そこで、AI 機能またはアプリケーションのユース ケースを提案し、ビジネス ケースで正当化し、承認を受けました。 順調です。 次は何を行いますか? さて、関係者は何かを見る準備ができました。
生成型 AI ベースの機能を使用してアプリケーションを構築する場合は、ここで提供されているヒントとガイダンスを考慮して、必要なユーザー エクスペリエンス (UX) を作成することが重要です。 これらの重要な原則を理解することは、ユーザーのニーズに最も適した魅力的で効果的なアプリケーションを構築するのに役立ちます。
次のガイダンスでは、生成型 AI アプリケーションの UX を開発する際に考慮すべき考慮事項について説明します。カスタム の副操縦エクスペリエンスの構築に関する考慮事項に焦点を当てています。
この記事は、次の目的に役立ちます。
- UX フレームワークのオプションを調べ、ユース ケースに最適なアプローチを選択します。
- 副操縦を開発するための 3 つの基本原則と、人間と AI の相互作用のガイドラインについて説明します。
- 強力な入力と出力の設計を通じてコラボレーション UX を実現する方法を見る
次のガイダンスでは、カスタムの副操縦エクスペリエンスを構築するための考慮事項に焦点を当てて、生成 AI アプリケーションの UX を開発する際に考慮すべき考慮事項について説明します。
この領域は非常に流動的であり、学ぶことがたくさんありますので、より深いダイビングのための重要なリソースを提供しました。 Microsoft の責任ある AI の原則 および HAX (HumanAI Experience) Toolkit この記事の背後にある研究と実際のエクスペリエンスの背景を示します。
ジョブを完了するための適切なフォーカス
次のガイダンスでは、カスタムの副操縦エクスペリエンスを構築するための考慮事項に焦点を当てて、生成 AI アプリケーションの UX を開発する際に考慮すべき考慮事項について説明します。
UX には、次の 3 つのフレームワークバリエーションを考慮する必要があります。
- サポート情報フォーカス全体にイマーシブ
- アプリ内支援のフォーカス
- 単一エンティティ フォーカス用に埋め込まれている
これらの各フレームワークについて詳しく見てみましょう
サポート情報全体のイマーシブ フォーカス
従う良いルールは、タスクがより重要であるほど、より多くの不動産が必要です。
イマーシブ環境では、キャンバス全体を使用して関連情報を表示し、より深い洞察を得ることができ、ユーザーの気を散らす作業を減らすことで、完全に重点を置いたエクスペリエンスが提供されます。 このフォーカス レベルは、特定のデータ ソースに関連する情報を表示するアプリケーションに最適です。 たとえば、 Microsoft の Project Sophia に似た AI によって生成されたダッシュボードや、 Microsoft Copilot for Security が包括的なプロセスをユーザーに案内する方法などがあります。 イマーシブ空間では、複雑なデータや情報をユーザーが理解して分析しやすくなります。
アプリ内エクスペリエンスの支援に重点を置く
既存の機能を拡張するアシスタントとして copilot を統合することで、ユーザーが既に作業しているアプリケーション (Microsoft Teams、Power BI、独自のアプリなど) 内から AI を利用した支援にアクセスできるようにします。
アプリ内フォーカスを使用することで、ユーザーはツールまたはインターフェイスの切り替えを回避できます。 このフレームワークにより、副操縦士はユーザーのワークフローにシームレスに統合でき、現在のタスクを中断することなく、関連する提案、情報、サポートをオンデマンドで提供できます。 このビューでは、主要なコンテンツ領域を妨げずに、ツール、情報、および支援に継続的にアクセスできます。 これは、継続的なサポートまたは監視を必要とするアプリケーションに特に有効です。
1 つのエンティティの埋め込みフォーカス
単一エントリ ポイントを埋め込むと、アプリケーションへの副操縦の統合が簡素化され、複雑さが軽減され、ユーザーは特定の項目やアクションに対するサポートを受けることができます。 これは、永続的な画面領域を占有することなく、コンテキスト対応の支援を使用してシームレスな副操縦エクスペリエンスを作成するのに役立ちます。
このオプションは、不定期のガイダンスや対話のみを必要とするタスクに最適ですが、より複雑な操作や詳細な操作には適していない場合があります。 copilot を完全に埋め込むには、一般的な対話パターンに合わせる必要があります。たとえば、アクションを実行するために副操縦を呼び出すコードの一部を強調表示したり、ユーザーが分析ダッシュボードのグラフを詳しく調べたりできるようにする必要があります。
