「ツール」から「パートナー」へ。AI伴走時代のUXデザインとは？～操作を減らし、成果を最大にするための設計～

近年、多くの業務・サービスでAIの導入が進んでおり、活用されているという方も少なくないでしょう。しかし便利なAIツールを導入したはずなのに、現場は「入力・検索・プロンプト」という新しい作業が発生してはいませんでしょうか。
AIツールの導入をした企業のなかには、「入力や操作が増えて手間がかかっている」「使いこなせる人が限られてしまう」といった声も少なくありません。

その背景には、AIを細かく指示を出して使う「ツール」として認識してしまっている現状があります。これからは、AI自らが状況や文脈を読み取り、ユーザーのやりたいことを自然に補助する「パートナー」としての伴走型AIが台頭してきます。

本セミナーでは、細かい操作の必要な従来型AIと伴走型AIとの違いと、ユーザーの手間を減らしUXを高めるAIの組み込み方について実現方法を交えて分かりやすく解説します。
AIを組み込んだサービス開発を検討している方にとって、設計の考え方を整理する機会としてご活用いただけます。ぜひお気軽にご参加ください。

主な内容
・「指示待ちの道具」から「先回りするパートナー」へ

・最新事例に学ぶ「AIネイティブ」な体験設計
・なぜ今「伴走型」へのシフトが不可欠なのか
・サービス開発における伴走型UX・4つの指針

こんな方におすすめ
・AIツールを導入したが、現場の生産性が期待ほど上がっていない経営者・DX担当者
・AI機能を自社サービスに組み込みたいが、UX/UI設計に悩んでいるプロダクトマネージャー
・「プロンプト入力」をユーザーに強いる現状のUIに限界を感じているデザイナー

