現在地（2026-05-11）

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研究の一文

AI 機能、AI ツール、AI エージェント、MCP などの発展によって、UI/UX 設計で考えるべき対象が画面上の操作性だけでなく、AI への指示、権限、確認、実行過程の見え方、結果の妥当性、既存アプリとの関係などへ広がりつつあるのではないかという問題意識を背景に、変化の速い AI を研究で扱うための判断軸として、人間と AI の間に不変的に現れる概念・構造を探ろうとしている研究。

研究が向かっている場所

この研究の出発点は、「変化の速い AI をどう研究するか」という方法論的な問いだけではない。むしろ、もともとの関心は、AI がアプリやサービスのあり方を変えつつあるなかで、UI/UX 設計や体験設計の前提も変わるのではないかという設計者目線の問題意識にある。

これまで多くのデジタルプロダクトでは、人間がアプリを開き、画面上の UI を見て、メニューやフォームやボタンを操作し、目的の処理を行うという関係が中心にあった。しかし、AI 機能が既存アプリに組み込まれたり、AI ツールが単独で作業を担ったり、AI エージェントや MCP のような仕組みによって複数のサービスやデータに接続できるようになったりすると、人間が画面を直接操作するだけではない目的達成の形が生まれてくる。アプリを開かずに AI に指示してデータを取得・更新する、既存 SaaS の外側からエージェントが処理を進める、あるいは小さな管理ツールや業務ツールを自作する、といった場面が増える可能性がある。

そうなると、UI/UX 設計で考えるべき対象は、画面上の操作性や情報配置だけにとどまらないかもしれない。AI に何をどう指示するのか、どの権限を与えるのか、どこで人間が確認するのか、AI がどのような過程で実行したのかをどう見せるのか、結果の妥当性をどう検証するのか、既存アプリやサービスとの関係をどう設計するのか、といった問いが設計対象として浮上してくる可能性がある。

一方で、この変化を研究対象として扱うとき、AI 自体の変化の速さが難しさとして現れる。モデル性能、UI、連携方式、エージェントの能力、アプリ側の AI 機能は短期間で変化する。そのため、AI によって UI/UX 設計の前提が変わる可能性を探りたいとしても、そもそも AI という変化の速い対象をどのような判断軸で扱えばよいのかが見えにくい。

そこで現在は、AI によって UI/UX 設計の対象や考え方がどう変わりつつあるのかを探るために、まず人間と AI の間に不変的に現れる概念・構造を見つける必要があるのではないか、という方向に向かっている。つまり、「不変的な概念・構造を探る」という方針は、AI の具体例を避けるためではなく、AI という変化の速い対象を研究で扱うための判断軸をつくるために出てきている。

今の思考の地形

設計者目線の問いが研究の起点にある

いまの研究は、AI の性能やツールの便利さを評価したいのではなく、AI が入ってくることで UI/UX 設計者が何を設計対象として考えるべきかが変わるのではないか、という問いから始まっている。従来の画面中心のインタラクションだけでなく、AI への指示、実行権限、確認、ログ、承認、既存サービスとの接続、結果の検証といった要素が体験設計の中に入ってくるかもしれない。この「設計対象の拡張」をどう捉えるかが、研究の大きな入口になっている。

AI の変化の速さは、研究の主目的ではなく困難として現れる

AI によって UI/UX 設計の前提が変わる可能性を調べたい。しかし、その AI の前提自体がすぐ変わる。ここでの困難は、特定機能や UI を対象にすることが間違いだということではなく、AI の変化が速いため、具体例をどの観点で読み解けばよいのかが定まりにくいことにある。だからこそ、AI と人間の間にある不変的な概念・構造を判断軸として探す必要があるのではないか、という順序で考えた方がよさそうである。

「不変的な構造」は結論ではなく足場である

ここでいう不変的な構造は、未来にも絶対に変わらない普遍原理を意味しているわけではない。むしろ、短期的なツール更新や UI 変更を越えて、比較的長く参照できそうな観察の単位や考え方を探すという意味に近い。たとえば、ユーザーが何を目的として持つのか、AI に何を任せるのか、どこで確認するのか、どのように結果を信頼するのかといった問いは、具体的な現れ方を変えながら残る可能性がある。ただし、それらを最初から確定した軸として置くのではなく、実際の事例やインシデントを通じて検討する必要がある。

