生成AIの進化に伴い、AIエージェントを組み込むデジタルプロダクトがこの数年でかなり増えてきました。AIの性能は日進月歩で進化する一方で、必ずしもそれがユーザーにとって理想的な体験にはつながってはいないのではないか、という違和感や懸念を同時に抱いています。
ではこの違和感はどこからくるのか？設計する対象であるインターフェイスが、人とシステムの境界から、人とエージェント・エージェントとシステムの2つの境界に変わってきた、というのが私の考えです。この2つの「境界」を設計するのが、これからのプロダクトづくりの重要なポイントになるのではと考えています。
CUIからGUIへ、そしてその次の時代
まず、今起きていることをコンピュータの歴史で考えてみましょう。
CUI（コマンドライン）の時代、人はファイルシステムという見えない構造を頭の中に持って、コマンドを打っていました。人がシステムに伝わるようにコードを書いて伝えている構造です。
そこからMacの登場などにより台頭してきたGUIは、その見えないシステム内のオブジェクトを、人がつかんで動かせる対象として可視化しました。ファイルもフォルダもゴミ箱も、人が認識できるオブジェクトとして画面に並び、コマンドラインでなくても経験則に基づいて直感的に操作することができます。
これがオブジェクト指向であり、ユーザビリティの高さを考えたデザインのニーズが高まったり、HCD（Human Centered Design）の重要性が説かれたりしたのも、この背景によるものです。システムの複雑さを、人のメンタルモデルに寄り添い、分かりやすく操作できるものに変えることが、GUIの役割だったと思います。
そして今、時代はその先に進んでいます。複雑な検索は、検索窓よりもAIに尋ねるように、人はもう画面を直接操作しないことが増えてきました。タスクを伝えてアウトプットをするだけでなく、やりたいこと（ゴール）と守ってほしいこと（制約）を伝えて、エージェントに自律的に動いてもらうことも増えてきたと思います。
ターミナルやCursor、Antigravityなどを使っていると、見た目だけで言うとコマンドラインの時代に戻ったように感じます。が、実際はまるで違います。
昔のコマンドは指令に対して同じ結果を返しましたが、今のエージェントは渡した情報や頼み方で結果が大きく変わります。だから人は、エージェントを介して行われているシステムの挙動や中身を、パッとは把握しきれないようになりました。その「把握しきれない複雑さ」と「自律的に動くシステム」の境界を、エージェントという代理人が埋めてくれる、という構図です。
エージェントがあることで、設計するべき「境界」が増える
では、私たちデザイナーはこの時代に何を設計するのか。画面そのものではなく、2つの「境界」という視点で考えられるのではないかと私たちは考えています。
記事冒頭で触れた通り、人とシステムのコミュニケーションという観点で考えると、エージェントの登場によって、デザイナーが意識すべきポイントは2つに増えました。以下のように、人とシステムは「エージェント」という存在を介してやりとりをする形になったためです。 それぞれのポイントを説明していきましょう。
人とエージェントの境界：意図の設計
まずは人とエージェントのコミュニケーションから。生成AIツールを使ったことがある人は分かると思いますが、一発で完ぺきなプロンプトを作るのは意外と難しいものです。そのため、人が言語化しきれていないふんわりとした考えやゴールを、エージェントがうまく汲み取れるようにし、エージェントは人が何をしようとしているかを確認する必要があります。この「伝える」と「返ってくる」のラリーの体験設計が重要だと考えています。
先日公開した、弊社の黒子によるこちらの記事では、AIエージェントとの協働を前提としたユーザー体験の設計思想「Agentic UX」において、「意図」「環境」「信頼」「制御」を4つの重要な観点を挙げていました。
観点の1つ目である「意図」の伝え方、引き出し方を設計することは、まさにこの「人とエージェントの境界」の理想の形を設計することにつながります。
エージェントとシステムの境界：環境の設計