Transcript

1. 「ツール」から「パートナー」に。 AI伴走時代のUXデザインとは？ ～「操作」を減らし、成果を最大にするための設計～ 2026/02/04 NCDC株式会社
2. 講師紹介 2 UI/UXデザイナー 福田貴博 東京造形大学 造形学部グラフィックデザイン専攻卒業 ホテル予約アプリ等、コンシューマー向けサービスを中心 にUIデザインの経験を積んだ後、より多くの新規事業サー ビスのUX/UIデザインを手掛けたいと思い、NCDCに参画。 NCDCでは建築現場の資材管理システムのUX/UIデザインシ フト管理システムのデザインコンサルティングなど 幅広い領域を担当。
3. 目次 3 1 「指示待ちの道具」から「先回りするパートナー」へ 2 3 最新事例に学ぶAIネイティブな体験設計 なぜ今「伴走型AI」へのシフトが不可欠なのか 4 サービスに伴走型AIを導入するためのポイントと施策例 6 まとめ 最後に10〜15分ほど質疑応答の時間を設けます 5 具体的な4つのUXデザイン設計例
4. 「指示待ちの道具」から「先回りするパートナー」へ
5. 「指示待ちの道具」から「先回りするパートナー」へ 5 便利なはずのAIで、作業増えていませんか?
6. 「指示待ちの道具」から「先回りするパートナー」へ 6 多くの現場が「新しい作業」に追われている 思い通りの生成をするために プロンプトを考えなければならない 入力・検索・コピペなどの 作業が発生している 今のAIサービスの多くは指示待ちの道具にすぎない AIの提示した内容を精査して 確認する業務
7. 「指示待ちの道具」から「先回りするパートナー」へ 7 こうした業務の問題を解決するために AIが自律して行動するパートナーのようになること が求められている
8. 「指示待ちの道具」から「先回りするパートナー」へ 8 こうしたAIが自律して行動する概念は 「AI エージェント」と呼ばれています ⚫ 1995年にスチュアート・ラッセルとピーター・ノーヴィグ による教科書「エージェントアプローチ 人工知能」が発行。 ⚫ この本は、AIを単なるアルゴリズムではなく、 「環境を認識し、目標達成のために行動する主体 （エージェント）」として再定義。 ⚫ 複数のAI（マルチエージェント）が協力して問題を解決す るという研究が盛んになり、学問的な地位を確立。
9. 「指示待ちの道具」から「先回りするパートナー」へ 9 目標ベースで作業を行う タスクをAIが決定し実行する 状況に応じて行動を判断する 1 2 3 4 5 他ツールやAPI・ライブラリを使用できる 結果を検証し、試行錯誤が可能 「環境を認識し、目標達成のために行動する」を 現在の生成AIにあてはめるとどんなことをしてくれるのか？
10. 「指示待ちの道具」から「先回りするパートナー」へ 10 理想のAIユーザー体験は単なるツールから 一緒に作業を伴走してくれるパートナーへ 人間が詳細にプロンプトを打ち込 まないと動かず、正しく命令する 作業が発生している AIのトレンドは指示待ちの道具から変わりつつある 人間が今何を作ろうとしているか の文脈をAIが自動で理解し、AIが 先回りして作業を進めてくれる
11. なぜ今「伴走型AI」へのシフトが不可欠なのか
12. なぜ今「伴走型AI」へのシフトが不可欠なのか 12 なぜいま従来型のAIではなく、業務を自律して手伝う 伴走型のAIが求められているのか？ サービスに伴走型AIを組み込む 大きなメリットが3つあります
13. なぜ今「伴走型AI」へのシフトが不可欠なのか 13 多機能の罠を脱却し サービスのポテンシャルを引き出す 1
14. なぜ今「伴走型AI」へのシフトが不可欠なのか 14 よく使う一部機能だけで終わるのではなく、サービス導入の メリットを最大化することでUXの向上につながる 高機能なツールほど、現場は使い こなすことに精一杯になりがち 結局、機能のほんの一部しか使わ れない形骸化が起きる よくある課題 ユーザーに最適なタイミングでAI が必要な瞬間に必要な機能だけを 差し出す。導入初日でも、システ ムの能力を最大値で活用できる AI活用
15. なぜ今「伴走型AI」へのシフトが不可欠なのか 15 ベテランの暗黙知を資産化し 組織力を底上げする 2
16. なぜ今「伴走型AI」へのシフトが不可欠なのか 16 熟練の知見をAI化することで、最短で成果を出せる環境を業務 に組み込む。経験則より一歩先の価値を生み出す。 業務フローやコツが「属人化」し ており、ベテランがいないと仕事 が回らない よくある課題 自社のベストプラクティス (最良の手順) を AIに伴走させる。 新入社員でも、AIがガイド役となるこ とで成果がだせる環境になる AI活用
17. なぜ今「伴走型AI」へのシフトが不可欠なのか 17 人間を単純な作業から解放し 最終判断を業務にする 3
18. なぜ今「伴走型AI」へのシフトが不可欠なのか 18 雑務はAIが補助。人間を判断の主役に据え、 迅速に意思決定と行動に移れる環境を実現できる。 最終判断を下す前の、データ 整理・下準備に大半の時間が奪わ れている よくある課題 面倒な下準備や記録は、AIが裏側 で片付ける。人間が動く時には、 判断に必要な材料が揃っている 状態を作る AI活用