AIあり/なしの重大場面を比較する

クリティカル・インシデント法は、AI 利用の一般的な感想を聞く方法ではなく、アウトプット生成や目的達成の中で、判断、迷い、違和感、修正、評価、納得、責任のようなものが表に出た出来事を拾う方法として使えそうである。現時点では、AI を使って何かを生み出す場面だけでなく、人間自身で何かを生み出す場面も参照し、両者に共通して現れる重大事項や上位概念を比較する方向が考えられる。

この比較は、AI あり/なしの優劣や効率差を見るためではない。AI ありの場面で表に出た目的形成、評価基準、修正判断、納得、責任、暗黙知の扱いなどが、人間のみの制作場面にも現れるのかを見ることで、AI によって新しく生まれたものと、AI によって露出・再配置された人間側の構造を分けて考えるための補助線になるかもしれない。ただし、共通して現れたものを直ちに「不変」と断定するのではなく、不変的な概念・構造の候補として扱う方がよさそうである。

判断・委譲・評価・修復などの語彙は後段の候補である

これまでの整理では、判断、委譲、評価、修復、外部化、介入といった語彙が前面に出すぎていたかもしれない。これらは、研究の起点や前提として最初から置くというより、AI によって UI/UX 設計対象がどう広がるのかを探るなかで見えてくるかもしれない観察語彙として扱う方が自然である。

先行研究との関係も組み直す必要がある

Park et al. の生成 AI 評価方法論や Shi et al. の Human-GenAI Interaction taxonomy は、引き続き重要な土台になる。ただし、これらを使う理由も少し変わる。単に「変化の速い AI を研究するための観察軸」を探すためだけではなく、AI によって UI/UX 設計の対象が拡張する可能性を考えるときに、既存の HCI / HAI / GenAI evaluation の枠組みがどこまで使え、どこに追加の視点が必要になるのかを見るための土台として扱うことになりそうである。

現時点の研究方針

現時点では、研究の順序を次のように置き直すのがよさそうである。まず、AI 機能、AI ツール、AI エージェント、MCP などの発展によって、アプリやサービスを使う体験、そしてそれを設計する UI/UX の考え方が変わりつつある可能性を背景として置く。次に、その変化を研究で扱う際、AI 自体の変化が速いため、AI をどのような判断軸で扱えばよいのかが見えにくいという困難を示す。そのうえで、AI と人間の間に不変的に現れる概念・構造を探索し、それを AI 時代の UI/UX 設計を考えるための観察上の足場として整理する。

具体的な観察対象はまだ絞り切れていない。候補としては、AI 機能が組み込まれた既存アプリを使う場面、AI エージェントが複数のサービスやデータに接続して処理する場面、AI ツールによって小さな業務ツールやデジタル成果物を作る場面、制作・開発・研究・設計のプロセスで AI が実行や生成を担う場面などがある。ただし、すべてを同列に扱うと広すぎるため、最初は「設計対象の拡張」が見えやすい場面を観察窓として選ぶ必要がありそうである。

方法としては、インタビュー、事例記述、クリティカル・インシデント的な出来事の記録、既存枠組みとのマッピングなどが候補になる。CIT を使う場合は、AI を使ったアウトプット生成場面と、人間のみでアウトプットを生成した場面の両方から、目的達成に関わる重大な出来事を集め、共通して現れる上位概念と、AI によって表れ方が変わる部分を比較する方向が考えられる。

