすぐに行き来できる「トレンド」ではなかったように、人工知能もそうではありません。 すべてのテクノロジーの巨人は、AIをすべての分野で変革の可能性を秘めた中心的なテクノロジーとして認識しています。

Googleだけでも、1,000人を超える研究者がこの分野でのみ働いており、これに基づいて会社のすべての活動を再考しています。 人工知能は残り、急速に進化します。 そして、それは私たちのコンピューターやスマートフォンの使用に影響を与えるだけでなく、私たちの日常生活を永遠に変えるでしょう。