핵심 개념
ユーザの多様なニーズに合わせて、AIアシスタントとパーソナを組み合わせることで、よりアダプティブでパーソナライズされたユーザエクスペリエンスを生成することができる。
초록
本研究は、ユーザエクスペリエンス(UX)の自動化と適応性の向上を目的としている。従来のUX開発手法は「一律のソリューション」に焦点を当てており、ユーザの多様なニーズに柔軟に対応することが難しい。そこで本研究では、大規模言語モデル(LLM)とパーソナを組み合わせることで、よりダイナミックでレスポンシブなUXデザインを実現する新しいアプローチを提案する。
研究の3つの柱は以下の通りである:
- 既存のアダプティブUX実践の批判的レビューと自動化の可能性の調査
- パーソナがUXの適応性を高める役割と有効性の調査
- LLMの機能を活用して、よりダイナミックでレスポンシブなUXデザインとガイドラインを提案する理論的フレームワークの提案
本研究では、LLMとパーソナの組み合わせによって、ユーザの好みや背景に合わせてインターフェースを自動的に調整できるアダプティブUXフレームワークの開発を目指す。これにより、ユーザ中心のインターフェースを効率的に実現し、ユーザ満足度の向上につなげることができる。
통계
ユーザの多様なニーズに合わせてインターフェースを自動的に調整することで、ユーザの認知負荷を軽減し、システムの効率性と使いやすさを向上させることができる。
アダプティブUXは、ユーザの行動、好み、コンテキストを理解し、UIの要素(視覚、タイポグラフィ、色、アイコン、インタラクティブ要素など)を動的に変更することで、ユーザにより適したエクスペリエンスを提供する。
인용구
「ユーザの多様なニーズに合わせて、インターフェースを自動的に調整することで、ユーザの認知負荷を軽減し、システムの効率性と使いやすさを向上させることができる」
「アダプティブUXは、ユーザの行動、好み、コンテキストを理解し、UIの要素を動的に変更することで、ユーザにより適したエクスペリエンスを提供する」