漂っている問い

AI によって UI/UX 設計で考えるべき対象は、具体的にどこまで広がっているのか
「画面を設計する」から「AI を介した目的達成を設計する」へ変わるとして、その変化はどの場面で最も観察しやすいのか
研究対象は、AI 内蔵アプリ、AI エージェント連携、AI ツールによる自作、制作・開発支援のどこに置くのがよいのか
MCP や AI エージェントのような技術変化は、研究対象そのものにするべきか、背景として扱うべきか
「不変的な概念・構造」と言うとき、それは何をどの程度不変とみなすことなのか
判断・委譲・評価・修復・外部化・介入といった語彙は、観察前の仮説として置いてよいのか、それとも分析後に出てくる語彙として扱うべきか
AI を使ったアウトプット生成場面と、人間のみのアウトプット生成場面をどの程度比較するべきか
両者に共通する上位概念を、不変的構造の候補としてどう慎重に扱うべきか
先行研究の taxonomy や評価枠組みは、設計対象の拡張を考えるうえでどこまで使えるのか
最終的な成果物は、設計原則ではなく、観察軸、概念図、インシデント記述、設計上の問いのリストのどれに近い形になるのか

次にやること

次に進むべきことは、研究の起点を「AI による UI/UX 設計対象の変化」に置き直したうえで、どの観察窓からその変化を見るのかを仮決めすることである。候補場面を並べ、各場面で何が見えそうか、どの場面なら実際にデータを集められるか、先行研究とどう接続できるかを比較する必要がある。

そのうえで、試験的に AI あり/なしのアウトプット生成場面から数件ずつインシデントを記録し、そこに「設計対象の拡張」「人間と AI の関係構造」「不変的構造の候補」がどのように現れるかを見てみる。ここで初めて、CIT を中心に据えるのか、事例研究的に書くのか、既存 taxonomy へのマッピングを強めるのかを判断できそうである。

生のつぶやき

AIというものが、AI機能として既存アプリの中に入ってきたり、AIツールができたりしている中で、人間が目的の動作をデジタル上で行う際の思考内容・プロセス、みたいな、AIが介入してきたことによる人間とシステム(アプリ)とのインタラクションの変容を探る。背景として、AIが登場してきたことによってアプリ・サービスのあり方が変わってくるのではないかと考えている。MCPといった技術の確立、AI Agentの発展など、例えばfreeeやマネーフォワードなどがMCPサーバーに対応した?みたいなことをやっていて、AI Agentsを活用して、アプリをひらかなくてもclaude codeなどでAIに指示することで、freeeやマネーフォワードに登録しているデータなどを取得してきてくれたり書き込みしてくれたりするようにな技術も生まれてきていたり、例えばsaasの死ということが言われているように、管理ツールなどを自作するハードルが大幅に下がってある程度のことなら自作もできてしまうというなど、AIによってできる幅が大きくなってきていることによって、アプリの形態・在り方などが変わってくるのではないかと思っている。そんな中でUIを設計したり体験を設計するにあたっての今までの考え方やあり方に変化が当たり、考え直していかないといけないことも出てくると思う(例えばを考えて欲しい)。でも、そんなかで、AIの変化が激しすぎて、今定義しても、次の日には違った前提になってしまっていることもあることがあるので(例えば度重なるAI機能のアップデートやAIツールの登場によって、できる幅や性能が大幅に向上している。AIのモデルの性能も上がっており、2年前とかではwebサイトのデザイン・実装なんて難しかったけど、今ではそれっぽいのが出力できてしまう)、そんな中で、何かAIと人間の間での不変的な概念・構造みたいなものを探ることがまずは重要だと思い、このような考えに至っています。

「AI時代の人間-システムインタラクションの変容を、変化の速い技術に依存しすぎず観察するための軸を探る」というニュアンスよりも、そもそも設計者目線で、「UI/UX設計で考えるべき対象が、画面上の操作性だけでなく、AIへの指示、権限、確認、実行過程の見え方、結果の妥当性、既存アプリとの関係などに広がっている可能性がある。」UIを設計したり体験を設計するにあたっての今までの考え方やあり方に変化が当たり、考え直していかないといけないことも出てくると思う。ということがあり、それを研究で探っていくということが以前の私の研究の目的であったが、それを探るにあたって、AIの進化が早すぎて、なかなか見ていく軸が見れなかった。この視点で見ていこうとしても、もしかしたら研究を行っている間で前提が変わってしまうかもなとか。
なので、まずは、何かAIと人間の間での不変的な概念・構造みたいなものを探ることがまずは重要だと思い、このような考えに至っています。

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