ChatGPTが登場して以来、AIが話題にならない日はないほど進化が加速し、私たちの生活に深く入り込んできています。一方で、UXデザイナーにとって耳の痛い言葉も聞こえるようになりました。AIで何でもできるのだから、UI設計やUX設計は不要説です。
しかし最近になって、「AIがあればデザイナーは不要なのか？」という問いに、明確に「No」と言えるだけのデータが出揃ってきました。むしろAI時代だからこそ、UXデザイナーの重要性が高まっていることを示す実例が増えています。
データが示す現実：AIへの信頼は「設計」で決まる
Nielsen Norman Groupが410名を対象に実施した研究(2025年)では、重要な事実が明らかになりました。「賢く見えるAI」は信頼されやすい一方で、「感情を持っているように見えるAI」は信頼を損ねる可能性があるのです。
エンジニアは技術的に「AIを人間らしく」見せようとしがちですが、研究結果はその逆を示しています。UXデザイナーはユーザー調査に基づき、「どのようにAIを提示すべきか」を設計します。これは技術者だけでは気づきにくい視点です。
さらに、感情的なAIは応答の正確性を損なう可能性も指摘されました。特にメンタルヘルスのような高リスク領域では、感情的なAIが信頼性を下げ、有害になるケースもあります。
失敗事例1：Amazon Alexa Skills — 発見可能性の欠如
UX Magazine（2025年）では、Alexaの「Skills」がプラットフォーム最大の失敗と評価されています。Amazonは音声アプリのエコシステムを構築しようとしましたが、深刻なUX課題がありました。
問題点
- 発見可能性が低い
ユーザーは数千のSkillsの存在を知らず、どれが自分に役立つか判断できませんでした。音声UIには「ブラウジング」がなく、Skill名を正確に知らなければ起動できません。 - コンテキストが欠如
音声のみでは複雑なタスクの進行状況がわからず、視覚的フィードバックもありません。 - ユーザビリティテスト不足
技術的には動いていても、実際の利用場面での検証が不足し、使いにくい機能が量産されました。
これらはUXデザイナーがいれば防げたはず
プロトタイプ段階でテストし、発見可能性や音声UIの限界を考慮した改善が可能でした。
失敗事例2：Humane AI Pin と Rabbit r1 — ユーザーニーズの誤解
2024年に登場したAIファーストデバイスである Humane AI Pin（約700ドル） と Rabbit r1（約200ドル） は大きな注目を集めましたが、市場では苦戦し、現在はサービスが終息しています。
Humane AI Pin
- ユースケースが不明確
スマホの代わりになる理由が示せなかった - バッテリー問題
日常利用に耐えない稼働時間 - 複雑なインタラクション
音声 × ジェスチャーは直感的でなかった
Rabbit r1
- サービス連携が不安定
UberやSpotifyが正常に動作しないことが多かった - レスポンスが遅い
スマホアプリのほうが速いという逆転状況 - 完成度不足
過剰なマーケティングに対し、プロダクトの品質が追いついていなかった
共通点は、「技術的に可能」なことを「ユーザーが望む」と誤解した点です。
UXデザイナーは本来、ユーザーリサーチを通して「本当に解決すべき課題」を特定します。
Greg Nudelman氏（GE出身、35以上のAIプロダクトを成功に導いたUXリーダー）も、成功の鍵は“適切なユースケースの選定” だと強調しています。
AI時代のUX設計の経済的価値
Boston Consulting Group の調査（2023年）では、以下のような乖離が明らかになりました：
- 71%：AIの利益はリスクを上回る
- 79%：AI規制が必要
- リーダー層の68%：AI導入がうまくいっている
- 現場従業員の同意は29%
このギャップは「技術の可能性」と「実際の使いやすさ」の差にあります。UXデザイナーはこの溝を埋める役割を担います。
別のBCGレポート（2025年）では、リテールバンクがAI活用により2030年までに 年間3,000億ユーロ（約39兆円） の利益を生み出す可能性が示されました。実現には、ユーザー中心で成長を設計するアプローチが不可欠です。
UXデザイナーが解決する3つの重要課題
信頼の設計
誤りや不確実性を前提に、確信度表示・情報源明示・エスカレーションなどを設計します。透明性が高いAIは信頼が23%向上することが判明しています。
発見可能性の設計
ユーザーは「AIが何をできるのか」を知りません。サジェストや段階的情報開示が必要です。
エラー処理の設計
AIの不確実性を補い、代替案提示やフィードバックループで改善します。
投資効果：UXデザイナーを採用すべき理由
Forrester Researchの調査によると、UXへの投資のROIは平均9,900%です。
IBMの事例では、UX改善によりコンバージョン率が400%向上しました。AIの前でもこれだけのインパクトを与えることができました。
- UX投資のROI：9,900%（Forrester）
- IBM：UX改善で コンバージョン率400%向上
AIプロダクトにおけるUXデザイナーの具体的な価値もはっきりとしています
- UX設計済みAIツールの採用率：65〜80%
- UXなしAIツールの採用率：20〜35%
- UI改善による問い合わせ：40%減少
- 早期テストによる手戻り削減：70%
結論：AI時代こそUXデザイナーが不可欠
Alexaの失敗も、AI PinやR1の失速も、いずれもUXの欠落が原因です。一方で、UX改善による経済的効果も明確に示されています。
エンジニアは「何ができるか」を作り、UXデザイナーは「何が使われるか」を設計します。
Greg Nudelman氏の言葉は、この時代の本質を表しています。
「デザインを作る能力はAIに代替されます。
でも、“どんなAIを、どう人に使わせるか”を設計できる人は、これから10年最も求められる存在になります。」
AI時代の成功は 技術的可能性 × ユーザー価値 × 倫理的配慮で決まります。
そして、この方程式を完成させるのがUXデザイナーです。
参考文献
- Nielsen Norman Group (2025). “Prioritize Smarts over Sentience to Increase Trust with AI“
- UX Magazine (2025). “The Rise of AI-First Products“
- Boston Consulting Group (2023-2025). AI関連調査レポート
- Forrester Research. “The ROI of User Experience”
NNG「AIへの信頼を高めるには、知覚よりも知性を優先する」の要点
要点まとめ
- 研究の背景と目的
- 多くのデザイナーが、人間らしさ（擬人化／アントロポモーフィズム）を用いてAIへの信頼を高めようとする。
- しかし、知性（“スマートさ”）と感情（“センティエンス”）のどちらが信頼の形成に影響を与えるかを明確にするため、心理学者らが実験を行った。 Nielsen Norman Group
- 実験設計
- 被験者（410人）に対して、「ChatGPTがどれくらい賢いか／感情を持っているか」という認知アンケートを実施。 Nielsen Norman Group
- 次に、一般知識クイズ（国の人口など）を解かせ、その後研究者が“ChatGPTが選んだ答え”を示して、被験者がそのAIのアドバイスを採用するかどうかを観察。 Nielsen Norman Group
- 最後に、被験者はAIへの最終的な信頼や使用頻度などを自己報告。 Nielsen Norman Group
- 主な発見
- 知性への認知が高いと、被験者はAIのアドバイスを採用する傾向が強い。 Nielsen Norman Group
- 感情を持っていると認識されるAIに対しては、アドバイスを受け入れる傾向が逆にやや低くなる。 Nielsen Norman Group
- つまり、「賢く見えるAI」は信頼されやすいが、「感情を持っているAI」は信頼を損ねる可能性がある。
- 感情AI（エモーショナルAI）のリスク
- 異なる研究によると、より「温かみ」や「共感」を持つよう調整されたLLM（大規模言語モデル）は信頼性が下がる（誤答率が増えるなど）。 Nielsen Norman Group
- 特に感情を前面に出すAIは、高リスクな文脈（例：メンタルヘルス支援）で誤った方向に助言したり、なめらかな共感レスポンスが “お世辞（sycophancy）” に近くなりうるという指摘もある。 Nielsen Norman Group
- 擬人化についての誤解
- AI に対して人名やアバターを与えたり、人間的な人格を付与することは必ずしも信頼を高めるとは限らない。
- しかし、AI が冷たすぎる “ロボット的” な言葉遣いになる必要はない。礼儀正しさや分かりやすさを保ちつつ、人間らしさを出すことは可能。 Nielsen Norman Group
- UXデザイナー向け実践アドバイス
- 真実性を重視する：AI を “人” ではなく “ツール” として位置付け、ユーザーに誤った擬人化をさせない。 Nielsen Norman Group
- 機能のスコープを明確にする：AI が得意なタスクと苦手な領域をはっきりさせる。 Nielsen Norman Group
- チューニング（ファインチューニング）方針をプロフェッショナルに保つ：感情的なやり取りを重視しすぎず、中立性・正確性を優先。 Nielsen Norman Group
- システム・プロンプトの見直し：AIが過度に “共感” を示す設計になっていないかをチェック。 Nielsen Norman Group
- 根拠の提示：AIが提示する情報の出典を明示し、信頼性をユーザーが検証できるようにする。 Nielsen Norman Group
- ユーザー調査で使い手のメンタルモデルを探る：ユーザーがAIを “友達” とみなしているか “仕事を助けるツール” と見ているかを理解し、それに合わせて設計を調整する。 Nielsen Norman Group
- 結論
- タスク志向／業務支援型のAIを信頼させたいのであれば、感情や “人らしさ” を強調するよりも、知的能力（分析力、計画力、推論能力など）を強調する方が効果的。 Nielsen Norman Group
- 擬人化は魅力的なアプローチだが、信頼構築には逆効果になる可能性があるため、慎重な設計が必要。
IBM iX（ibmix.de）の記事 「3 steps to an Experience Strategy」 の要点
なぜ Experience Strategy が必要か
- 現代の顧客はブランドと接触するあらゆるタッチポイントで、一貫性がありパーソナライズされた体験を期待している。 IBM iX
- 体験（エクスペリエンス）を最適化することで、顧客満足度が高まり、離脱が減り、ビジネス成長につながる。 IBM iX
- Forrester の調査によると、悪いユーザー体験があると 88％のオンライン顧客が再訪をためらう一方、スムーズな体験は顧客のコンバージョン率を最大で400％増加させる可能性がある。 IBM iX
事前準備：カスタマージャーニーの明確化
- CX（カスタマーエクスペリエンス）とは、ブランドとのあらゆる接点で顧客が経験する体験全体を指す。 IBM iX
- UX（ユーザーエクスペリエンス）は主にデジタル製品におけるユーザーの経験にフォーカスする。 IBM iX
- 顧客の旅路（カスタマージャーニー）を可視化するには、ペルソナ作成やジャーニーマッピングが有効。 IBM iX
- また、UX/UIデザイナー、プロダクトオーナー、開発者などクロスファンクショナルなチームが必要。 IBM iX
ステップ1：SMARTな目標を定義する
- 目標は Specific（具体的）、Measurable（測定可能）、Attractive（魅力的）、Realistic（現実的）、Timed（期限付き）で定める。 IBM iX
- 経営層からデジタルプロダクトチームまで、目標を全員が理解し、共有することが重要。 IBM iX
- ワークショップ（ビジョンやミッションの策定）、ベンチマーク分析などを通じて目標を定義・調整する。 IBM iX
ステップ2：顧客フィードバックを収集する
- 顧客ペルソナを作成し、典型的な顧客像（ニーズ、課題、性格など）を明らかにする。 IBM iX
- 顧客との直接対話（オンサイト調査、ユーザーテスト、定性／定量インタビュー、共創ワークショップなど）を実施。 IBM iX
- 収集したフィードバックを戦略コンセプトに統合し、顧客中心の設計を推進。 IBM iX
ステップ3：KPI を用いて成功を測定する
- 経験戦略における成果を評価するための具体的な KPI を設定。 IBM iX
- KPI は継続的にモニタリングし、必要に応じて戦略を調整する。 IBM iX
- 各フェーズで主要な目標を最大でも2つに絞るとよい。 IBM iX
- 分析ダッシュボード、ユーザーテスト、タスク遂行時間（time-on-task）などを使って指標を追う。 IBM iX
結論
- 顧客中心の会社になるには、タッチポイント間の統合された体験を設計する明確な戦略が必要。 IBM iX
- SMARTな目標、顧客の声を取り入れた設計、そして KPI による継続的な測定が揃えば、顧客中心かつ成功する企業への変革が可能。
