要するに、AIは決定的なインターフェイスではありません。同じプロンプトは異なる答えを生成することができます。あなたのコアの質問は、「どのようにして私たちはそれを構築するのですか?」から「私たちはこれをユーザーに信頼し、安全に提供することができますか?」ここに手順、例、チェックリストを含む実践的なブックがあります。 データから始める(あるいはすべてが崩壊する) Bad Inputs → bad AI. デザイナーとして、製品が品質のインプットをどのように収集し、使用するかを形作ることができます。 5つの軸でデータをチェック: 
 
 
 
 
 
 正確性:検証、ヒント、コントロールされた語彙(例えば、フリーテキストの上にダウンロード) 完全性:課題を解決するのに十分な量を集めていますか? (必要なフィールド + 「なぜ重要ですか?」) 統一性:日付、通貨、単位の統一形式。 新鮮さ:タイムリーなアップデート? “Updated N minutes ago” indicators. ユニーク性: dedupe; warn “this looks like a duplicate.” デザイナーの動き: 
 
 
 
 明確なエラーステータスと正しい入力の例を含むレイアウトを作成します。 マイクロコピー:なぜフィールドが必要か、どのように記入するか。 「許可/データが必要」画面で、アクセスを許可するための最短のパスが表示されます。 設計プロセスを調整する:設計出力と「悪いケース」 AI製品では、画面だけでなく、受け入れられる答えや、答えが間違っているときに何が起こるかを設計します。 北の星の定義: 「アシスタントは3秒でメールの80%を編集し、ユーザーは5%を編集します。 出力の設計: Design the outputs: 
 
 
 
 
 Specify answer format (tone, length, structure). 
 
 
 
 
 
 Map new states: —  : a clear progress cue for ~1–3s. Thinking —  : “Not sure. Refine the request?” + quick actions. Low confidence —  : “Found nothing. What’s most important?” + filters. Empty/poor answer —  : a simple onboarding flow. Missing data/permissions 制約の計算: 
 
 
 
 Latency: What do we show if it takes >2−3s? コスト:どこで「実行前に確認する」必要があるか(高価なオプション)? プライバシー:どのような警告/匿名化を提供しますか? Prompts はデザインの資産です: テンプレート、バージョン、良い/悪い入力の例を保持します。 1日目から失敗のためのデザイン 理想化した例ではなく、実際のデータで構築することから始めましょう。混乱した出力を隠すポーリングされたモックアップは、あなたを誤らせるだけです。実際の答えと欠点を示すシンプルなテーブルは、より貴重です。最初の打ち上げを、勝利のラウンドではなく実験として扱う。機能の旗の後ろを小さなコホートに航行し、A/Bまたは暗黒の打ち上げを実行し、「レッドライン」に事前に合意します:品質が値下に落ちる場合、p95の遅延があなたの目標を上回る場合、またはコストがピークする場合、機能はドラマなしで自らを無効にします。その重要な結果を測定し、クリックだけではありません。ユーザーが有用な結果を得るのにどれ Human-in-the-Loop: decide where people intervene 人間がどこに介入するかを決める 同じモデルはトレーナーや自動操縦士のように振る舞うことができます;その違いは、人間のコントロールを配置する場所です。 セットアップ中に、自律性レベルを定義し、単に提案し、レビューで自動的に記入し、または自動的に適用し、チームに、用語辞書やブロックリストで行動を形作るツールを提供します。 使用中に、信頼性が低いときにプレビューと明確な「適用」を要求し、デフォルトで開始するための実践的な方法は、デフォルトによって助成されます - ユーザーは変更を承認します - 実際には、フィードバックを安価かつ可視化し、単純な品質とドライブレポートを公表し、表示された品質の信頼性と増加として自動 信頼を明確に構築し、「最終的に」ではなく 信頼はデザインの課題です。古い結果と新しい結果を並行して表示して、同じ入力で比較できるようにします。初期の数週間でデフォルトで監督を維持し、不安を軽減するために「AIをオフにする」コントロールを提供します。システムが何をしたのか、そして何故だったのかを説明してください:情報源を引用し、信頼を示し、可能な限り簡潔な推論を提供します。フィードバックを簡単に行い、行動を変えることを示します。最も重要なことは、インターフェイス自体の表面 ROI - タスクごとに節約された数分、手動編集を減らす - ユーザーが利益を感じるため、単にそれについて聞くのではなく。 養子縁組曲線が遅くなり、 AI機能は、顧客がデータをクリアし、アクセスを設定し、ワークフローを調整し、価値を内部で「販売」するのに時間がかかります。 役立つパターン That work: 
 
