2025年を迎え、ユーザーエクスペリエンスデザインは大きな進化を遂げ、人間と機械のインタラクションパターンに画期的な変化をもたらしています。過去数十年にわたる伝統的なヒューマンコンピュータインタラクションの開発において、人々は主にコマンドラインインタフェース（CLI）やグラフィカルユーザインタフェース（GUI）を通じてコンピュータシステムとインタラクションしてきました。ユーザーは、コマンド構文を覚え、アイコンの意味を理解し、操作シーケンスに従うなど、設計者によって確立された特定の操作手順を学び、それに従わなければなりませんでした。この段階でのデザイナーの仕事は、インターフェイスの使いやすさ、学習しやすさ、視覚的な体験など、ユーザーがコンピュータ・システムの操作方法を理解できるようにすることに重点が置かれていました。しかし、こうしたUI/UXデザインのプロセスは、数十年の歳月を経て、各社がインタラクションモードのデザイン仕様を策定することで、既存のWebやアプリのインターフェースとほぼ同じ操作方法となり、直感的に操作・理解できるようになるなど、かなり標準化されたデザインワークフローとして成熟してきました。
その後、人工知能技術の進歩により、人と機械のインタラクションモードがより多様化する時代に突入しました。この段階の最大の特徴は、マルチモーダルインタフェースの出現です。従来のグラフィカルインタフェースを維持するだけでなく、音声やジェスチャーなどの自然なインタラクション手法を取り入れることで、ユーザーはより直感的にシステムと対話することができます。AI技術の支援により、音声アシスタントが自然言語のコマンドを理解したり、ジェスチャー認識システムがユーザーの動きの意図を理解するなど、システムがユーザーの意図を理解する予備的な能力を開発し始めています。この段階のシステムは、従来のコンピュータシステムとAI技術を組み合わせたものであり、明示的なコマンドを実行するだけでなく、より複雑なユーザーのニーズを理解し対応することができます。マルチモーダルインターフェースの利点は、複数のインタラクションの選択肢を提供し、ユーザーが文脈に応じて最適なインタラクション方法を選択できる点にあります。
ユーザー・エクスペリエンスは、「どのように操作するか 」に焦点を当てることから、「何を求めているか 」を理解することへと根本的な転換を遂げつつあります。このステージでは、インターフェイス層がより透明化され、ユーザーが自分のニーズを人間の言葉で直接表現できるようになる一方、マルチモーダルかつ高度に共感的な理解能力を備えたAIエージェントは、ユーザーの意図を深く理解し、積極的に引き継ぎ、クロスプラットフォームで、さらにはタイムシェアして同期的にソリューションを計画・実行することができます。この 「直接コミュニケーション 」インタラクションモードにより、人間と機械のインタラクションはより思考交換に近いものとなり、ユーザーは真のニーズや目標を忠実に反復的に表現することができ、AIエージェントはその意図を理解し、実行の詳細を計画する役割を担います。例えば、ユーザーは「新居にエネルギー効率の高いスマートホームシステムを構築したい」と直接表現することができ、AIエージェントはこのハイレベルな目標を理解し、ユーザーの生活習慣、予算、環境要因を考慮し、完全なソリューションを積極的に提案し、実行中に継続的に最適化と調整を行います。
注目すべきは、これら3つの段階は互いに置き換わるものではなく、積み重なり、補完し合うものであるということです。図1に示すように、それぞれの新しい段階は、前の段階の基礎の上に新しい機能を追加します。異なる使用シナリオでは、ユーザーは異なるインタラクションモードを必要とすることがあります。あるときはGUIの正確なコントロールを必要とし、あるときは音声コマンドの利便性を好み、あるときはAIエージェントの深い理解と自動実行のための人間のエンパワーメントを必要とします。このマルチレベルのインタラクションアーキテクチャは、流動的で自然なユーザーエクスペリエンスを生み出し、人間の道具を操作するインタラクションの本来の限界を超え、テクノロジーが積極的に人間を理解することを可能にし、人間中心のUXの究極の発展を実現し続けます。
