LLM に基づくAI 搭載アプリのペルソナデザイン要素の抽出

人間とAIの協働設計に向けたアプリのペルソナデザイン要素の収集

抄録

本研究では、大規模言語モデル(LLM)を用いて、各AI搭載アプリのUXペルソナの自動抽出（機械によるアノテーション）を行うデータベースの構築方法を提案する。AIアプリの「人間とAIの協働デザイン」に必要なデザイン要素として、ユーザフローダイアグラムに加えて、UXペルソナ(ユーザのペルソナ情報)に着目する。本研究におけるUXペルソナとは、AIアプリを利用する「ユーザの特徴を表した架空の人物像」とする。LLMのデータ生成では、結果に間違いが含まれることがある。したがって、自動抽出（機械によるアノテーション）だけではなく、手作業での修正作業（人手によるキュレーション）も含める。これらのデータ分析を進めれば，人間とAIが効率的に協働する設計方法の理解にも繋がると期待できる。今後、分析対象のアプリ数を増やして、最適なプロンプトを模索しながらUXペルソナのデータを蓄積していく。またアプリ設計に向けて、知識グラフとLLMを組み合わせたAIチャットボットの制作を目指す。