同じ画面を見せても、利用者が欲しい情報は同じではない。 すぐ比較したい人もいれば、仕組みを理解してから選びたい人もいる。 生成AIを使えば、説明の順番や候補の見せ方を、利用状況に合わせて変えられる。
ただし、出し分けられるからといって、画面の決定をすべてAIへ渡す理由にはならない。 利用者が自分で選べる範囲と、サービスが守るべき約束を先に決めなければ、便利な提案は押し付けになりうる。
変えてよいものを、一つに絞る#
最初からページ全体を生成するより、固定しているが人によって違ってよい部分を一つ選ぶ。 初回の質問順、説明の粒度、検索結果の並び、問い合わせを続けるかどうか。
対象を一つに絞ると、何が改善したのかを確認できる。 目的も「比較に必要な情報を見つけやすくする」「途中離脱を減らす」のように、利用者の行動で言い表す。 雰囲気を変えること自体を目的にしない。
観察する情報は、少なく、意味を説明できるものにする#
入力の途中で止まる、同じ説明を何度も開く、検索条件を戻す。 こうした行動は、迷いや不足情報の手がかりになる。 しかし、行動ログだけで利用者の感情や属性を断定することはできない。
使う情報は少数にし、「何のために見るか」を説明できるものに限る。 説明を長く読んでいるなら補足を出す、入力で詰まっているなら選択肢を減らす、といった対応なら、利用者も理由を理解しやすい。
提案の強さを、確かさに合わせる#
AIの推測が十分に確かでないときは、一つの答えを押し出さない。 複数の選択肢と短い理由を示し、利用者が選べるようにする。 確かな情報に基づく場合でも、なぜその表示になったのかを尋ねられる形にしておく。
特に、価格、健康、金融、採用のように影響が大きい領域では、最終判断を利用者から遠ざけない。 個別化は、選択を奪うためではなく、選ぶための情報を整えるために使う。
いつでも固定の画面へ戻れるようにする#
出し分けが外れたとき、利用者が「おすすめをやめる」「一覧で見る」「最初からやり直す」と選べる必要がある。 戻る道がない状態で最適化を続けると、サービスは利用者の意図を確かめる手段を失う。
AIを使ったUIは、毎回別の画面を見せることが目的ではない。 利用者が必要な情報を、自分の判断で進められる状態を作ることが目的になる。 出し分けの精度より、外れたときに主導権を返せることを先に設計したい。