ジェシー・ジェームス・ギャレットが提唱するユーザーエクスペリエンスデザインの要素である「ユーザー体験の要素」（戦略、スコープ、構造、骨格、インターフェース）を見ると、ユーザー体験を構成するこれらの要素は、AIエージェント時代の到来とともに、さまざまな側面から変化とチャンスをもたらすと考えられます。知識収集、現象観察、未来の人間と機械のインタラクションの想像に基づき、2025年以降（推定2025年～2027年）のUXデザインやWebサービス開発を変容させるであろう変化について、この5つのレベルに分けてトレンド予測を示します：
トレンド1：無限のマルチモーダルインタラクション
ユーザー体験は複数の入力方法の制限を超え、より自然で流動的な人間と機械のインタラクションを実現します。ユーザーは、タッチ、音声、ジェスチャー、アイトラッキング、表情入力、感情センシング、さらには将来の脳とコンピュータの相互作用を通じて、デジタルシステムと対話することができます。複数の感覚的な入出力方法の統合は、人間とシステムの間のギャップをさらに埋め、デジタルプロダクトやサービスを人間の自然なコミュニケーション方法に近づけ、ブランドやプロダクトに対するユーザーの知覚的記憶を強化します。
トレンド2：ユーザーの意図（UI）
これからのデジタルサービスは、ユーザーの潜在的な意図を推察し、それに焦点を当てる機能を備え、システムが継続的にユーザーのニーズを推定、予測し、積極的に応えていくようになるでしょう。この変革により、従来のインターフェースデザインは、ルック＆フィールのテーマを「いかに見せるか」から、ユーザーが何をしたいのか、どのような行動を取り得るのかを「いかに予測するか」へとシフトし、それに応じて適切なインタラクションメソッドを配置することになります。このインタラクションデザインは、機能選択におけるユーザーの認知負荷を軽減し、システムが人間の意図に応じて調整することで、操作の難易度を下げることができます。プロアクティブでダイナミックなUIデザインにより、ユーザーは操作の詳細よりも、意図したゴールに集中することができます。
トレンド3：ノードベースの情報アーキテクチャ
情報アーキテクチャは、従来の主従関係や階層構造から、より柔軟でダイナミックな分散ネットワーク構造へと変化します。この変革により、情報間のつながりがよりダイナミックで有機的なものとなり、ユーザーは関連するコンテンツをより直感的に探索・発見できるようになります。ユーザーは自分のニーズや関心に沿って自由に探索することができ、あらかじめ決められたインタラクション・ロジックの情報経路によって設定される制限を減らすことができます。
トレンド4：ハイパーパーソナライゼーション
インタラクション体験は、意図の洞察と情報ノードの特性に基づいて、ユーザーの行動、嗜好、コンテキストからより多様な情報を抽出し、ユーザーの「現在」の状態と意図を推測することにますます重点を置くようになり、高度にパーソナライズされたインタラクション体験を生み出します。このプロセスには、大量のユーザーデータの分析と理解が必要であり、リアルタイムのコンテキスト認識と組み合わせることで、システムが推奨コンテンツ、インターフェース設定、または運用ワークフローを動的に調整できるようになります。その結果、ユーザーによって表示されるインターフェイスや得られる機能構成が異なり、ユーザーごとに異なるカスタマイズされた1対1のインタラクション効果を実現します。
トレンド5：エージェントとしてのウェブサイト
構造レイヤーでは、ウェブサイトはもはや人々が利用するのを待つだけの受動的な機能・サービスキャリアや、情報を表示・提供する一方通行のポータルではありません。ウェブサイトは、訪問者の目標達成を「能動的に」支援できるようになります。ウェブサイトをデザインする際、UXデザイナーはユーザーの意図とウェブサイトのタスク構造との間の共感技術により重点を置き、システムが現在のユーザーニーズを自動的に検出し、より高いレベルのコンピューティングまたはプランニング機能で、クロスドメインまたはクロスサービスの複雑なプロセスを処理できるようにします。ユーザーは、自分のニーズに沿ったフィードバックを受け取りながら、より少ない操作ステップで目標を達成することができ、ウェブサイトのプロアクティブなサービス提供の価値を強調することができます。
