Nielsen Norman Groupは、UX向けAIツールの多くが信頼性と説明責任に欠けていると指摘する記事を公開した。
Baymard Instituteの事例を通じて、AIツールを評価する際に重要な視点が示されている。同研究所は12年以上にわたり蓄積した9万件以上のUXベンチマークデータを基に、ECサイト向けのAI分析ツールを開発している。その過程で、精度検証の重要性が浮き彫りになった。
記事では、AIツール購入時に確認すべき点として以下が挙げられている:
透明性: ツールがどのようなデータで訓練されたか開示され ているか
精度の実証: 独立した検証によって精度が証明されているか
説明責任: 誤った出力に対してベンダーが責任を負うか
多くのAIツールベンダーは「AI搭載」を謳うが、その精度や根拠を明確にしていない。UXプロフェッショナルは、ツールの導入前に批判的な目で評価する必要がある。
出典: Demand Accuracy in Your AI Tools: Lessons from Baymard Institute
