予期せぬデザイン

有名なブランドでは、次のような使用例があります。 ネットフリックス (あなたの視聴習慣に合わせて映画やテレビ番組が推薦される)と アマゾン (過去に購入した商品をもとに商品を提案する）。 スポティファイ は、過去に聴いた曲や好みをもとにプレイリストを作成してくれる機能もリリースしています。

先読み設計の実例

Eコマース。クック・ウィズ・M&S

このアプリは、ユーザーに様々なレシピを提供します（美しい写真と魅力的なコピーとともに）。このアプリは、訪問者がレシピを読むだけでなく、ショップで購入する材料の編集可能な買い物リストを作成し、人数に応じて自動的に調整することで価値を高めています。

ホームテクノロジー：ネスト

Nestは、ユーザー宅の冷暖房の習慣を学習し、好みに合わせて温度を自動調整するスマートサーモスタットです。

オンライン。グーグルナウ

Google Nowは、Googleが開発したインテリジェントなパーソナルアシスタントです。ユーザーのデータを収集し、カレンダーのイベント、地域の天気、ニュース、株価、フライト、搭乗券、ホテル?、近くのフォトスポットなど、パーソナライズされた位置情報をカードで表示することができます。また、現在の交通状況をもとに、仕事から帰宅するまでにかかる時間を教えてくれることもあります。Googleが今必要だと思わないものは、表示されません。

先読み設計のメリット

認知的負荷の軽減 ?認知的負荷とは、ユーザーが何かをするために必要な精神的な努力のことです。予見的デザインは、ユーザーが決断しなければならないことの数を減らし、場合によってはなくすことで、この努力を軽減します。目標を達成するために何をすべきかを考える必要がないほど、ユーザーがその目標を達成したいと思う可能性は高くなります。
簡素化されたユーザーインターフェイス ? 画面上の選択肢が少ないということは、インターフェイスをよりすっきりとしたデザインにすることができるということです。これにより、オンラインユーザー体験がより直感的になるはずです。
時間短縮 ?先読みデザインは、ユーザーが必要なものを見つけたり、より速く意思決定できるようにし、時間を節約し、より多くのことを行えるようにします。
コンバージョンの向上 ?ECサイトにおけるパーソナライズされた商品推奨は、販売機会を提供し、ひいては組織により多くの収益をもたらす。

先読み設計の潜在的な問題点

プライバシー ?先読みデザインをめぐる最大の倫理的懸念は、データのセキュリティとプライバシーをめぐるものです。これは、非常に個人的なデータ（オンラインプロフィール、メッセージング、位置情報など）がユーザーから多く要求され、このデータへのアクセスが一部のユーザーに懸念されるという事実に起因しています。ユーザーデータは保護されるべきであり、侵略的な方法で使用されるべきではありません。
制限事項 ?アルゴリズムは、イベント、アクション、アクティビティのループを作り出し、ユーザーを罠にはめ、新しい体験の発見を制限することがあります。これは「エクスペリエンス・バブル」と呼ばれています。これは、説得されやすい子供にとっては、より懸念されることかもしれません。
コントロールの喪失 ?ユーザーは、自分が見るものに対するコントロールがしにくくなります。このような事態を望まないユーザーもいるため、透明性を確保し、あらかじめ決められた決定から外れる選択肢をユーザーに提供することが、場合によっては必要かもしれません。
バッドデシジョン ?人間の行動は常に予測できるものではありません。ユーザーに対して誤った判断を下すと、ユーザーエクスペリエンスに悪影響を及ぼし、組織の評判に影響を与える可能性があります。

予期せぬ体験のデザイン

製品・サービスに先読みデザインを導入するには、次のような組み合わせが必要です。 機械学習 ,データ収集 と良い ユーザーエクスペリエンスデザイン

デジタルエージェンシーHugeのCEOであり、先読みデザインという言葉の生みの親であるAaron Shapiroからのアドバイスは、次のような内容です。 5 というのも、「期待される体験のデザインを考える際に、組織が留意すべきことがある」と考えているからです。

あなたのブランドをサービスに例えて考えてみましょう。そのブランドによって、ユーザーは何をすることができるのか？
デジタルでサービスを実現する
サービスの提供を自動化するために何ができるかを評価する。
自動化サービスを確立する
許容できる意思決定とそうでない意思決定の間に線を引いてください。

先読みサービスを作成したら、次のようなアドバイスで最適なサービスを提供することができます。

を見る 付加価値を付ける を自動化することで、インタラクションに
があります。文脈自動化がどこで提供されるかが重要であり、コンテンツだけではありません。
を設置する。 コンティンジェンシー 誤った判断がなされた場合、あなたと消費者の損失を最小限に抑えることができます。
ユーザーへの配慮制御また、ユーザーの意見を取り入れるために、フィードバックの仕組みを導入します。
確立に向けた取り組み しんらい をユーザーと共有することです。ユーザーは、自分の個人データを提供することで利益を得ているように感じるはずです。
継続的に 析出する また、収集したデータを評価することで、エラーを最小化することができます。
キャリーアウト ユーザーリサーチとテスト.ユーザーがユーザー・ジャーニーで何をする傾向にあるかを観察し、それに応じてインタラクションをデザインする。これをデータマイニングと組み合わせることで、流動的な先読み体験を生み出す。

アプリケーションのテスト方法についてのご相談は、+44(0)800 024624までご連絡いただくか、下記までメールにてお問い合わせください。 hello@ux247.com.