 
 
 ピクセル上のコンテンツ:まず信頼できる答えを獲得し、その後 UI をポーリングします。 Gradient of autonomy: suggest → auto-fill → auto-apply at confidence > X% Calibrated Risk: In sensitive flows, favour precision (better no answer than a wrong one). 敏感なフローでは、正確さ(間違った答えよりも答えがないほうがよい)を好む。 反パターン: 
 
 
 
 “A shiny mockup will fix it.” 実際のデータがなければ、結論は間違っている。 One prompt to rule them all. You need scenario-specific templates and guardrails. シナリオ特有のテンプレートとガードレイルが必要です。 全員に一斉に船を運ぶ! 旗がなければ、回帰は隠れる。 オリジナルタイトル: Mini-Checklist 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ユーザ価値のノーススターメトリック(何とどれくらい) Inputs pass the 5-point data check; freshness/dedupe monitoring in place. 入力は5ポイントのデータチェックを通り過ぎます。 Error states defined: loading, low confidence, empty result, missing permissions. Error states defined: loading, low confidence, empty result, missing permissions. Error states defined: loading, low confidence, empty result. 限界設定:確認を要求するとき vs. 自動適用。 Feature flag、dark launch、audit logs を有効にします。 基準メトリクス:回答品質、p95遅延、アクションごとの推定コスト UI(sources/why)の説明性、信頼指標を含む。 オフ/オプトオフコントロールとシンプルなフィードバック; SLA for acting on feedback. ユーザーのためのテンプレートとサンプルを準備します。 Iteration process clear: who edits prompts/polices and based on which signals. 誰がプロンプト/ポリシーを編集し、どのシグナルに基づいて編集するか。 スピードグロッサリー(Plain English) 
 
 
 
 
 
 偽ポジティブ:AIは「Yes」と言い、現実は「No」です。 偽ネガティブ:AIは「ノー」と言い、現実は「はい」です。 信頼性:モデルの自尊心. 自動応募のための限界を用いる。 p95 遅延:95%の応答がこの時間よりも速い(平均より有用) Data drift: インプットは時間とともに変化し、品質は悪化する - モニターとリトレイン / アップデート。 Bottom line あなたの仕事は、確率的なコアの周りに安定性、制御、信頼を設計することです。実際のデータで構築し、良いと悪い答えがどう見えるかを定義し、失敗を仮定し、それを計画し、人間を正しい制御ポイントに置き、数字で価値を証明します。

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Read My Stories

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

AI UX ≠ Classic UX: デザイナーのための実践ガイド

About Author

コメント

ラベル

この記事は

Related Stories

フォーラムからフィードへ: ソーシャルメディアアルゴリズムがデジタルインタラクションを形作る仕組み

AI の力を解き放つ。最先端技術の体系的レビュー: 概要と序論

ユニークなエコシステムを支えるビットコインUTXOのモデル

ユーザー中心の暗号通貨製品の作成: 顧客からのフィードバックの重要性

フォーラムからフィードへ: ソーシャルメディアアルゴリズムがデジタルインタラクションを形作る仕組み

AI の力を解き放つ。最先端技術の体系的レビュー: 概要と序論

ユニークなエコシステムを支えるビットコインUTXOのモデル

ユーザー中心の暗号通貨製品の作成: 顧客からのフィードバックの重要性

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps