「親切なオンボーディング」 が招く罠 ー AI時代のUXデザイン

生成AI×デザインの実践知大放出！　でのLT登壇用スライドです。
より詳しく知るにはNote記事をご覧ください　https://note.com/kogami_jin/n/ne0768f5c3c71?sub_rt=share_sb

1. 「親切なオンボーディング」 が招く罠 AI時代のUXデザイン #AIデザナレ大放出 Zhaoli JIN 金 釗立 Product Designer
2. 自己紹介 Zhaoli JIN 
 金 釗立

 プロダクトデザイナー歴12年。 LegalOn TechnologiesでAIエージェントのデ ザインを国際チームと推進。
4. ？ それはAI機能にとっても正解か？
5. 私たちが提供しているのは 「道具」ではなく、 「知能」です
7. 質問を入力
8. UI AI
9. Anchoring Effect アンカリング効果
10. 「メールの下書きを書きましょう」 体験後ユーザーの脳内： AI = 便利なメール作成ツール?
11. 矮小化されたAI ⬇ ポテンシャルを発揮できず ⬇ 解約
12. さよなら TTV (Time to Value) ようこそ TTM (Time to Magic)
13. Case study Midjourney
14. Case study Codex
15. Case study Perplexity
16. ユーザー = 面接官
17. 「簡単な成功」 より 「惜しい失敗」
20. アンチパターンと 注意点
21. アンチパターンと 注意点 1 ユーザーが 結果を検証 できない場合 2 透明性の担保が ない場合 3 精度が 低すぎる場合 4 待ち時間が 長すぎる場合
22. アンチパターンと 注意点 1 ユーザーが 結果を検証 できない場合 2 透明性の担保が ない場合 3 精度が 低すぎる場合 4 待ち時間が 長すぎる場合
23. アンチパターンと 注意点 1 ユーザーが 結果を検証 できない場合 2 透明性の担保が ない場合 3 精度が 低すぎる場合 4 待ち時間が 長すぎる場合
24. アンチパターンと 注意点 1 ユーザーが 結果を検証 できない場合 2 透明性の担保が ない場合 3 精度が 低すぎる場合 4 待ち時間が 長すぎる場合
25. まとめ 1 操作を教えるのを やめよう 2 能力の上限を 見せよう 3 高難度タスクの失敗を 恐れない
26. より詳しい Note記事