予見可能なデザインとUX業界の未来

出典ワーキングマウス

Anticipatory Designは、予測的なユーザー体験の分野におけるデザインパターンの一つである。これは 3 要素で構成されています。

機械学習 デバイスがユーザーの過去の行動を学習し、先読みして調整することができるのです。
モノのインターネット(IoT) ? 先読みデザインが作動する手段や実行されるコンテクストで
ユーザーエクスペリエンスデザイン シームレスな先読み体験を提供するために重要なことです。

このような新しい技術やスマートな技術の開発は、UXデザイナーに求められるスキルが変化していることを意味します。先見性のあるデザインにより、UXデザイナーは以下のような領域への関与を強めています。 倫理設計 予測体験には、多くの個人情報が関わってくるからです。

他の形態のユーザーインターフェース（例えば、GoogleやAlexaのような音声インターフェース）は、ペルソナや会話設計に基づく思考の設計の異なる方法を提示しています。

そこからさらに一歩踏み込んだ形で開発されているのが ジェスチャーベースのインタラクションそのため、ユーザーの入力をより簡単にする必要があります。

先見性のあるデザインは、次にどこへ向かうのか、あるいは向かうべきなのか。

私たちは、よりシンプルな選択肢、より良いニーズの予測、そして時間やお金、さらにはストレスやフラストレーションを軽減するために設計されたよりスマートなツールの提供から、多くのことを得ることができます。

しかし、このことは、消費者やデザイナーにとって、シームレスな暗示性を完璧に提供することを望んでいるのでしょうか？

選択肢が多すぎてイライラすることもありますが、選択肢を狭めることが必ずしも健康的な生活を送ることにつながるとは限りません。

MLやAIは、私たちが変化に対応できるようになったことを検知するアルゴリズムを作るのでしょうか？

Netflixの話に戻りましょう。そのアルゴリズムが、私たちの好きなものをより多く見つけてくれるのは素晴らしいことですが、本当に変化が欲しい、あるいは必要だとしたらどうでしょうか。慣れ親しんだ作品は、あまりにも慣れ親しみすぎて、少し退屈になることがあります。アクション映画やファンタジーのテレビシリーズに飽きたらどうでしょう。同じような番組や映画が退屈に見えて、あなたの典型的な嗜好に代わる傑出したものがないとしたら、それはNetflixがあなたのために「あなたの趣味ではない」と判断したからでしょうか。

確かに、Netflixのカタログは膨大で、その選択肢は常に私たちが見ることができるものを提供しているように見えます。しかし、Netflixが選ぶ1000もの選択肢の中から、自分の脳を直接アルゴリズムと競争させれば、あなたが選ぶであろう上位の選択肢を本当に検出できるのでしょうか？

Netflix：普段は見ないようなものを見せてくれる？

自分のカタログのイメージを覆すような、あるいは友人や家族のカタログのように、自分が見たいのに自分のセレクトでは出てこないタイトルを大量に掲載するようなオプションを導入すべきでしょうか。

あなたが今どんな気分なのかを伝えて、共感的に番組や映画を決めてもらうというのはどうでしょう？あなたの友人が、あなたとあなたの好みを感情的なレベルで知っているから、そうするのと同じように？

ルーチンの変更が必要なタイミングを定義するためのフィードバックループが必要なのか？

SKY Qは、これまでで最もハイテクなコントロールシステムで、いつも見ている番組の表示、録画のリマインド、選択した番組の将来のエピソードの自動録画やダウンロード、さらには「何を見ましょうか」と尋ねる音声制御オプションもあり、あなたが見たいと思うものを実際に届けてくれるのです。

もし、そのアルゴリズムが、「あなたはロマンス映画やリアリティ番組、スポーツに興味を示したことがありませんが、それらを試してみませんか？

私たちは感情的な存在であり、彼らはロボットです。

Skyが「何を見ようかな」という機能に対抗して「サプライズミー」というオプションを開発する時は来るのでしょうか。また、もっと安全にデータを共有できるようになれば、誰の手に渡るかを心配するのではなく、「私の友人は何を見ているのか」というオプションができるようになるのでしょうか。

Facebookでは、ユーザーが、今見ているものから食事をしている場所、行ったことのあるイベント、行こうと思っていたイベント、楽しんだこと、楽しめなかったこと、そのようなことをしていて楽しいか、悲しいか、怒っているか、興奮しているかなど、活動や感情に基づいた投稿をしているので、すでにすべての情報を準備していると推測されるのですが。このように、私たちの提案は、より広範なフィールドで行われることで、どれほど優れたものになるのでしょうか。

AIやMLはどこまで効率化され、人間のように予測不可能な存在になるのだろうか。

AIやMLが提供するものの多くは、間違いなく贈り物です。見事に考え抜かれた、効率的で時間を節約できるアクションは、効率的に設計されているため、私たちは、AIが私たちを救ってくれた時間にさえ気づきません。私たちは、この旅の現場を指揮するプログラマーやデザイナーの手に委ねられているのです。

AIやMLはどこまで進化できるのか？通常、人間の発明や探究心を背景に形成されるプロセスを発展させる学習アルゴリズムが、どれだけ効率的であるかは、時間が経ってみなければわからない。

また、携帯電話でもご覧いただけますので、ご興味のある方はぜひご覧ください。

先読みデザイン

先見性デザインとは？