セカンダリ フォーカスを組み込む
これらの 3 つのフレームワークのいずれかを個別に使用するだけでなく、選択したフォーカスを追加のフレームワーク オプションで補完することで、より堅牢なエクスペリエンスを作成できます。 イマーシブまたは支援的な副操縦を備えた埋め込みオプションを組み込むことで、ユーザーにさらなる価値を提供できます。
ユース ケースにどのレベルのフォーカスを選択するかに関係なく、最終的な目標は、ユーザーに対して肯定的で生産性の高い副次的なエクスペリエンスを提供することです。 次のガイドラインは、効果的な UX 設計を通じて、副操縦の成功を最大化するために役立ちます。
副操縦 UX の 3 つの基本原則
AI 主導のエクスペリエンスは印象的な場合があり、会話型の元のコンテンツと思われるものに対して、人々が感情的で信頼できる応答を持つことは珍しくありません。 しかし、副操縦士は、トレーニングされた情報を使用して、本質的に真実を理解せずに単語単位の応答を予測します。 したがって、次の原則に基づいて、ユーザーに適切な期待を設定することが重要です。
原則 1: コントロールの人間
すべての優れた副操縦エクスペリエンスは、次の基本的な概念に根付きます。副操縦は、単にユーザーをサポートするためのツールです。 人間はパイロットです。
この期待値を設定するには、ユーザーを運転席に配置します。 つまり、必要な情報を提供しながら、副操縦士の動作に関する透明性を提供します。 その機能と制限事項を伝え、出力の基になっているデータを明確にします。 この情報を意味のある人間のコントロールにパッケージ化して、ユーザーが自信を持って反復的に自分の目標に向けて副操縦士を導き出せるようにします。
たとえば、副操縦機能を導入する場合は、UI 上のアクション ワードで "copilot" という単語をロックしないでください。 "copilot, summarize" の代わりに、「副操縦で集計する」と言います。この言語は、copilot が単なるアシスタントであることをユーザーに通知します。
原則 2: 副同型化を避ける
現在利用可能な生成 AI エクスペリエンスの多くは、自然な人間の言語を密接に模倣できます。 このテクノロジは非常に優れているため、ユーザーがその性質と能力に対して不適切に高い期待を持ち、したがって副操縦士の応答に依存する可能性があります。
ユーザーがこれらの前提を立てないようにする方法はいくつかあります。
副操縦士にその声を与えます。 副操縦が人間に似ているという認識を避けるために、適切な言語を使用し、応答内の特定の単語を避けるためにそれを教えます。 たとえば、副操縦が人間に似ていると伝える可能性があるため、どのようなコンテキストでも "理解する"、考える"、"感じる" などの言葉は避けてください。 代わりに、"処理" や分析などのマシンに関連する単語を使用してください。
しかし、副操縦士が一人称単数代名詞(私、私、私、自分自身)をその応答で使用できるようにすることは、より会話的であるためうまく機能します。 また、一人称の複数の代名詞 (私たち、私たち、私たち) を使用してユーザーと副操縦士を一緒に参照しても問題ありませんが、それらの代名詞を使用して会社のみを代表しないでください。 なぜですか? これは、副操縦士のライセンスをあなたの声に与え、場合によってはあなたの会社の代わりに話しているように見えるからです。個性に光を放つ。 UI 内で副操縦士と呼ばれるもののへの影響を考慮してください。 ユーザーに紹介する方法と、マーケティング資料やサポート資料にどのようにメンションするか。 より多くの文字を与える、より多くのそれを人間化します。
原則 3: 直接的および間接的な利害関係者を検討する
すべてのテクノロジと同様に、生成型 AI アプリケーションには、プライマリ ユーザー以外にも到達できる影響があります。 設計プロセス全体を通して、直属のユーザーだけでなく、製品が影響を与える可能性のあるすべてのユーザー、特に最も脆弱な直接的および間接的な利害関係者を検討してください。 プライマリ ユーザーと、出力を表示する可能性がある他のユーザーの両方を設計することを習慣にします。 生成型 AI アプリケーションの意図しない結果の可能性を含め、より広範な結果を考慮することが重要です。
これらの考慮事項は組織ごとに異なるので、チームといくつかの潜在的なユーザーと話し合い、次のような質問をします。
- この出力はどのように使用できますか?
- ユーザーは他のユーザーと共有していますか?
- 他のチームまたはグループは、生成 AI 戦略をレビューする必要がありますか?
- 最も脆弱な利害関係者は誰であり、どのように保護できますか?
- さまざまな能力を持つユーザーを支援するために、意味のある人間のコントロールを実装していますか?
- テクノロジが失敗した場合や誤用された場合、意図しない結果は何でしょうか。
アプリケーション ライフサイクルのエクスペリエンスの設計
初回実行のエクスペリエンス
ユーザーが初めて副操縦を呼び出すとき、会話を開始するのに十分な魅力的な情報を得る必要があります。 彼らは、副操縦者ができることとできないことに自信を持つ必要があるため、AI を使用できるさまざまな方法を新しいユーザーに必ず示してください。
Microsoft の調査によると、ユーザーは、副操縦士ができることを説明し、開始方法に関する提案を提供するエクスペリエンスを好みます。 このようなエクスペリエンスを作成する方法は多数あり、エンド ユーザーと異なるアプローチを試してみることをお勧めします。 次の考慮事項は、 HAX ツールキットに由来し、ユーザーの期待を設定するために組み合わせることができるいくつかの手法を提供する設計パターンを使用できます。
- システムでできることを明確にします。 AI システムが何を実行できるかをユーザーが理解できるように支援します。
- システムが実行できる操作をどの程度適切に実行できるかを明確にします。 AI システムが間違いを犯す頻度をユーザーが理解できるように支援します。
誰もがこの分野で学び、あらゆる副操縦の努力を成功させるためには、オープンな心を保ち、創造的に考える必要があります。 実験、学習、発見、さらには独自の研究を行う準備をしてください。
その他のガイドラインは、アプリケーションのライフサイクルの過程で考慮する必要があります。 最も関連性の高いものの一部を、対応するパターンへのリンクと共にここに示します。 microsoft のその他のガイドラインについては、 HAX デザイン ライブラリを参照してください。
対話中
- 関連する社会規範に一致します。 ソーシャルコンテキストとカルチャコンテキストを考えると、ユーザーが期待する方法でエクスペリエンスが確実に提供されるようにします。
- 社会的バイアスを軽減する。 AI システムの言語と動作によって、望ましくない不公平なステレオタイプや偏見が補強されないようにします。
問題が発生した場合
- 効率的に訂正できるようにする。 AI システムが間違っているときに、簡単に編集、調整、または回復できるようにします。
- システムが何をしたかを明確にします。 ユーザーが AI システムが動作した理由の説明にアクセスできるようにします。
残業
- 詳細なフィードバックを奨励する。 ユーザーが AI システムとの定期的な対話中に、ユーザーの好みを示すフィードバックを提供できるようにします。
- グローバル コントロールを提供します。 ユーザーが AI システムが監視する内容と動作をグローバルにカスタマイズできるようにします。
Collaborative UX
副操縦士は、変更を加えたり、追加のデータを必要とせずに新しい例を作成したりすることで、既存の情報を改善できます。 ただし、この機能は、副操縦士が間違った応答や役に立たない応答を生成する場合もあることを意味します。
製造の可能性を減らすために、1 つの良い方法は、ユーザーが副操縦を指導し、 コレクション UX と呼ばれるものの個人的な目標と目標に移動できるようにすることです。
入力と出力の設計に関する次のヒントを使用して、ユーザーの共同作業環境を作成できます。 また、人間と AI のパートナーシップを使用してコラボレーション UX を構築するためのこれらの ベスト プラクティスに従うと役立つ場合もあります。
入力デザインのヒント
効果的な入力設計は、コラボレーションエクスペリエンスの基礎を形成します。 適切に構造化された入力を行うためにユーザーを導くことによって, これは、関連性と正確な応答のための基盤を築きます.
