人工知能のように製品にユーザーを理解させるにはどうすればよいでしょうか?これらの方法をまとめてみました！

ほとんどの人は、ロボットやアプリケーション ツールについて話すときにインテリジェンスについて言及します。知能とは、人間以外の物質や非物質的な物体に対する人間の思考論理の期待や感覚です。一方で、大量の情報を受け取り、非常に複雑な事柄を扱い、それらをすべて一度に処理することができ、独立して学習し（1つの例から推論を導き出し）、タスクを完了できるため、インテリジェントであると思われます。一方、知的存在は、人間の性質を備えた非物質的な存在であり、実際の人間と同じように、独自の性格、世界観、他者との関係を生み出します。上で述べた知能とは、ユーザーが感じる知能のことを指します。実際には、現在の知能には多くのトレーニングが必要です。このトレーニングの部分には、アルゴリズムが知能モデルを形成するのを支援するために、一定の人的コストがかかります。この段階では、最大化の段階にあります。この記事では、最大化環境下でのバックグラウンド製品設計におけるインテリジェント機能を強化することにより、ユーザーの製品に対するインテリジェントな認識を高める方法について説明します。

1. 「インテリジェンス」から「製品インテリジェンス」へ

著者は「知能」の定義に基づいて知能の特徴を推論します。知能とは「知恵」と「能力」を持つことを指します。知恵とは、内容に触れて記憶する能力、考える能力、言語や行動を通じて表現する能力です。 「インテリジェンス」とは、非インテリジェントなオブジェクトが技術的機能を通じてインテリジェントな表現の能力と特性を持つことを意味します。インテリジェンスとは、コンテンツを認識する能力、コンテンツを記憶する能力、類似の思考能力、自己学習能力、積極的に適応する能力、タッチポイントを通じて行動を表現する能力のことです。それに応じて、この製品は「インテリジェント」な機能を備えており、インテリジェントな認識、リアルタイム分析、自律的な意思決定が可能であり、実行を通じて表現できることを意味します。 （図１）

2. 製品の「インテリジェント」機能からユーザーの「インテリジェント」な認識機能へ

インテリジェンスは製品の外観です。それに応じて、ユーザーはインテリジェンスの機能について多面的な感情を持っています。ユーザー調査から、インテリジェンスに関する感情に関するいくつかのキーフレーズを抽出できます。「すぐに理解できる」、「積極的に支援を提供できる」、「私を知っていて理解している」、「タイムリーかつ適切なタイミングで通知して支援できる」、「その背後にあるロジックは非常に複雑で強力に思えるが」、「非常に簡単に実行できる」、「私にとって非常にシンプルに見える」、「私にとって非常に使いやすい」。そして、それらをインテリジェント機能に対応させて要約し、インテリジェント機能に対するユーザーの認識特性を要約します。 （図2）

インテリジェントな認識のプロセスにおいて、製品はユーザーに「高速」かつ「アクティブ」な体験を提供する必要があります。 「高速」とは、ユーザーの情報を素早く取得できること、または製品が自動的に情報を取得してユーザーに積極的に支援を提供できることを意味します。

リアルタイム分析と意思決定プロセスにおいて、製品はユーザーに「記憶できる」と「予測または推奨できる」という感覚を与え、ユーザーの行動の好み、興味のあるコンテンツなどをデータラベルとして記憶し、ユーザーの期待に応えるパーソナライズされた情報と操作パスを提供します。製品内のユーザー操作パスを監視して行動を予測し支援を提供したり、データ情報を分析してユーザーの判断や操作に役立つ推奨情報を提供したりします。

実行とパフォーマンスの面では、「複雑なものを単純化」することが可能であり、プロセス リンクやインターフェイスの相互作用におけるユーザーにとって価値の低い操作が削減され、ユーザーが明確に理解して簡単に操作できるようになります。感覚的な認識の面では、一方では複雑なものを単純化する技術的な感覚を反映し、他方では距離感の面では人々を近づけ、擬人化された親密さを表現しています。

3. クラスB製品のインテリジェント機能

カテゴリー B 製品は、企業での商用利用を目的とした製品です。複数の人が操作や共同作業を行う必要があり、複雑な機能を備えている場合が多くあります。ユーザーがクラス B 製品がインテリジェントであると感じるためには、次の機能が必要です。

