過去20年間、製品設計は安定した前提を回っている:ユーザーが起動し、ソフトウェアが反応する。AIが推奨エンジン、予測テキスト、詐欺検出などの製品に浸透しているにもかかわらず、インターフェイスは依然としてインテリジェンスを反応的に構成している。 AIエージェントはその契約を破る。エージェントは指示を待つことはありません。それは文脈を監視し、意図を形成し、行動をとり、時間とともに戦略を調整します。それはAPIに委任し、システム間で調整し、時には最初に尋ねることなく決定を実行します。 2025年末、マッキンシーは調査対象の組織の3分の2以上が1つ以上のビジネス機能でAIを使用しており、23%がすでに企業のどこかで「エージェントAIシステム」をスケールしていると報告しているが、Gartnerは2028年までに、エンタープライズソフトウェアアプリケーションの33%がエージェントAIを含むだろうと予測している(2024年には1%未満に上昇)、日々の仕事の決定の15%が自律的に行われることを可能にしている。 デザイナーはもはや道具を形作るのではなく、芸術的な俳優を形作っている。 UX コアの質問は、Shift from 2位 ユーザーはこのシステムをどのように操作しますか? 人間はどのようにして自律的なものを監督し、協力し、制約するのか。 Designing for Delegation, Not Interaction インタラクションではなく、delegation 従来の UX は、タスク実行における摩擦を最適化します。 Agent UX は、委任の明確性を最適化します。たとえば、SaaS 会社の収益運用がレポートを輸出し、予測を手動で調整する場合があります。エージェントが、パイプラインの健康を監視し、変換が値下がりしたときに介入するために、エージェントが、CRM データをレビューし、弱いセグメントを識別し、価格実験を提案し、アカウントマネージャーに電子メールを書き出します。各アクションを開始するためにボタンがクリックされていません。システムは継続的に動作しています。 ここでのデザインの問題はボタン配置ではありません。 エージェントはどんな権限を持っているのか。 承認を求めることに対して、どのような条件で自律的に行動するのか。 境界線はどのように定義されるのか。 これは、エージェントが明確に階層化されたモードで動作する可能性があります: This means designing authority settings as first class objects, not buried toggles. An agent might operate under clearly layered modes: 観察のみ PREVIEW による推奨 条件付き自己執行 定義された限界内での完全な自主性** エージェントの権限の限界を見ることができない場合、ユーザーはエージェントを信頼しません。 2. Making Autonomy Observable 2.観察可能な自立 AIエージェントの最も不安定な特性は、目に見えないことです。彼らは背景のトレードで、統合を越えて、可視画面の外側に作用します。 したがって、エージェントのためのUXは、観測性を優先する必要があります: シンプルな言語で書かれたリアルタイムのアクティビティログ トリガーの明確な関節化 決定とデータ源の可視的な連鎖 エージェント駆動システムでは、監査トラックはUIです。 4. Calibrating Trust in Uncertain Systems 4.不確実なシステムに対する信頼のカリブレーション 自動エージェントは、パターン、シグナル、および確率に基づいて判断を下します。もし人々がそれらをあまりにも信頼しているなら、彼らは注意を払うのをやめます。 UX デザインは信頼をカリブレートする必要があります. This involves: 勧告を提出する際に信頼度を示すシグナル 高い確実性と探検的行動の区別 不確実性を透明に表面化する(「不完全な顧客データに基づく」) 6. Orchestrating Across Ecosystems 第6章 生態系を横断する AIエージェントは単一のインターフェイス内で暮らすことはめったにありません. They coordinate across tools—CRM, billing systems, messaging apps, analytics platforms. This introduces a system-level design challenge: the user experience spans multiple surfaces. AIエージェントは単一のインターフェイス内で生活しています。 例えば、オペレーティングエージェントは: データベースで契約更新日を検出する 再生案の提出 Slack で通知を送信 予測の更新 Trigger Billing ワークフロー ユーザーのこの連鎖の認識は、環境にわたって持続しなければなりません UX は、集中型ダッシュボードを唯一の相互作用の場として仮定することはできません。 クロスプラットフォームアイデンティティの継続性(エージェントはどこにでも存在するような感じ) 入国点に関係なく一貫した介入コントロール エージェントがなぜ行動しているのかを説明する文脈認識の通知 インターフェイスはもはや画面ではなく、調整されたタッチポイントの生態系です。 Behavioral Infrastructure Design 行動インフラの設計 この次の波をリードする企業は、規律をもって自律性に近づく企業であり、時間とともに監査され、調整することができる明確な境界線を定義し、システムを構築する。 もっと深い疑問は、行動的、心理的である:人間は、システムが自分の名において行動を起こすことを許すのが快適なのか?AI製品の未来は、技術的能力よりも、自律性が理解でき、コントロールでき、信頼に値するかどうかによって決定されるだろう。 この記事は、HackerNoonのビジネスブログプログラムに掲載されました。 この記事は、HackerNoonのビジネスブログプログラムに掲載されました。 この記事はHackerNoonの記事に掲載されました。 . ビジネスブログプログラム ビジネスブログプログラム