最近では「デザインハーネス」という言葉で表現されることも多いですが、エージェントに達成してほしいゴールと、やってはいけないことを決めて、エージェントが外れずに動ける環境を整える重要性は高まっています。出力の精度や生産性に直結する要素だからです。
動いてよい範囲のルール、データの形、使える道具に加えて、人がいつでも確認・介入できる制御までを考えることが重要だと思います。このような環境の設計は、視点を変えるとエージェントとシステムの境界を正しく作ること、とも言えるでしょう。
これらの2つの境界に対する設計は性質がまったく違いますし、どちらもこれまでのUXデザインとは考え方が違います。GUIのオブジェクト指向は「人のメンタルモデルに合わせてシステムを操作できるようにする」設計でした。けれどAIを介したコミュニケーションで必要なのは、人のあいまいな意図をエージェントが汲み取れるようにする設計と、エージェントが安全に動ける環境を整える設計です。
ただ、視点は変わるものの、私たちが「人とシステムのあいだを取り持つ体験」をデザインしているという仕事の本質は、GUIの時代から変わっていないと思っています。
自分の意図が伝わるから、AIへの「信頼」が生まれる
人とエージェント、エージェントとシステムの境界は、別々の箱として並んでいるわけではありません。「信頼」を軸に、ひとつながりの往復として動きます。
使い手が自分の意図をうまく伝えられるほど、エージェントは期待どおりに振る舞います。期待どおりに振る舞えると、使い手である人はそのエージェントを信頼できる。信頼できると、もっと安心して意図を預けられる。
つまり、意図を伝えることと、エージェントが信頼される振る舞いをすることは、表と裏の関係にあります。エージェントの行動プロセスの透明性を上げて「こう動いてるから大丈夫だな」と思えたり、「これはやらないでほしい！」と思ったときにすぐ「STOP！」と言えたりする設計なども、信頼につながります。Human in the loopを組み込んだ、エージェントとの境界設計もとても重要です。
同じことが、環境設計と制御の側にも言えます。動ける範囲のルールやデータ、道具が整って、人がいつでも確認・介入できる制御が効いているほど、エージェントは安全に意図どおり動けます。その精度の高さが、そのまま信頼の高さにつながり、使い手としても安心して委ねられることに寄与します。
心地よくユーザーを誘引する「意図のデザイン」
どちらの境界の設計も重要ですが、ここからはUXデザインと親和性の高い、意図の設計のほうに力点を置いて話をします。
エージェントがユーザーの意図を正しく汲むことが大事なのですが、ここがとても難しいです。人同士で対面で話しているときですら、相手の発言の意図を正しく汲むのは難しいのに、非言語情報なしにそれをするわけであって、AIにとっては至難の業です。
難しさの正体は、ユーザー自身が自分の意図をうまく言葉にできないことにあります。例えば「この文字起こしを要約しておいて」と頼んでも、どこを重視するか、どんな粒度にするのかなどは指示文からは抜け落ちています。人間は、これまでの経験や状況による「文脈」を無意識のうちに判断や指示に加えているためです。
だからこそ、人の行動や文脈をできる限り理解するようにAI側から人に寄り添い、意図を補った上で解像度を上げる仕組みが必要になります。もう少し言うと、エージェントを組み込んだプロダクトの中で人の文脈を100%理解することは難しいので、AI側が正しくユーザーの意図を理解できるようなガイドを敷いていく体験設計が必要です。
実際に、この観点をプロダクトの設計に取り入れている例をいくつか見てみましょう。まず一つは、ユーザーによる意図の言語化を、AI側からの質問や選択肢の提示によってサポートしている例です。
AI側から適所で深掘りの質問を投げかけたり、あらかじめユーザーがやりたいことを選択肢として用意しておきその中から選んでもらうという動線を用意しておくことで、前述のように人がうまく言葉にできない内容も適切に吸い上げられるような仕組みを作っています。