• 能動的な認識:製品は、データ ソースを通じて必要な情報を能動的に取得したり、ユーザーに必要な情報を伝えたり、取得した情報をタイムリーかつ適切な方法でユーザーに通知したりできます。スマートな製品は、ユーザーに前向きで積極的、そして思いやりのある気持ちを与えます。
• リアルタイム分析と自律的な意思決定:ビジネス モデルとアルゴリズム モデルに基づいて、元の情報コンテンツを分析およびテストし、アプリケーション側で必要な結果コンテンツを生成します。スマート製品により、ユーザーは複雑な情報を自分で処理する能力を体験でき、ユーザーの判断や操作が大幅に軽減されます。
• 正確な実行:生成された結果を対応するチャネルに適用し、関連するフィードバックを取得します。現時点では、ロボットが正確な実行を行うには、まだ人間の支援が必要です。特に慎重な運用上の決定には、ユーザーの判断支援が必要です。判断を支援する過程でロボットは学習し、精度を高めながら実行能力を強化します。
• 人間的な温かさ:製品とユーザーの間には親和性が必要です。特に、消費者と直接対話してユーザーに製品を身近に感じさせるフロントエンドのスマート製品 (チャットボットなど) の場合はそうです。バックエンド製品では、効率性の向上に加え、ユーザーが安心して快適に作業できるようにすることも必要です。

4. クラスB製品のインテリジェント機能設計の方向性

1. クラスB製品におけるインテリジェント機能設計の判断条件

• 複雑なものを単純化する:どのリンクが大量の操作や大量のコンテンツ情報を生成するでしょうか? 操作が反復的で、ビジネス価値が平均的または低い場合は、アルゴリズムでこのリンクを抽出できるようにすることを検討してください。このステップは、アルゴリズムの機能と特定のビジネス状況と組み合わせて実行する必要があります。
• 監視:製品内で何が起こっているか、どのコンテンツにユーザーのアクションが必要かを監視します。ユーザーが実行している操作、生成されるコンテンツ、およびこれらの操作と情報コンテンツに関連する可能性のある結果を監視します。
• メモリ:ユーザーの好みを記憶し、ユーザーの行動を予測し、提案を行います。

2. クラスB製品のインテリジェント機能の設計ポイント

カテゴリー B 製品では、構成およびブラウジング操作は対象タスクの実行を中心に行われ、構成操作の過程で、インテリジェントな機能分岐設計ポイントを組み合わせることができます。

オートメーション

• 自動処理:構成プロセス中に、一部のダーティ データを自動的に処理して、データ情報をクリーンで整頓された状態にすることができます。例えば、文字入力ボックスで編集する場合、編集中に空白文字があると、図 3 に示すように、空白文字を自動的にインデントすることができます。または、設定後に保存すると、図 4 に示すように、空の入力ボックスの行が自動的に削減されます。また、事前条件設定や事前マッピング情報があれば、後から入力する必要がある内容を自動的に設定することができます。例えば（図5）、異なる条件範囲でデータ内容を抽出する場合、条件内容を選択した後、条件に応じてタスク名に自動的に組み立てられるため、ユーザーはすぐに汎用的なタイトル名を設定できます。もちろん、ユーザーが個人的に編集する必要がある場合は、自分で編集することもできます。

• 推奨:いくつかの前提条件またはアルゴリズムのマッチングに基づいて、現在の操作に対して実行可能な操作を推奨します。例えば（図６に示すように）、オブジェクトをライブラリ内のオブジェクトに関連付ける場合、そのオブジェクトに関連する可能性のあるオブジェクトがユーザに推奨され、ユーザによる操作の実行を支援する。

• マッピング表示:構成中のコンテンツのプレゼンテーション効果や進行状況に応じて表示し、ユーザーがプロセスや結果を直接体験できるようにします。例えば、図7に示すように、コンテンツを設定すると、フロントエンドインターフェース上の対応する表示効果を表示できます。図 8 に示すように、プロセス テスト中は、徐々に入力される内容に応じて影響を受けるプロセス ステップが表示されます。

• ブレークポイントの再接続:ブレークポイントは、自動処理が中断されたときに発生します。これは、一部のデータ抽出、分析、およびデータ読み込みプロセス中に発生する可能性があります。ブレークポイントの再接続とは、このような状況が発生したときに自動的に再接続できることを意味します。プロセスが認識できる場合は、ブレークポイントが発生し、製品がアクティブに回復していることをユーザーに知らせるために、設計はわかりやすいものにする必要があります。

