
Service 07
OUR APPROACH
AI UX/UIデザイン(AIを使う製品の、使い心地と画面の設計)でARCHECOが何を先に作るか、という考え方は、自社プロダクトの画面をつくったときの経験にいちばんはっきり表れています。その経験は、ブログ記事「AIの信頼性を高めるUX設計」に詳しく書きました。このページでは、記事を読まなくても分かるように、要点だけをまとめています。さらに詳しく知りたい方は、ページ末尾のリンクから記事をご覧いただけます。
AIは必ず間違えます。だからこそ、AIが間違えたときに、使う人が自分で気づいて直せる画面を先に作ります。
AIを使った画面(UI)を作るとき、多くのプロジェクトはAIの精度(結果がどれだけ正しいかの割合)を上げることに時間を使います。精度が上がれば信頼されると考えるからです。ところが、AIが普段は正しい結果を出すほど、利用者はその結果を無条件に信じるようになります。すると、まれに起きる間違いがかえって目立ち、たった一度の間違いで使われなくなることがあります。利用者の信頼が損なわれるのは、AIが間違えた瞬間ではなく、間違えたことに利用者が気づけない、誤った処理を止められない、元に戻せないときです。
ここで、ARCHECOが自社プロダクトの画面をつくったときの話を紹介します。この「気づけない・止められない・戻せない」を、画面の設計だけで防げるかどうかを確かめた例だからです。結論から言うと、防げました。画面に組み込んだのは、答えの根拠を見せること、途中経過を出すこと、実行する前に確認を挟むこと、影響する範囲を示すこと、あとから取り消せるようにすること、そしてAI自身に「ここは自信がない」と伝えさせることの6つです。この6つを設計パターン(画面設計の型)として整理しました。実際に組み込んだ画面では、AIが間違えても、使う人が自分で直して先に進めます。
チャットの回答でも、書類の下書きでも、判断の提案でも、構造は同じです。つまり、AIを使った製品のUX/UIで先に設計すべきなのは、精度ではなく「間違えたときに人が直せる体験」です。この体験があれば、精度が100%でなくても使われ続けます。逆にこの体験が無ければ、精度が高くても信頼されにくくなります。
だから、ARCHECOは
そのため、ARCHECOのAI UX/UIデザインでは、答えの根拠の提示、実行前の確認、取り消しといった「間違えたときに直せる体験」を、精度の改善より先に設計します。チャットボットの画面や会話の設計も同じ考え方で作るので、見た目の新しさではなく、利用者が間違いを確かめながら使い続けられる構造が残ります。
AIプロダクトの成否を分けるのは、モデルの精度ではありません。技術的に正しく動いていても、ユーザーが結果を理解できず、信頼できず、間違えたときに直せなければ使われなくなります。何でも聞けるチャット窓口にすれば良いというものでもなく、入口で何ができるか伝わらないUIは、聞き方が分からないまま離脱を生みます。機能を足すほど選択肢が増え、かえって使われなくなることもあります。従来のUI設計の延長では、出力が毎回同じとは限らないAI特有の不確実性に対応しきれません。既存プロダクトにAI機能を追加する場合も、この不確実性への向き合い方が同じように問われます。
精度を上げれば信頼されると考えがちですが、精度が高くても、間違えたときの扱いが悪ければ信頼は崩れます。ARCHECOは、理解できる・信頼できる・直せるの3段でAI体験を設計します。何を任せられるかを入口で示し、根拠を併記して断定を避け、違ったときにその場で修正・取り消しできる導線を用意します。会話設計では入口・本筋・行き止まりの3つを分け、特に手薄になりがちな「答えられないとき」の振る舞いを先に決めます。10年間のUX/UIデザインで培ったユーザーテストと行動観察の手法を、AI特有の不確実性に適用します。
AI UXリサーチから会話・インタラクション設計、プロトタイプでの検証、デザインシステムへの実装まで一貫して支援します。評価は満足度ではなく、ユーザーが最後まで到達したか、途中でやめたかで測ります。処理中の見せ方・確からしさの表示・修正の手段・断定を避けた文言は、その場しのぎで終わらせずパターンとして残し、既存のデザインシステムに組み込む形で納品します。高精度プロトタイプによるユーザビリティテストを経て、実装フェーズまで伴走し、フロントエンドの品質監修も担います。

01
STEP 01
下書きの生成や候補の提示のように誤りが起きても取り返せる処理はそのまま任せ、請求内容の確定や顧客への送信のように影響が大きい処理は人の確認を挟みます。断定せず根拠を出す、処理中の状態を見せる、取り消せるようにする。この3原則を、誤りの起きやすさと影響の大きさの両軸で処理ごとに当てはめます。
