大規模言語モデルでデザインを再定義する

大規模言語モデル（LLM）の進化がユーザー体験の作り方を変えてるよね。デザイナーは、ユーザーが何を必要としてるかに焦点を当てて、こうした体験を開発する重要な役割を果たしてる。デザイナーがLLMをうまく活用できるように、新しいアプローチ「デザイナー的適応」を提案するよ。この方法はデザイナーが柔軟なデザインツールとしてLLMと関わることを促してる。

まず、デザイナー的適応が何を含むかを調べたんだ。経験豊富なデザイナーに話を聞いて、彼らのLLMの仕事での使い方についての見解を理解したの。彼らの意見をもとに、デザイナー的適応の重要な要素を特定したんだ。それは、使いやすくて、ユーザーに焦点を当て、LLMとの実験を奨励すること。

これを実際にやるために、CanvilというFigmaのウィジェットを作ったんだ。このツールはデザイナーがシステムプロンプトを書いて、LLMの振る舞いを調整するのを助ける。デザイナーは自分の変更をテストして、LLMが異なる入力にどう反応するかを見て、その反応をインターフェースデザインに組み込むことができる。次に、デザイナーと一緒にこの新しい実践が彼らのワークフローにどうフィットするかを見た。

#LLMを理解する

大規模言語モデルは、高度なAIシステムで、人間のようなテキストを生成できるんだ。膨大なテキストデータでトレーニングされていて、自然に言語を理解したり生成したりできる。この能力があるから、チャットボットやコンテンツ生成、データ分析など、いろんなアプリケーションで役立つんだ。

でも、LLMを効果的に使うには、単に何ができるかを知っているだけじゃダメなんだ。デザイナーは、これらのモデルが全体のユーザー体験にどうフィットするかを考える必要がある。きちんと管理しないと、偏った応答やユーザーにとって混乱を招く相互作用が起こるかもしれない。だから、デザイナーがこれらのモデルが彼らの製品でどう使われるかに関与することが重要なんだ。

#デザイナーの役割

デザイナーは、ユーザー中心の製品を作る上で重要な役割を果たしてる。彼らは技術が実際のユーザーのニーズに応えるように働きかけてる。LLMに関しては、デザイナーはユーザーのニーズと技術が提供できることとのギャップを埋める必要がある。

その重要性にもかかわらず、デザイナーはAIと一緒に作業する際に課題に直面することが多い。エンジニアとのコラボレーションの難しさ、適応ツールへのアクセス不足、LLMとの作業に対する理解の限界などがある。ここでデザイナー的適応が役立つんだ。

デザイナーを適応プロセスにもっと深く関与させることで、ユーザーの具体的なニーズに合わせたより良いユーザー体験を作れるんだ。

#デザイナー的適応とは？

デザイナー的適応は、デザイナーがLLMを柔軟なデザイン素材として扱うことを奨励する実践なんだ。これは、デザイナーがユーザーリサーチやデザイン目標に基づいて、これらのモデルの動作を調整できることを意味してる。

デザイナー的適応の主な特徴を3つ特定したよ：

1. 低技術的障壁: デザイナーは、深い技術的知識なしにLLMと作業できるべきだ。これは、モデルの振る舞いを導くために自然言語のプロンプトを使うことを意味する。

2. ユーザー中心の焦点: デザイナーは、自分の理解を活かしてLLMがどう反応すべきかを考えるべきだ。これには、ユーザーのニーズや好み、文脈を考慮することが含まれる。

3. 実験の奨励: デザイナーは、LLMをいじくり回して、さまざまなアプローチをテストし、デザインを反復する能力を持つべきだ。

#Canvilの構築：Figmaウィジェット

デザイナー的適応をサポートするために、Canvilというツールを開発した。これは、人気のデザインツールであるFigmaに統合されたウィジェットだ。Canvilはデザイナーがシステムプロンプトを書いて、LLMの振る舞いを調整することを可能にする。

#Canvilの機能

1. 構造化されたプロンプト作成: Canvilは、デザイナーがプロンプトを作成するための構造化された方法を提供する。これにより、誰が対象で、モデルが従うべき指示について考えるのを助けてくれる。

2. 出力のテスト: デザイナーは、自分のプロンプトに対してLLMがどう反応するかをテストできる。これにより、彼らの適応の影響をリアルタイムで見ることができる。

3. デザインとの統合: Canvilを使うことで、デザイナーはモデルの出力を直接デザイン要素にリンクすることができる。これにより、LLMのテキストが自分のUIにどうフィットするかを見ることができる。