メモリ

• ポジショニング:長いコンテンツのシナリオで、参照、確認、編集を行う際に途中で一時停止すると、再び長いコンテンツの作業シナリオに入ったときに前のコンテンツに接続できます。または、重要なポイントをマークして、簡単に確認できるようにすることもできます。例 1 (図 9 を参照) は、長いコンテンツ内の重要なポイントをマークし、再度表示する必要があるときにマークを通じてそのポイントを見つけることです。例 2 (図 10 に示す) では、長いコンテンツを閲覧中にブラウザを離れた場合、ブラウザに再度アクセスするときに前の場所に戻るようにユーザに通知することができます。特に、長いコンテンツの操作プロセスを中断した場合、再度入力すると、製品が自動的に前の位置を見つけて操作を継続することができます。

• 情報の回復/リセット:編集中にエラーが発生したため、以前の状態に戻す必要があります。一般的なシナリオは、複数ステップの操作中に、前のステップまたは複数のステップに戻ることです。フォーム全体の情報をリセットし、現在の操作の初期状態に戻します。
• 最近の操作:ユーザー チームのコラボレーションでよく使用される最新の操作を記録します。製品のコンテンツ情報が複数の人によって同時に管理されている場合、最近の操作を使用して、上流および下流のパートナーの最新の操作動向を追跡できます。また、ユーザが最近操作した情報を記憶しておくことも可能である。図１１に示すように、オブジェクトはカテゴリに転送され、再度操作を行うと、最近転送されたカテゴリが表示される。

• 設定:ユーザーの操作設定を記憶し、一貫した操作ロジックに従っていくつかの繰り返し操作を処理します。バッチ操作を実行する場合、図 12 に示すように、バッチ操作の動作の設定を行い、バッチ判定の正しい操作と間違った操作を設定できます。次のバッチをクリックすると、現在のページ上の未操作のコンテンツが、優先操作動作に従ってバッチで操作されます。

リアルタイム監視

• 次の操作:特定の操作が完了すると、ユーザーに次の操作に進むように通知されます。初心者ユーザーが次のステップに進むためのガイドとして、さらに多くのシナリオが使用されます。図１３に示すように、操作が実行された後、ユーザの現在の操作が監視され、ユーザに次の操作を実行するように誘導される。図１４に示すように、現在、あるコンテンツが処理中であり、現在の項目が完了すると、次の項目が自動的に入力され、ユーザは次の操作に進むことができる。

• 影響リマインダー:特定の操作を実行する際に、他の関連コンテンツに影響を与える場合は、リマインダーが表示されます。一般的なシナリオとしては、削除または変更操作を実行するときに、削除または変更されたコンテンツが他のコンテンツに依存している場合は、リマインダーが必要になります。図１５に示すように、あるコンテンツを削除する場合、そのコンテンツの変更が他のコンテンツに与える影響を検出し、その影響の範囲を表示し、注意を促す。

• 自動保存:編集プロセス中に、編集されたコンテンツを自動的に保存することができ、自動的に保存されたことをユーザーに感じさせる知覚可能なフィードバックがあります。フォーム内の行を編集する場合、フォーカスが失われた後に行が自動的に保存され、小さな保存アニメーションによって保存されたことが示されます。

効果的なフィードバック

• フィードバックリマインダー：インテリジェントイベント処理の進行状況は、プロセスフィードバックに表示されます。この点は、視覚的な認識に傾いています。マシン処理コードの観点から、著者は、コードを1行ずつ自動的に処理する感覚を好みます。これにより、ユーザーに現在処理中の事項を伝え、大量の複雑なものを自動的に処理する能力を発揮できます。
• 予測を提供する:現在の操作結果が後続の操作内容に影響を与える場合、完了した操作の結果フィードバックでユーザーの判断を支援する根拠を提供します。図１６に示すように、時間範囲を選択すると、その時間範囲内の作業内容の量が表示され、次のステップに進むかどうかをユーザが判断できるようになります。

要約する

この記事で述べられている、インテリジェント環境下でのデザインで何ができるかを要約すると、まず、ユーザー プロセス チェーン内でテクノロジで置き換えることができるリンクを抽出します。次に、インタラクションの詳細でインテリジェントな機能ポイントを組み合わせて適用します。