Method
AIユーザー行動分析
信頼性UXパターン設計
AI体験コンセプト策定
Output
AI UXリサーチレポート
体験設計コンセプト
自由に何でも聞ける形にはせず、入口ではできることと例文を先に示し、本筋では根拠を添えて候補から選ばせ、行き止まりでは「分からない」と正直に伝えて人に引き継ぎます。もっとも設計が手薄になりがちな「答えられないとき」の振る舞いを、最初に決めます。
Method
会話フロー設計
ペルソナ別対話パターン設計
エラーハンドリングUX設計
Output
会話フロー図
対話パターンライブラリ
満足度は聞きません。最初の一手を迷わず出せたか(入口)、結果の意味が説明なしで分かったか(理解)、そのまま使う気になったか(信頼)、違ったときにその場で直せたか(回復)の4観点で、実際に最後まで到達したか途中でやめたかを見ます。
Method
AIプロトタイプ開発
ユーザビリティテスト
AI UIコンポーネント設計
Output
高精度プロトタイプ
ユーザビリティテストレポート
処理中の見せ方や確からしさの表示といった状態のパターン、修正や取り消し、人への引き継ぎといった操作のパターン、断定しない言い回しや限界の伝え方といった文言のパターンを、その場しのぎで終わらせずAI-Nativeなデザインシステムとして規範化し、実装まで品質を監修します。
Method
AIデザインシステム構築
デザイン仕様書作成
実装品質レビュー
Output
AIデザインシステム
実装ガイドライン
コンポーネントライブラリ
PROOF
AIへの信頼は精度ではなく、間違えたときの扱いやすさで決まります。UXデザインの現場で確かめてきたことを並べます。
CASE STUDIES
CASE TYPES
AI UX/UIデザインの実績は、受託だけでなく、自社で企画・設計・運営しているAIプロダクトを含みます。固有名を出せるのは公開済みのものだけで、他は業種と類型のみを載せています。
実績を見る →ABOUT AI UX/UI DESIGN
チャットボットUIや会話設計、AIインターフェースの設計を外部に頼もうとしている方に向けて、AI UX/UIデザインで依頼できる業務の範囲、費用の決まり方、依頼前の準備、進め方、そして依頼先の選び方までを整理しました。発注しない前提で読んでも、比較の物差しとして使えるように書いています。
AI UX/UIデザインとは、AIを組み込んだプロダクトの体験(UX)と画面・操作(UI)を、出力が毎回同じとは限らない前提で設計する仕事です。画面の見た目を作ることではありません。誰が何に困っているかを調べ、AIに任せる範囲を決め、使われる形に落とし、事業の数字につなげるところまでが範囲です。
UIは画面と操作、UXは体験の全体(迷わず目的に着けたか・また使うか)です。UI/UXデザイン会社の役割は、この2つを分けずに扱うことにあります。AIプロダクトではさらに、結果を理解できるか・信頼できるか・違ったら直せるかという3段が体験に加わります。見た目だけ整えても使われる保証はなく、体験の設計だけあっても画面に落ちなければ絵に描いた餅です。両方を一続きで設計できるかが、この職種の専門性です。
ユーザーリサーチ、体験設計、UIデザイン、プロトタイピング、開発への引き渡し、リリース後の改善、そしてデザイン組織づくりの支援まで。AIプロダクトではここに、AIに任せる範囲の切り分け、会話設計、AI UIコンポーネントとデザインシステムの整備が加わります。上位の解説が共通して指摘するとおり、いまのUI/UXデザイン会社には画面制作より上流——何を作るべきかの戦略検討から依頼できます。逆に、どこからどこまでを頼むのかを発注側が決めていないと、見積もりの比較ができません。
Web制作会社は「決まったものを綺麗に作る」、開発会社は「決まった仕様を実装する」が本業です。UI/UXデザイン会社は「何を作るべきかを確かめてから作る」側に立ちます。要件が固まっているなら制作・開発会社のほうが安くて速い。固まっていない・使われるか不安がある段階なら、UI/UXデザイン会社が向きます。自社がどちらの段階かが、発注先の分かれ目です。
対象は3つに分かれます。チャットボットUI(入力欄と応答の見せ方、候補・カードによる選択、生成中の状態表示)、会話設計(何をどの順で聞き、どう答え、どこで人に繋ぐか)、そしてAIインターフェース全般(生成結果の見せ方、確からしさの表示、修正・取り消しの導線、AIと人の役割分担の可視化)です。ARCHECOは、既存プロダクトにAI機能を1つ足す場合も、チャットボットを1本作る場合も、この3つを同じ原則(理解・信頼・修正)で設計します。
