AIチャットの改善から見えた、良いAI体験とは / What Constitutes a Good AI Experience: Insights from Improving AI Chat

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Transcript

1. © 2026 Wantedly, Inc. AIチャットの改善から見えた、 良いAI体験とは Ebisu.mobile #14 〜現場で役にたつ AI モバイル開発〜 2026/06/25 久保出雅俊
2. © 2026 Wantedly, Inc. wantedly.com/id/kubode @swiz_ard @kubode
3. © 2026 Wantedly, Inc. 01 キャリアAIエージェント 02 課題と改善 03 まとめ CONTENTS
4. © 2026 Wantedly, Inc. キャリアAIエージェント 01
5. © 2026 Wantedly, Inc. Wantedly iOS, Android and Web 気軽に会社訪問 ミッションや価値観への共感でマッチング • 給与や福利厚⽣などの条件ではなく、想いがあれば会社 の規模にとらわれない まず「話を聞きに⾏く」という新しい体験 • 個⼈と企業がフラットな⽬線で出会えることで、より魅⼒ 的な場所を⾒つけることが可能に
6. © 2026 Wantedly, Inc. キャリアAIエージェント
7. © 2026 Wantedly, Inc. キャリアAIエージェント 初期リリース
8. © 2026 Wantedly, Inc. 課題と改善 02
9. © 2026 Wantedly, Inc. • 初期リリースでは選択肢を選ぶしかできなかった ◦ 初期スコープを切り詰めたため • 選択肢を選び、送信ボタンを押す二度手間 • 複雑な要求が伝わらない ◦ ユーザーの要求は複雑なのに選択肢で絞ってしまう ◦ AIの柔軟性という価値を削いでいた ◦ 出力される結果も質が低い 課題１ 離脱率が高い
10. © 2026 Wantedly, Inc. • 手法： ◦ 複雑な要求を自由に入力できるように ◦ 選択肢は思考を補助するボタンへ弱めた • 結果： ◦ 初回会話開始率・募集到達率が改善 • 学び： ◦ AIの柔軟性を奪うべきではない ◦ 自由入力はAI機能では当たり前品質である 課題１ 改善策 フリーテキスト入力を追加
11. © 2026 Wantedly, Inc. • リリース後の分析で、自由入力の利用は確認できた • しかし想定より低かった • 「自由入力できると気づかなかった」という社内フィードバック ◦ 画面を開いてもフォーカスされず、キーボードが出ない ◦ 「自由入力できることに気づかれていない （価値が届 いてない）のでは」という仮説 課題２ 自由入力の利用率が低い
12. © 2026 Wantedly, Inc. • 手法： ◦ 初回表示でキーボードを自動で開き、入力欄の存在に気づかせる • 結果： ◦ 自由入力率が改善 • 学び： ◦ 出してユーザーの反応を見ると、作る前に見えなかった課題が分かる ◦ ドッグフーディングの重要性 課題２ 改善策 キーボードを自動で開く
13. © 2026 Wantedly, Inc. • 改善余地を模索するうえでの仮説検証 • ユーザー課題設定 ： ◦ AIが自分の何を理解しているか が見えず、「自分専用感」がない ◦ 通常のAIチャットと変わらず、また使う動機（継続利用）が弱い • 仮説： ◦ 参照データが見えないことが継続利用の障壁では 課題３ プロダクト課題：機能の継続利用率を向上させたい
14. © 2026 Wantedly, Inc. • 手法： ◦ AIに渡しているプロフィール情報を確 認できるUIを追加 ◦ 透明性を高め「自分を把握している」 と実感させる 課題３ 改善策 パーソナライズ情報を見えるように
15. © 2026 Wantedly, Inc. • 結果： ◦ 狙った継続率の改善は ほぼ見られなかった ◦ そもそも確認UIのタップが少ない ◦ 一方でプロフィール入力が増える 効果も • 学び： ◦ アイコンの意味が分かりづらく、利用に繋がらなかった ◦ 正しく訴求すれば行動につながる 課題３ 改善策 結果 狙い通りとはいかず
16. © 2026 Wantedly, Inc. まとめ 03
17. © 2026 Wantedly, Inc. • 行動からの課題発見 ◦ 使われ方・気づかれ方を観察し、次の改善へ繋げた • 仮説検証も、ユーザー行動から ◦ 継続率は動かず ◦ 副次効果から次の施策に繋げる ◦ どう気づかせ、どう届けるか 振り返り ユーザーの行動から学ぶ
18. © 2026 Wantedly, Inc. • 自由入力のような、AI体験における当たり前品質は 確実に効く • 一方、仮説は届かないと検証すらできない • 最適な体験はユーザーの反応からしか分からない。だから 仮説をぶつけ続ける ◦ そのためにも計測を忘れないこと • これからもグロースサイクルを回し 、ユーザーと噛み合う AI体験に近づけていく まとめ 良いAI体験に解はない