1: ユーザーが作業を進めるのに役立つ提案を提供する
ジェネレーティブ AI は新しいテクノロジであるため、多くのユーザーが何を行うか、すぐに入力するかを知ることは困難です。 長い形式の自然言語の入力は、多くの人にとってまだ習慣ではありません。 ユーザーが作業を進めるのを助けるために、大きな入力ボックスや文字カウンターなどの明確な提案とアフォーダンスを提供して、快適なオンボーディング エクスペリエンスに加えて、適切な入力を形成するように促します。
より具体的なニーズに応じて、ユーザー固有の短いクエリを提供するプロンプトブックなどの機能を追加して、予測可能で反復可能な方法でカスタム データと対話することで、有用な情報をより迅速に得ることができます。
2: 詳細情報を奨励する
ユーザーが適切で詳細な入力を作成するのに役立つもう 1 つの方法は、さまざまな要素を使用するエクスペリエンスを設計することです。
たとえば、1 つの一般的なプロンプトを複数の入力フィールドに分けることができます。 次のような 4 つの入力に置き換えます。
- タイトルを入力する
- さらに詳細を追加する
- 画像を含める
- トーンを説明する
3:トーンやその他のオプションを使用して入力のカスタマイズを許可する
トーンと言えば、ユーザーが最初に定義済みのオプションを提供することで、入力をカスタマイズするのに役立ちます。 ユーザーがトーン設定をクリアしていることを確認し、会話内でいつでもトーン設定を変更できることをユーザーに知らせます。
4: マルチモーダル設計でユーザーの対話とエンゲージメントを強化する
ユーザーが任意のデバイスまたは方法を通じて効率的に副操縦に関与できるようにするには、入力インターフェイスで複数のモダリティを提供します。 この組み込み作業は、音声とテキストの両方のオプションを追加することを意味し、多言語入力を可能にまで拡張できます。 入力を作成するための複数のオプションをユーザーに提供することで、ユーザーがより簡単かつ共同作業的に通信できるようになります。
出力設計のヒント
コラボレーション UX アプローチでは、ユーザーが目標を達成するために、入力と出力の間で継続的なフィードバック ループを使用して副操縦士をガイドする必要があります。 出力設計では、ユーザーが副操縦士の応答を整形して影響を与え、目的の出力に向かって駆動するための手段が作成されます。
1: 入力と出力をまとめて表示する
これにより、ユーザーは出力品質を入力の選択に関連付けることができます。これにより、ユーザーは、モデルが希望する出力を生成するまで入力を構築し続けることができる緊密なフィードバック ループが提供されます。
2: 出力とプロンプトの履歴を保持する
意味のある出力を得るためにさまざまな入力を試してみるようユーザーに勧めるのは非常に重要です。ただし、常に出力との前方対話が毎回向上するとは限りません。
新しいプロンプトが表示され、出力が悪くなる場合があります。 出力のタイムラインまたは履歴を使用すると、ユーザーは、以前の出力へのアクセスが失われるのを恐れることなく、新しい入力を自信を持って試すことができます。これは、より良い場合や、複数の出力の一部を使用することさえできます。
同様に、ユーザーが以前のプロンプトを使用できるようにすることは、反復的なプロセスにとって深い価値があります。
3:適切な摩擦を追加します (それは良いことです!