比較記事が挙げるメリットは、ノウハウを社内に取り込める、社内で抱えるより人件費を抑えられる、顧客ニーズに合った設計が手に入る、の3つです。AIプロダクトではもう1つ大きいものがあります。AIの不確実性を前提にした設計の型を、自社で失敗しながら覚える前に持ち込めることです。ARCHECOは、処理中の見せ方・確からしさの表示・修正手段・断定しない文言をパターンとして納品し、社内のデザインシステムに組み込める形で残します。依頼が終わったあとも、社内で同じ原則で作り続けられる状態にするのが狙いです。
AI UX/UIデザインを頼める会社は、得意分野の違う数タイプが混ざっています。おすすめ◯選の記事を読む前に、タイプの地図を持つほうが早く着きます。選び方の手順そのものは従来のUI/UXと同じで、AI固有に確かめることは後の節に分けました。
戦略から一貫して伴走する型、アプリ・プロダクトのUIに強い型、リサーチなど特定領域の専門特化型、そして開発まで一体で持つ型。比較記事の分類もほぼこの4つに収まります。デザインの先に実装が控えているなら、開発一体型か、開発会社との連携実績が濃い会社を選ぶと、引き渡しでの劣化が起きにくくなります。
課題とゴールを言語化する → 類似領域の実績がある会社を並べる → ポートフォリオの中身を確認する → 商談で提案を比較する → 小さく試してから広げる。上位の解説が一致して勧める手順で、実務でもこれで足ります。省略されがちなのは最後の「小さく試す」で、相性は資料では分かりません。
見るべきは完成画面の美しさではなく、「何が課題で、何を変えて、数字がどうなったか」が書かれているかです。ビフォーアフターの画面だけが並ぶ実績は、判断材料としては弱い。商談で「この事例の、課題の特定はどうやったのか」を聞くと、その会社の仕事の中身が分かります。
実際に手を動かすデザイナーが誰かを契約前に確認してください。提案に来たエースと、実務の担当が別なのは珍しくありません。加えて、社内の誰と週何回やり取りする体制かも先に決めます。UI/UXの仕事は判断の往復が多いため、コミュニケーションの設計がそのまま品質に響きます。
相場表の金額は幅が広すぎて判断に使えません。AI UX/UIデザインの金額を動かしている変数で見ます。従来のUI/UXと共通の変数に、AI固有の変数が2つ加わります。
依頼範囲(リサーチから入るか、UIだけか)、期間と体制(何人が週何日か)、対象の複雑さ(画面数・業務の専門性)でほぼ決まります。同じ「アプリのUI/UX」でも、リサーチ込みの体験設計とUI制作のみでは金額が桁で変わるため、範囲を固定せずに集めた相見積もりは比較になりません。
発注側で「この範囲・この体制で」と条件を書いて渡し、同じ土俵の見積もりを集めます。各社の提案の自由度を殺さない工夫としては、固定条件の見積もりと、会社の推奨プランの見積もりを両方出してもらう方法があります。前者で価格を比較し、後者で思想を比較できます。
予算が足りないとき、最初に削られがちなのがユーザーリサーチと公開後の検証です。しかしここを削ると「誰の困りごとか」を確かめないまま作ることになり、UI/UXに頼む意味そのものが消えます。削るならUIの作り込み範囲を絞るほうが、結果への影響が小さい削り方です。
AI UX/UIデザインでは、上の変数に2つ加わります。会話設計の深さ(扱う話題の数、行き止まりの数、人への引き継ぎの有無)と、検証の回数(プロトタイプとユーザビリティテストを何周回すか)です。出力が毎回変わるため、画面数が同じでも設計と検証の工数は従来のUIより増えます。ARCHECOは、既存デザインシステムの有無も含めたこの4点を先に整理し、無料のAI UX診断で範囲を固めてから概算を出します。
準備の質が、最初の1か月の使われ方を決めます。外部の時間で社内整理をやるのが、いちばん高い使い方です。AI UX/UIデザインでは、これに「AIに任せる範囲の仮決め」が加わります。
「なんとなく使いにくい」ではなく、「どの画面で、誰が、何に詰まって、何の数字が悪いのか」まで言語化します。分からなければ分からないでよく、「そこの特定から頼みたい」と伝えれば、リサーチから入る提案が返ってきます。曖昧なまま伏せるのが一番のミスマッチ要因です。
納品してほしいのはデザインデータか、検証済みのプロトタイプか、開発に引き渡せる仕様一式か。成果物の形で金額も体制も変わります。既存の分析データやユーザー情報があるなら、最初に渡せる状態に整理しておくと、立ち上がりが数週間変わります。
UI/UXの改善は、社内の情報(顧客の声・業務知識・データ)が無いと進みません。外注したのに社内の窓口が兼務で捕まらない、という状態は頻出の失敗です。週に一定時間をこのプロジェクトに使う担当を、契約前に決めておいてください。