#デザインにおけるCanvilの使用

私たちの研究では、デザイナーがCanvilを使って架空のアプリ「Feasto」の新機能を作ることにした。このアプリは、ユーザーが持っている食材に基づいて食事プランを提案するんだ。デザイナーは、これらの提案とやり取りするエリアのユーザー体験をデザインすることを任された。

参加者には、さまざまな食事制限や好みに応じた異なるユーザーグループについての情報が提供された。彼らはCanvilを使って、これらのグループの特定のニーズに応じてLLMを適応させた。

#デザイン研究

私たちは、デザイナーがCanvilを使ってデザイナー的適応の実践にどのように関わるかを調べたかった。デザイナーたちはグループに分かれてこのツールを使ってユーザー体験をデザインした。

#研究の設定

デザイナーは数つの小グループに分けられた。それぞれのグループには異なる経験レベルやバックグラウンドのメンバーがいた。彼らにはCanvilの簡単な概要が与えられ、その後Figmaツールを使ったデザインタスクが与えられた。

デザインタスクの間、デザイナーは提供されたプロフィールに基づいて、さまざまなユーザーシナリオのためにLLMを適応させるためにCanvilを使った。彼らはプロンプトを作成し、モデルの出力をテストし、効果的で魅力的なユーザー体験を作成するためにUIデザインを修正した。

#研究からの発見

この研究から、デザイナー的適応が実際にどう機能するかについての貴重な洞察が得られた：

1. ユーザーリサーチの効果的な利用: デザイナーはユーザーリサーチをプロンプトに効果的に統合した。彼らはプロンプトを作成する際に、さまざまなユーザーのニーズや好みを考慮し、LLMからの出力がより特化されたものになった。

2. コラボレーションとフィードバック: Figmaの協力的な性質により、デザイナーはプロンプトや出力を簡単に共有できた。彼らは自分の発見について議論し、お互いの洞察に基づいて調整を行った。

3. 反復的なデザインプロセス: デザイナーはプロンプトをいじることができる点を評価していた。彼らはモデルの振る舞いを洗練させるために何度も反復し、ユーザーにとっての相互作用が改善された。

4. モデルの振る舞いを理解する: デザイナーがLLMとハンズオンで関わることで、これらのモデルがどう機能するかについての理解が深まった。これが、LLMを彼らのニーズに合わせて適応させる際のより情報に基づいた決定を助けた。

#今後の作業への示唆

この研究の結果は、LLMをより効果的に実装しようとするデザイナーや組織にいくつかの示唆を提供している：

1. トレーニングとサポート: 組織はデザイナーにLLMと作業する方法についてのトレーニングを提供すべきだ。これにより、彼らはこの技術にもっと自信を持って、クリエイティブに関与できるようになる。

2. アクセス可能なツール: デザイナーが使いやすいツール、例えばCanvilのようなものを開発することが重要だ。これらのツールは、既存のデザインワークフローにスムーズに統合され、デザイナーのニーズに合ったものであるべきだ。

3. 実験の奨励: デザイナーがAIモデルを実験することを認めることで、より良い製品結果が得られる可能性がある。組織は、テストや反復が奨励される環境を促進すべきだ。

4. チーム間のコラボレーション: デザイナーは技術チームとの議論に関与するべきだ。このコラボレーションは、LLMに対する適応がユーザーのニーズや技術的な能力と一致することを確保する助けになる。

#結論

LLMをユーザー向け製品に統合することは、機会と課題の両方をもたらす。デザイナーがデザイナー的適応の実践を採用することで、これらの強力なモデルを活用して、よりユーザー中心の体験を創造できるんだ。

Canvilのようなツールを通じて、デザイナーはLLMと直接関わり、ユーザーの洞察に基づいてその振る舞いをカスタマイズし、出力をリアルタイムでテストできる。私たちの研究は、このアプローチがインタラクションデザインとチーム内のコラボレーションの向上につながることを示した。

技術が進化し続ける中で、AIとの相互作用を形作るデザイナーの役割はますます重要になってくる。アクセス可能なツールで彼らの作業をサポートし、コラボレーションを促進することが、LLMを搭載した製品の責任ある効果的な展開に向けた重要なステップになるだろう。