トレンド6：訪問後の継続性
ウェブサイトと人々の関係は、もはや「オンサイト」での交流に限定されるものではありません。サービスは、ユーザーがページやアプリケーションを閉じることで終了するのではなく、人々の日常生活の他のコンテクストへと継続します。トレンド1：無限のマルチモーダルインタラクション」を通じて、ユーザーの意図に基づいたサービス目的を中心に、人と機械のインタラクションのタッチポイントやチャネルとして、人々のニーズに応える「トレンド4：ハイパーパーソナライゼーション」を提供し続けます。したがって、サービスを設計する際、設計者は長期的なインタラクションの継続性と、オンサイトとオフサイトの両方でのマルチ/オムニチャネル体験を考慮する必要があります。このようなコンテキストに没入した、伴走型の体験は、人間と機械の相互作用の深いつながりを強調し、サービスを断片的な利用から長期的なサポートへと高めます。
- スコープレイヤーは、ストラテジーレイヤーから抽象的なコンセプトを具体的な機能仕様やコンテンツ要件に変換します。このレベルでは、プロダクトやサービスの境界を定義し、ユーザーのニーズを満たすためにどのような機能を実装し、どのようなコンテンツを提供する必要があるかを明示します。詳細な機能仕様とコンテンツ要件によって、プロダクト開発が目標通りに進み、スコープドリフトや拡大を避けることができます。
トレンド7：ペルソナとしてのゼロパーティデータ
ゼロパーティデータは、個人データをユーザーの「アイデンティティ」のデジタルな拡張と見なします。つまり、個人データが従来のターゲットグループのペルソナ分析に取って代わり、個々のユーザーの特性やニーズをより正確に形作ることができるということです。このコンセプトは、ログイン認証や単一のポータル統合を超えるもので、ユーザがさまざまなコンテキストやニーズに基づいて、データ資産を管理しながら、どのデータをどのような形で共有するかを決定することができます。これにより、サービスやシステムはより深いレベルでユーザーの意図を理解し、対応することができます。その結果、ユーザーのデジタルフットプリントは単なる匿名化された一連の記録ではなく、一種の個人的な「デジタルツイン」となり、生成AIを使用する様々なウェブやアプリが重要な行動コンテキストを取得できるようになり、「トレンド4：ハイパーパーソナライゼーション」エクスペリエンスデザインのためのより強固なデータ基盤を提供します。このテーマを構築する際、デザイナーはパーソナルデータの倫理性と透明性に対するより高い要件に直面し、パーソナライゼーションと理解の深さを拡大しながら、様々なアプリケーションシナリオにおいて、ユーザーのデータに対するコントロールと信頼を確保します。
トレンド8：クロスプラットフォーム情報アクセス
AIエージェントはクロスプラットフォームの情報インテグレーターとして機能し、異なるウェブサイトやデバイス間の架け橋となり、「ウェブサイトのユーザーはもはや人間自身に限定されるものではなく」、他のウェブサイトのエージェントや特定のユーザーを代表するパーソナルエージェントになる可能性があります。Agentに許可された人間と機械の対話メカニズムにより、ユーザは目標と意図を伝えるだけでよくなり、異なるウェブサイト間での収集、価格比較、実行のような繰り返しの操作のステップを効果的に減らし、全体的な体験をより首尾一貫した効率的なものにします。しかし、このような状況により、一部のウェブサイトは、人間のユーザーが個人的に訪問する必要性を徐々に失い、AIエージェントとのインタラクションアーキテクチャに焦点を移し、エージェントの訪問を魅了し、親しみやすい新しいインターフェースデザインロジックを形成することになります。
トレンド9：UGCからAIGCへ