19. サービスに伴走型AIを導入するためのポイントと施策例
20. サービスに伴走型AIを導入するためのポイント 20 闇雲にAIをサービスに組み込んでもうまくいかない 適切な土台作りと設計が必要 では実際に伴走型AIを導入するためには？
21. サービスに伴走型AIを導入するためのポイント 21 AIに現在の状況(データ)を教えられる環境 理想の手順を学習させるための下準備 ユーザーの使用によって最適化する仕組みつくり 1 2 3 伴走型AIを導入するための重要な土台作り
22. サービスに伴走型AIを導入するためのポイント 22 AIに現在の状況(データ)を教えられる環境 AIがユーザーを補助するには、ユーザーが今何をしているかを 知る必要があるため、画面の情報や操作ログをAIが常に把握で きる仕組みを整える。 具体的な施策の例 • クリックや遷移などのイベントに、「見積書作成中」「顧客情報の不整合を修正 中」といったメタデータを付与してリアルタイムにAIに伝える。 • 画面上のテキストや画像、入力フォームの状態を「構造化データ」としてAIに渡 す。例えばウェブサービスであれば、DOM（HTMLの構造）の中から重要なキー ワードを抽出する。
23. サービスに伴走型AIを導入するためのポイント 23 理想の手順を学習させるための下準備 ユーザーが意図しない動きをしないよう、その業務における正 しい流れや守るべきルールをAIの行動指針として組み込みます。 具体的な施策の例 • 過去の業務の中で、評価が高かった成果物をAIの参照データとして登録する。 • 法律、コンプライアンス、ブランドイメージの観点から、AIが絶対に踏み越えて はいけない境界線を「ネガティブ・プロンプト（禁止事項）」として設定。 • AIに対し、「まず状況を整理せよ」「次に懸念点を挙げよ」「最後に解決策を提 示せよ」といった具合に、思考のステップを指定する。
24. サービスに伴走型AIを導入するためのポイント 24 ユーザーの使用によって最適化する仕組みつくり ユーザーの修正内容をAIに記録・学習を行い、次からはより状 況に合わせた提案ができる最適化のプロセスを設計します。 具体的な施策の例 • AIが生成したテキストやコードと、ユーザーが最終的に確定させたアウトプット を比較し、「削られた単語」「追加された表現」を自動で抽出 • AIの回答に対して、単なる評価（Good/Bad）だけでなく、「今後はこういう言い 回しをして」「この資料は二度と参照しないで」といった、具体的な「教育指 示」を出すための簡易的な設定ボタンやチャット窓を配置する。 • 多くのユーザーが共通して行っている修正（例：新しい業界用語の追加や、最新 の社内ルールの適用）を検知し、管理者の承認を経て、システム全体の標準の手 順をアップデートする。
25. 具体的な4つのUXデザイン設計例
26. 具体的な4つのUXデザイン設計例 26 ユーザーに説明させない 機能を探させない AIに最終決定をさせない 1 2 3 土台作りができたら具体的なUXを提供するためのポイント 複雑な設定を強いない 4
27. 具体的な4つのデザイン設計例 ユーザーに説明をさせない ユーザーがAIに対して「今何をし ているか」「何が必要か」をゼロ から説明（プロンプト入力）しな くて済むようにする。 ユーザーが現在開いている画面情 報、過去の作業履歴、参照してい る資料などを、AIが裏側で自動的 に読み取った状態で対話を開始す る。
28. 具体的な4つのデザイン設計例 機能を探させない ユーザーがメニューから機能を探 すのではなく、必要なタイミング で必要な機能がAIから提示される。 常にすべてのボタンを表示するの ではなく、状況に応じて「次に行 うべきアクション」を提示する。 ユーザーは探す手間がなくなり、 選ぶ（または承認する）だけで作 業が進む。
29. 具体的な4つのデザイン設計例 AIに最終決定をさせない AIが勝手に物事を完結させるブ ラックボックス化は好ましくない。 AIの提案を人間が簡単に微調整で き、その修正をAIが学習していく。 AIの出力をそのまま確定とせず、 任意に編集できる余地を設け、人 間が「ここだけ直して」と指示し た内容を反映させるようにする。
30. 具体的な4つのデザイン設計例 複雑な設定を強いない 複雑な設定項目やパラメータを操 作するのではなく、ニュアンスを 伝えるだけでシステムが正しく動 く状態にする。 従来の細かな設定画面は最低限と し、「カジュアル」「ビジネス」 といったニュアンスをAIが解釈し、 プロンプトのベースに変換して実 行する。
31. まとめ
32. まとめ 機能を追加するのではなく、ユーザーの手間を消す ユーザーの操作のストレスを減らし、より高い価値を生む判断に集中させる。 そんな伴走型AIをデザインしていきましょう。
33. NCDCのご紹介
