Copilot機能を既存商品に追加する上でのUXベストプラクティス
感じたこと
開発で、自社商品にCopilot機能をアドオンで追加するときに、参考になるアドバイス
関連
概要
Microsoft社は、機能的で有用なコパイロットを組織内に設計しようとする人にとって、今後極めて重要となるUXデザインのベストプラクティスを公開しました。
ご覧になる際は、以下の重要な設計原則とベストプラクティスに注目してください。
1. タスクが重要であればあるほど、より多くのスクリーン領域が必要
このCopiloyは、あからさまにアドオンです。先週議論したr1ラビットとは対照的に、これはAI中心の設計ではありません。むしろ、既存の製品の上に文字通り構築されたアドオンです。しかし、ビデオで見るUIの多くはモーダルのように見えますが、実際はそうではありません。ページの下部にチャットボックスが固定された、ChatGPTのインターフェイスを思わせるスタンドアロンのページなのです。
MSCopilotは、既存の製品の上に、そして製品を支援するために構築されています。しかし、それは別のページにあります。
明らかに、コパイロットの設計者には多くの選択肢がありますが、タスクが重要であればあるほど、それに必要な画面の領域は大きくなります(これは驚くべきことではありません)。 MSCの場合、それは非常に大きく重要な領域であり、つまり、開発者がこの場合AIが果たすと考えているタスクは重要なものだということを意味しています。
2. SaaSコパイロットはステートフル
BingコパイロットやChatGPTとは異なり、MSCはステートフルであることを大きな特徴としています。つまり、ユーザーはこのAIと複数の重複した会話を持つことができ、コパイロットが会話に情報を追加していくにつれて、中断したところから再開できるのです。ステートフル性は、より深く多段階の会話ができることに加えてのものです。
3. 特殊な微調整されたChatGPTモデル
ビデオでは、MSCの特別に調整されたAIモデルを指摘することを特別に重視しています。そして、それは印象的です。標準的なChatGPTと比較して、かなり優れたパフォーマンスを発揮します。LLMをカスタムコンテンツで微調整(つまり、簡単に言えば「トレーニング」)することは、今後特に重要になるでしょう。これを許可しない、またはChatGPTのカスタムインスタンスを簡単に作成してトレーニングする方法を提供しない企業は、非常に早く取り残されてしまうでしょう。Amazon、Google、Apple...聞いていることを願っています。競争が必要です。
4. プラグイン: あなたの特定のシステムについて統合された継続的な学習
カスタムトレーニングされた微調整済みのChatGPTインスタンスだけでは十分ではないなら、MSCの開発者は、「プラグイン」と呼ばれるものを介して、複数のシステムからのライブデータフィードを追加することができました。これは基本的に、特定のシステムに関するデータをLLMにフィードするように特別に設定されたカスタムデータフィードです。
これは、通常、LLMが時間によってカットオフされるかなり静的なデータを持っているため、ゲームチェンジャーです。例えば、ChatGPTの現在のバージョンであるGPT-4は、2023年9月まで最新の情報にアクセスできます。例えば、InVisionの解散について尋ねてはいけません/
ビデオの中で、数分前に起きた事件の具体的な情報をユーザーがLLMに尋ねると、MSCはプラグインから供給されるリアルタイムのデータのおかげで、状況について非常に首尾一貫した説明ができるのです。
SaaS製品にとって重要なのは以下の点です。
SaaSはエンターテインメントではなく、真面目な仕事です。そして、コパイロットは今や本当に真剣なビジネスなのです。
5. AIのIAは単純明快で、チャットに焦点を当てている
このAIのインフォメーションアーキテクチャ(IA)は比較的シンプルです。ランディングページ、続いて「マイセッション」ページ(これは見ることはできませんが、おそらくChatGPTの履歴ペインと同様のものだと推測できます)、そして最終的には特定の質問への回答やチャットベースの調査セッションが続きます。明らかに、このUIに含まれる魔法は、人間とAIのやりとり、つまりコパイロットのインタラクションの焦点であるターミナルノードページ(チャット)にあります。
6. プロンプトブック:プロンプトを書くためにねじれる必要はありません
MSCはありがたいことに別の選択肢を提供してくれます。AIがAIとやりとりするためのプロンプトを書くのを助けてくれるのです。これは、特定のシナリオに基づいた事前に決められたプレイのことを指す「プレイブック」の概念に少し似ています(例えば、49ersは先週末の雨の中の状況に対するプレイブックが必要だったのに、手元になかったのです)。MSCはホームページで推奨され、動画でも実演されているように、あらゆる一般的な調査のための既製のレシピを備えた「プロンプトブック」で助けてくれます。これは特に便利です。なぜなら、フットボールの場でもそうですが、セキュリティの事故対応では状況が非常にストレスフルで、時間がしばしば短いからです。このような複雑なクエリを書く時間はありません。
幸いなことに、近い将来、これらの非常識なモンスターを書く必要はなさそうです。MSCが実証しているベストプラクティスは、有用な情報を生み出す予測可能で反復可能な方法でカスタムデータとやりとりする、具体的で短いクエリを提供することです。
これがSaaS製品のカギです。