多くの場合、製品エクスペリエンスから摩擦を取り除きたいと考えています。 しかし、副操縦は間違いを犯す可能性が高い不正確な ("確率論的") システムであることを覚えておいてください。 その可能性があるため、ユーザーが新しいメンタル モードを構築するのに役立つ適切な摩擦を追加する必要があります。
ここでの目標は、ユーザーの速度を低下させ、全体を通して出力を確認するように促す点です。 保存、共有、コピー、貼り付けなどの重要な瞬間に摩擦を追加し、コンテンツの所有権を取得しようとしていることをユーザーに明確にします。 そのため、コンテンツに対して説明責任を持ち、最初にもっと徹底的に確認するよう促します。
ここでは、より多くのコンテキストを提供したり、それに個人的なタッチを追加したりするために、コンテンツを編集するようユーザーに勧めすることをお勧めします。 AI によって生成されたコンテンツを明確に表現する各出力に、AI の通知と免責事項を追加すると、正しくない可能性があります。
4:引用文献と直接引用を使用してファクトチェックを奨励する
ファクト チェックを促進する具体的な方法の 1 つは、参照しているデータからの参照をコピロットに表示し、AI がデータや情報を作成する代わりに既存のリソースからの応答を使用する可能性を高める方法です。 また、これらの参照により、ユーザーは、copilot の出力をもう一度確認し、そのソースに対して検証することで、使用するコンテンツに対する説明責任を取るように通知されます。
ソースからの直接引用符を統合し、その情報の特定の場所にユーザーを誘導することで、副操縦士はより徹底的なファクト チェックをサポートできます。 これらの引用符は、トレーニング データセットに沿った状態を維持し、適切な信頼と適切な信頼を構築するのに役立ちます。
ファクト チェックに関する最後の注意事項:参照を表示しても、副操縦士が物事を作り上げるのを完全に妨げるわけではありません。 さらに一歩進み、ユーザーを遅くするエクスペリエンスを設計し (「適切な摩擦を追加する」を参照)、応答を確認するよう促します。
5: ユーザーに出力の編集を許可する
副操縦は目的の出力に近づく可能性がありますが、完全には一致しない可能性があります。 一部のコンテキストが見つからない場合があります。 おそらく、応答があまりにも一般的に聞こえるか、自分で同様のコンテンツを作成した場合とは対照的に、通常の個人的なトーンと一致しません。
コラボレーション UX の重要な部分は、ユーザーが介入して出力を変更できるようにすることです。 また、copilot がパイロットとしてユーザーを持つヘルパーまたはアシスタントであることを示します。
6: 必要に応じて出力を保留する
場合によっては、不適切な可能性のあるものを出力するのではなく、副操縦士が答えを出さない方が良い場合があります。 モデルの操作を解除し、ユーザーに "申し訳ございません。このトピックについてチャットできません。 チャットを保存して新しいチャットを開始するには、[新しいチャット] を選択します。
エラー状態や不適切な入力があり、事前に書き込まれた応答を作成する必要がある場合があります。 自傷行為や選挙などの有害なトピックや物議を醸すトピックについては、副操縦士が離脱するのではなく、定義済みのエクスペリエンスを使用することをお勧めします。 ユーザーを完全に離したくないが、会話をリダイレクトしたいだけの場合は、"別のトピックを試してください" ことをお勧めします。
いずれのケースも異なり、アプリケーションの目的と予想される使用に合わせてこれらの応答を調整することをお勧めします。
7: ユーザーが出力に関するフィードバックを提供できるようにする
精度評価システム、ユーザーが副操縦士に応答の修正を求めるオプション、応答を役に立たないものとしてマークする、または受信した出力にコメントを残すなどの方法で、ユーザーが副操縦士の出力を評価するためのメカニズムを設計します。 また、ユーザーのフィードバックが、フィードバックの価値を強化するために副次的な出力とエクスペリエンスを向上させるうえでどのように役立っているかを示すこともできます。
次のステップ
目的のユーザー エクスペリエンスを実現する方法を理解したら、生成 AI アプリケーションの構築を開始するときに役立つ Microsoft のリソースとツールを次に示します。