「質の良いアウトプットを出すために、AIに何をどこまでどう伝えたらいいか分からない」と多くのユーザーが感じる課題に向き合っているといえます。
これらの例では、可能な限りユーザーの持つ期待とAIの理解をすり合わせてから実際にアウトプットの生成にAIが着手するようにし、初手のアウトプットの精度を高めるとともに、修正をする際の大掛かりな改修や手戻りを減らす工夫としても機能しています。
もうひとつは、ユーザーの指示を元にまず複数のアウトプットを提示し、ユーザーへ選択を委ねる体験です。Midjourney（画像）、Suno（音楽）といった、クリエイティブの制作ツールを想像してみてください。これらはユーザーがAIから提示された複数のアウトプットを目にすることで、「これは少しイメージと違うな」「これに似たものがいいな」と、アウトプットを起点に自分の隠れた意図に気付くことができます。
SunoのUI
画像や音楽といったアウトプットを作成する際は、そもそもユーザー自身が最初に「自分が欲しい最終形」を漠然としか分かっていないことも多いです。まず出てきたものを見てから考えてみよう、という探索的なスタンスをとっていることも多いでしょう。
こういったケースではていねいな意図の言語化を手助けするよりも、ユーザーの直感的な発想を引き出せるように素早く異なる方向性のアウトプットを提示することと、そこからの軌道修正をスムーズに繰り返せる体験が適していますし、これらのツールはこのようなユーザーの認知フローを加味して設計されているのだと思います。
一見、これらはエンタメ・クリエイティブ系特有のUIに見えるかもしれませんが、BtoB SaaSや業務システムでも同様の工夫はみられます。
例えば、複雑な契約書の条件抽出や高度なリサーチなどの業務において、AIが一発で100点の回答を出すのは不可能です。敢えて異なる切り口のパターンを初手で複数提示し、ユーザーに選ばせながら自分の隠れた意図を絞り込ませるアプローチは、手戻りを減らす体験設計となります。
他にも意図の設計をさまざまな形で組み込んでいるプロダクトの例はたくさんありますが、いずれも共通しているのは、利用シーンやそのプロダクトを使うときのユーザーの状態を想定して、それに最適化されたAIへの意図の伝え方を設計していること。
人にとって使いやすいことが、そのままエージェントに意図が伝わりやすいことと重なっていく。これが、Agentic UXを設計することの狙いです。
ユーザーだけでなく、エージェントフレンドリーな設計がデジタルプロダクトのカギになる
意図と信頼の設計について詳しく話してきましたが、途中で触れた環境設計・制御も非常に重要です。この2つが信頼を介してかみ合ったときに、ユーザーの手になじむAgenticな体験設計を提供できるのでは、と考えています。
人にとって使いやすい状態を作ることで、エージェントが意図通りに動かせて、安心かつ安全にシステムにアプローチできる体験が作られます。その一連の体験を設計できれば、人は迷わず意図を預けられるし、エージェントは目的や成果から外れずにゴールへ向かえるようになります。
AIとの協働がデフォルトとなったこれからの時代だからこそ、ユーザーフレンドリーかつエージェントフレンドリーな体験設計は、プロダクト開発の根幹として、とても重要なテーマだと私たちは考えます。
しかし、実務においてこれを形にするのは容易ではありません。 これらは、従来のデザインとは違い、ユーザーの自由度が高く新たにAgentic UXのような考え・知見がないと一朝一夕では設計しきれない領域だからです。
実務において限られたリソースの中で、AIプロダクトの体験設計を検討し、実装していくのは個人でも労力がかかります。私たちはサービス開発の中でのAI活用やAIプロダクトの体験設計のプロセスを研究、探索しており、その知見を皆さまのサービスにも生かしつつ、一緒にAgentic UXの領域を探索していきたいと考えています。
生成AIを組み込んだサービス開発にご興味やお悩みがある方は、ぜひグッドパッチのAI専門組織「Gp-AX Studio（Goodpatch AI Experience Studio）」にお気軽に問い合わせください。
