UXがAIの差別化要因となる理由【AI均一時代における焦点】
こんにちは、田原です。
数年前まで無気力な中卒フリーターで、アニメ＆ゲームが世界の中心だった僕ですが、EAに出会ったことで金持ち世界に突入しました。
今は、いろんな案件を検証しながら月230〜300万くらいの利益が出てるので、経済的にはかなり余裕になりました。（上を見たらキリないけどねw）
まぁ、こうやって自由にやれてるのも、当時の僕が「投資」「自分で稼ぐ」という一歩を踏み出したのが全てなんですよね。
詳しくはこっちで書いてます、どうぞ↓
ということで、本題に入ります。
UXがAIの差別化要因となる理由【AI均等の時代における焦点】
AI関連のテクノロジーが目覚ましい進化を遂げる中、2024年はその進化の方向性が大きく転換する年になるかもしれません。（というかなりつつある）
簡単に言うと、
『従来の処理能力競争から、ユーザーエクスペリエンス（UX）中心主義へと軸足が移りつつある』
ってこと。
今回の記事では、なぜUXがAIの差別化要因として重要性を増しているのか、具体的な事例や今後の展望を交えながら解説していきます。
AIの処理能力の均質化がもたらす新たな競争軸
これまでのLLM開発は、より多くのパラメータ、より高速な処理能力を追い求める『マッチョさ（強さ）』の戦いでした。
しかし、今の主要なLLMのパフォーマンスは圧倒的な速度で均質化が進んでいるため、もはや処理能力の差だけでユーザーを惹きつけることは難しくなっています。
そのため、開発の焦点は「ユーザーがAIをいかに効果的に活用できるか」へとシフトしつつあるわけです。
「処理能力偏重」から「ユーザー中心主義」へ
従来のAI開発では、「いかに優れたAIを作るか」という視点が重視されがちでしたが、真に価値のあるAI体験を提供するためには、
「ユーザーはAIを使って何をしたいのか？」
「どうすればユーザーの課題を解決できるのか？」
という視点が不可欠です。
例えば、小学3年生がAIアシスタントに「AIって何？」と尋ねたときに、高度な専門用語を駆使した完璧な定義を返せば、それは「専門的な解説としては優秀」と言えるかもしれません。
しかし、小学3年生にとって本当に分かりやすいのは、よりシンプルで具体的な説明ですよね？
これはAIに限った話ではありませんが、本当のインテリジェンスとは、
『ユーザーの知識レベルや状況に合わせて、最適なコミュニケーションを取れるもの』
と言えるはずです。
チャットインターフェースの限界と進化の方向性
現在、多くのAIアシスタントがチャット形式のインターフェースを採用しています。（Chat GPTが流行った最大の理由がチャット形式のUXだと言われてます）
しかし、一見シンプルに見えるチャットインターフェースにも、以下のような課題が潜んでいます。
＜チャットインターフェースが抱える課題＞
①：空白のキャンバス問題
何を入力すれば良いか分からず、ユーザーが戸惑ってしまう。
②：アフォーダンスの欠如
可能な操作や機能が視覚的に示されず、ユーザーは試行錯誤を強いられる。
③：自然言語の曖昧性
文脈や解釈の仕方によって意味が変わりやすく、AIとの認識齟齬が生じやすい。
④：テキストへの抵抗感
テキストベースのコミュニケーションに慣れていないユーザーにとっては、ハードルが高い。
これらの課題を解決するために、近年注目されているのが 拡張チャットインターフェース です。
拡張チャットインターフェース：UI/UXが進化を加速させる
例えば、Perplexity.aiを例に挙げると、ユーザーが入力欄にキーワードを入力すると、関連性の高い質問例や追加情報をサジェスチョンとして表示します。
これはユーザーが入力する際の「道しるべ」となり、「空白のキャンバス」問題の解決に貢献します。
また、Apple IntelligenceはiOS 18に搭載されたSiriの新機能で、「お母さんの飛行機は何時に着く？」といった日常的な質問に対して、ユーザーの連絡先やカレンダー情報と連携し、到着時間だけでなく空港ターミナルなどの詳細情報も提示します。
これは、ユーザーの意図を先読みし、必要な情報を的確に提供することで、ユーザー体験を向上させる好例と言えるでしょう。（この辺りのUXはAppleらしいですよね）
このように、拡張チャットインターフェースは、従来のチャット形式の利便性を維持しつつ、視覚的な手がかりやユーザーの状況に応じた情報提示など、UI/UXの進化によって、よりユーザーフレンドリーなAI体験を提供します。
マルチモーダルインターフェースで五感を拡張するAI体験へ
LLMの進化は、テキストベースのコミュニケーションを超え、音声、視覚、ジェスチャーなど、より多様な感覚を統合した 「マルチモーダルインターフェース」 へと進んでいます。
例えば、Googleが研究開発を進める「Project Astra」では、音声と視覚情報を組み合わせたAIアシスタントを実現しようとしています。
ユーザーは音声で質問しながら、画面上のオブジェクトを指さして指示を出すなど、より直感的で自然な方法でAIと対話することが可能になります。
マルチモーダルインターフェースは、私たち人間が本来持っているコミュニケーション能力、すなわち言葉だけでなく、表情、視線、身振りなどを総動員して意思疎通を図る能力を、AIとのインターフェースにも応用しようという試みと言えるでしょう。
ここを考えると、Apple Vision ProとAIインターフェースの可能性に気づくと思います。やばいですw
【ジェネレーティブUIの爆誕】ユーザー個人に最適化されたインターフェースの時代
AI技術の進化は、ユーザーインターフェースの概念さえも大きく変えようとしています。
ジェネレーティブUIは、AIがユーザーのニーズや状況に合わせて、動的にインターフェースを生成する革新的な技術です。
例えば、ユーザーが複雑な物理法則について理解を深めたい場合、従来のようにテキストと数式だけで説明するのではなく、インタラクティブなシミュレーションゲームを生成し、視覚的に理解を促すことができます。
ジェネレーティブUIは、ユーザーのスキルレベル、学習スタイル、置かれている状況などに応じて、最適なインターフェースをリアルタイムに生成することで、パーソナライズされたAI体験を提供します。
心理学的な観点で言えば、学習タイプにも視覚融資、聴覚優位、体験優位などのさまざまなスタイルがあります。自分のタイプに適合したインターフェースで学習できたらインプット効率が上がるのは必然ですよね？
一部の例を取り上げましたが、今後ますます進化していく領域です。
「AIツールは聞いたことあるけど使ってないぁ..」
なんて寝ぼけたこと言ってる場合じゃないんです。さっさと時代に乗りましょう。ぶっちゃけ、置き去りになったら追いつけません。
ずっと低層界を彷徨うハメになります。そうならないためにも、触れやすいAIツールで遊び倒してください。それが第一歩です。
UXが切り拓くAIの未来
AI技術は、僕たちの生活や仕事のあり方を大きく変えようとしており、その進化を支える重要な鍵となるのがUXです。
ユーザー中心主義のデザインと革新的なインターフェースによって、AIはより身近で、より役に立つ存在へと進化していくでしょう。
この領域の知見が溜まれば、AIツールがより使いやすい存在になるのは確定ですが、先に触れ始めた人と比べたときに差ができるのもまた事実です。
AIネイティブには発想で負け、先行者には知見で負けるとしたら、今のうちから動いておくのが得策だと僕は確信してます。
まぁ、それこそAI系はめちゃ稼ぎやすいですし笑
ってことで、楽しいAIライフを！