34. Business 新規事業立ち上げからの伴走 業務改革やIT改革の支援 Design ユーザ視点での設計 Technology 技術による課題解決 Innovation Consultant デザイナーやエンジニアと協力して、 新規サービス立案の支援や新規性の高 いシステムの要件定義を行う。プロ ジェクト全体のマネジメント役も担う。 UX/UI designer UIデザインはもちろん、デザ イン思考やUXデザインのフ レームワークを用いて上流工 程（サービス全体のUX設計） を担う。 Engineer モバイルやWeb、クラウド、 IoTやAIなど、新しい領域の技 術に特化。つくるだけでなく 技術コンサルティングができ る知見を持つ者も多数在籍。 ⚫ AWS サービスパートナー ⚫ AWS Lambdaパートナー ⚫ 内製化支援推進AWSパートナー Tech×Design×Biz 一体でお客さまを支援 ⚫ 3領域でサービスを展開 ⚫ 各領域のスペシャリスト を社内に揃える体制 34
35. デジタルビジネス立ち上げを一元的にサポート ⚫ デジタルビジネスに必要な要素にフォーカスし、一元的に提供しています。 ⚫ スモールスタートでの検証から、本開発・継続的な改善までサポートします。 35 ワークショップを中心とし た合理的なプロセスで、ビ ジネスモデルの検討からUX デザインまで、迅速に行い ます。 関係者が多数いる場合の組 織横断、会社横断のファシ リテーションも得意です。 新規性の高いプロジェクト ではMVP（Minimum Viable Product）を用いた検証を行 うなど、目的に応じて段階 的な開発を企画します。 早い段階でモックやプロト タイプを用意してユーザの 評価を確認します。 ユーザとのタッチポイントとなる各種デバ イスのフロントエンドデザインから、クラ ウドサービスを駆使したバックエンドの開 発まで。多様なテクノロジーをインテグ レーションします。 ⚫ AI / IoT ⚫ モバイル・ウェブ アプリ開発 ⚫ クラウドインテグレーション ⚫ システムアーキテクチャコンサルティング など ビジネスモデルのデザイン スモールスタート・PoC システム・インテグレーション ユーザ視点を大切にした アイデア・企画 モックやプロトタイプ の開発・検証 システム・アプリ開発 継続的な改善
36. ⚫ NCDCはこのようなプロセスをまとめた方法論「 NCDC UX Design Methodology 」を整備して います。 ⚫ 担当者の「経験と勘」に頼るのではなく、成功例に裏付けられた方法論・フレームワーク を駆使してプロジェクトを進めます。 UXデザイン方法論のご紹介 36 NCDC UX Design Methodologyとは？ 一般的なUXデザイン（ペルソナ法）のプラクティスをベースとしつつ、 NCDCのこれまでの経験を取り入れて策定しています。 この方法論は下記の２つで構成されます。 ⚫ 新規サービスのビジネスモデルを使用者視点で検討する場合のUXデ ザインモジュール「 User Value Module」 ⚫ 新規サービスに必要な機能やUIを使用者視点で検討する場合のUXデ ザインモジュール「 Service Design Module」 UXデザイン方法論 18 新規サービスに必要な機能やUIを使用者視点で検討する場合の UXデザインモジュール Service Design Module エレベータ ーピッ チ作成 ジャ ーニーマッ プ作成 UXプロト タ イ プ作成 解決策一覧作成 ペルソ ナ定義 イ ンサイ ト 分析 A B C D E F
37. 事例｜新規サービスのUX/UIデザイン 37 Client｜メーカー（楽器） Keyword｜新規サービス開発 , UX/UIデザイン 新しい演奏体験を生み出す。 楽器連携スマホアプリを企画。 お客さまの課題 | 今や誰もが手にしているスマホ と楽器を連携させることで、新しい楽器との関わ り方や演奏体験を生み出したい。楽器を再び始め ようとしている「再開者」に向けてサービスを提 供したい。 ソリューション | UXデザインの手法により、ユー ザー（演奏者）視点で機能やデザインを発想。楽 器とアプリをBluetoothで接続して演奏データを自 動的に記録することで、自分の演奏データや練習 実績をいつでもどこでも確認できる新しい仕組み を提案。 NCDCの役割 | 当社の持つUX/UIデザイン、ハー ドウェア、ソフトウェアに関する幅広い知識と技 術を活用することで、ハードウェアメーカーだけ、 アプリ開発のベンダーだけでは企画が難しいであ ろう新しいサービスモデルを実現。
38. 事例｜システム内製化のためのUX/UIデザイン研修 38 Client｜メーカー（船舶関連） Keyword｜UX/UIデザイン 業務用システムのUX/UIデザイ ンを学ぶワークショップ お客さまの課題 | 業務用システムを自社開発した が、UX/UIが十分に考慮されておらず操作性に課 題があった。また、社内に「UXデザイン」という 考え方が浸透しておらず、自社での改善は難しい 状態だった。 ソリューション | １DAYワークショップを開催し、 UXデザインの基礎講座からユーザー視点を取り入 れた画面設計（ワイヤーフレーム）の作成体験ま で実施。UXデザインの考え方の浸透とUI改善の具 体的な手法の習得の双方を実現した。 NCDCの役割 | 業務システムの用途や役割を理解 した上でオリジナルの研修を企画。ワークショッ プ終了後には、NCDCのUX/UIデザイナーによる ワイヤーフレームのブラッシュアップ及び、UIデ ザインのサンプル作成まで実施。
39. info@ncdc.co.jp www.ncdc.co.jp