この記事は「Synthetic Users: If, When, and How to Use AI-Generated “Research」を要約したものです。シンセティックユーザー（合成ユーザー）についてニールセン・ノーマングループの紹介記事です。
https://www.nngroup.com/articles/synthetic-users
この記事では、AIによって生成された「シンセティックユーザー」について説明している。シンセティックユーザーは、特定のユーザーグループを模倣するために大規模言語モデル（LLM）を使用して作成されるプロファイルであり、ユーザーリサーチにおける新しいツールとして注目されている。しかし、シンセティックユーザーはリアルなユーザーの代わりにはならない。
Synthetic Usersが提供しているユーザーのプロフィール。よくまとめられている。
要点
シンセティックユーザーとは何か:
- シンセティックユーザー は、AIが生成した架空のユーザープロファイルで、実際のユーザーの思考、ニーズ、経験をシミュレートしている。
- 名前、年齢、教育レベルなどの詳細情報を含む、ペルソナに似たプロファイルが提供される。
- AIは、指定されたユーザーグループと研究目標に基づいてインタビュー質問を作成し、インタビューのトランスクリプトを生成する。
シンセティックユーザーの生成方法:
- 例えば、「ラテンアメリカで働く医療情報担当者」というユーザーグループを指定し、「医療情報担当者の業務内容を理解する」というリサーチゴールを設定するなど。
- AIツールは、これらの情報を基に動的なパラメータを使用して異なるユーザーを作成し、インタビュー質問を作成する。
- すぐにシンセティックユーザー が生成され、インタビューのトランスクリプトが提供がされる。
シンセティックユーザーの利用場面とメリット:
- シンセティックユーザー は、デスクリサーチ（机上調査）や仮説生成に役立つ。例えば、特定のユーザーグループに関する大量のデータを統合し、分かりやすい形で提供するなど。
- 実際のユーザーと同様の回答を提供できる。迅速な意思決定が求められる状況で特に役立つ。
シンセティックユーザーの限界とデメリット:
- シンセティックユーザー は、実際のユーザーから得られる深い洞察や共感を提供することはできない。AIが生成するフィードバックは、しばしば浅薄であり、過度に好意的な場合がある。
- 実際のユーザーリサーチが持つ、チームメンバーにユーザーの生き生きとしたイメージを提供する能力には劣る。
シンセティックユーザーの責任ある使用方法:
- シンセティックユーザー は、実際のユーザー・リサーチを補完する形で使用するべき。例えば、初期の仮説生成やデスクリサーチに活用する。
- シンセティックユーザー による調査結果だけで最終的な意思決定を行うべきではない。実際のユーザーとの対話を重視し続けることが重要。
結論
シンセティックユーザー は、特定の状況で役立つツールではあるが、実際のユーザーリサーチの代わりにはならない。実際のユーザーリサーチが提供するような深い洞察や共感を得るためには、引き続き実際のユーザーとの対話が不可欠。シンセティックユーザーはあくまで補完的なツールとして使用し、実際のユーザー研究を置き換えるものではないことを認識する必要がある。