従来のソーシャル・ユーザー・ジェネレーテッド・コンテンツ（UGC）は、主に人々が自発的に様々な知識、作品、経験を共有することに依存しており、多くのプラットフォームの活力基盤を構築しています。人工知能技術の進歩により、AIジェネレーテッドコンテンツ（AIGC）は、言語モデルによって高品質なテキスト、画像、オーディオビジュアルコンテンツを自動的に作成し、Zapier、Make、n8nなどのワークフローツールと組み合わせることで、24時間体制でマルチプラットフォームでの大量配信を行うことができ、また、人間の生活共有をシミュレートする新しいタイプのバーチャルキャラクターを生み出すこともできます。このような背景の中、人間は「人間が創るもの」と「機械が創るもの」を区別するようになり、オンライン環境においては、「美しさ」を追求する評価から、「本物」を追求する評価へとシフトしています。この変化は、AIコンテンツの台頭に直面した人間の意識の高度化を反映しており、深い思考と批判的能力の需要にさらに拍車をかけ、コンテンツプロバイダーはコンテンツの信頼性と倫理的側面の取り扱いに慎重になっています。
- 戦略レイヤーはユーザーエクスペリエンスデザインの礎であり、「なぜ」このプロダクトやサービスを構築するのかという根本的な問いに答えるものです。このレベルでは、2つの核となる要素を明確に定義する必要があります： ユーザーのニーズとプロダクトの目的です。ユーザーの真のニーズと組織のビジネス目標を深く理解することで、デザイナーはプロダクトの核となる価値提案を確立し、その後のデザイン決定に対して明確な方向性を示すことができます。
トレンド10：AIがWeb3導入に新たな光を当てる
分散化、匿名IDとしての財布、スマートコントラクト・ガバナンスの特性により、Web3は 「ゼロ・パーティ・データ 」のコンセプトの下、個人データのコントロールとトランザクション許可に関するユーザーの自律性を実装しています。AIエージェントは、データが一点情報を超え、クロスプラットフォーム統合機能を通じて 「Data as Service 」インタラクションフレームワークを促進し、Web3に十分なランディングシナリオを提供します。 Web3独自のトークンエコノミーモデルと組み合わせることで、ユーザーはトークン、レピュテーション、その他の分散型クレデンシャルを通じてプロダクトやコミュニティ開発に深く参加することができ、受動的な 「参加者 」から能動的な 「共同創造者 」へと昇華します。Web2とブロックチェーン技術の架け橋となることで、プラットフォームは従来のネットワークの使いやすさと分散化の公平性と透明性を同時に持ち、「人間中心 」と 「分散化 」という2つの原動力のもと、エコシステム全体が長期的かつ安定的にユーザーの信頼と活力を迅速に強固なものにすることができます。
トレンド11：共同成長型デジタルサービス
AIエージェントが支配するインターネットの世界では、オンラインコースプラットフォームや知識ベースのインターネットセレブリティなど、主に知識格差やパーソナライズされたサービスに基づくプロダクト形態は、AIがリアルタイムで質の高い知識や状況判断を提供するように進化するにつれて、最終段階を迎えています。人々は、「専門家」と見なされてきた従来の役割は、これからの急速に変化する短サイクルの激動の時代に真に立ち向かうものではなかったことに気づき始め、「専門家神話」はもはや絶対的な説得力を持たなくなります。その代わりに、「信頼」を軸とし、困難に立ち向かう個人のレジリエンスを培う「集団的成長」を重視したコミュニティが、未来の不確実性の高い時代に人々が共に立ち向かうための核となる仲間になるのです。このとき、生身の人間同士の真の交流や心の温かさは、より貴重なものとなります。このようなコミュニティとの関係は、単に機能やコンテンツを定期的に提供するだけではなく、長期的な旅路の中で、コミュニティのメンバーがお互いを育み、共に成長していく深いつながりが重要です。
近い将来、このような人間と機械の新しいインタラクションをテーマとしたサービス事例がさらに登場することが予想されます。UXが2025年、そしてそれ以降にどのような方向に向かっていくのか、あなたの見解をお聞かせください。