下書きの生成や候補の提示のように、誤りが起きても取り返せる処理はAIに任せてよい。請求内容の確定や顧客への送信のように影響が大きい処理は、人の確認を挟む。この線引きを、誤りの起きやすさと影響の大きさの両軸で、社内で仮に引いておいてください。正解でなくて構いません。仮の線があるだけで、最初の打ち合わせが「何を作るか」の議論から始められます。ARCHECOはこの線引きを、工程の最初に処理ごとに当てはめ直します。
比較記事が共通して勧める準備で、実務でも効きます。予算の上限と、いつまでに何が要るか(プロトタイプで判断したい時期、リリース時期)を伏せずに伝えると、提案が「その予算で確かめられること」に絞られ、比較しやすくなります。伏せたまま提案を集めると、範囲の違う見積もりが並び、比較になりません。AI UX/UIデザインでは検証を何周回すかで金額が動くため、期限の情報はとくに提案の中身を変えます。
AI UX/UIデザインの工程は、任せる範囲を決める → 会話を設計する → プロトタイプで測る → パターンとして実装に渡す、の4段です。従来のUI/UXの工程と違うのは、最初と最後です。画面から入らず線引きから入り、画面を納品せずパターンを納品します。
最初に決めるのは画面ではなく、AIに任せる処理と人が確認する処理の線引きです。断定せず根拠を出す、処理中の状態を見せる、取り消せるようにする。この3原則を、誤りの起きやすさと影響の大きさの両軸で処理ごとに当てはめます。ここを飛ばして画面から入ると、あとで「この操作はAIに任せてよかったのか」が蒸し返され、手戻りが最も大きくなります。
自由に何でも聞ける形にはせず、入口ではできることと例文を先に示し、本筋では根拠を添えて候補から選ばせ、行き止まりでは「分からない」と正直に伝えて人に引き継ぎます。設計が最も手薄になりがちな「答えられないとき」の振る舞いを、最初に決めます。成果物は会話フロー図と、ペルソナ別の対話パターンライブラリです。
満足度は聞きません。最初の一手を迷わず出せたか(入口)、結果の意味が説明なしで分かったか(理解)、そのまま使う気になったか(信頼)、違ったときにその場で直せたか(回復)の4観点で、実際に最後まで到達したか途中でやめたかを見ます。AIプロトタイプで実際の出力を見せながらテストするのが要点で、静止画のモックではAI特有の迷いは観察できません。
処理中の見せ方や確からしさの表示といった状態のパターン、修正や取り消し・人への引き継ぎといった操作のパターン、断定しない言い回しや限界の伝え方といった文言のパターンを、その場しのぎで終わらせずAI-Nativeなデザインシステムとして規範化します。デザイン仕様書と実装ガイドラインを渡し、実装まで品質を監修します。引き渡しでの劣化は、デザインと実装が別会社のときに最も起きやすい工程です。
失敗は3つの形に集約されます。「何でも聞いてください」と入口で伝えて、聞き方が分からないまま離脱を生む。機能を足すほど選択肢が増え、肝心の操作が埋もれて使われなくなる。精度を上げれば信頼されると考え、間違えたときの扱いを設計しないまま出す。いずれも技術的には正しく動いています。ARCHECOが精度より先に「間違えたときに直せる体験」を設計するのは、この3つが使われないAIプロダクトの典型だからです。
比較記事の上位を調べましたが、この論点を独立した見出しで扱っているページはありませんでした。しかし、いまAI UX/UIデザインの外注先を選ぶなら、前の節の一般的な選び方に加えて、ここが数年後の差になります。確かめることは3つで、いずれも商談で一言聞けば分かります。
生成AIを組み込んだプロダクトのUXは、従来のデザイン原則だけでは設計できません。出力が毎回変わる不確実性、生成の待ち時間、もっともらしい誤り。この3つを前提にした設計の経験があるかを、実績で確かめてください。「AI対応」と書いてあるだけの会社と、AIプロダクトを実際に世に出した会社の差は、作ってみると大きい。
AIプロダクトでは「デザインは良いが実装できない」「実装はできるが体験が悪い」の分断が致命傷になります。設計の判断がAIの技術的な制約と往復しながら進むためです。デザイン会社と開発会社を別々に発注するより、両方を一体で持つ会社のほうが、この往復が速くなります。
デザイン制作そのものもAIで速くなっています。プロトタイプの生成、パターン出し、検証の回転。外注先が自分の制作にAIを使いこなしているかは、同じ予算で回せる検証の回数に直結します。商談で「制作プロセスでAIをどう使っていますか」と聞くだけで、各社の現在地が分かります。
画面の見た目より先に設計すべきなのが会話の流れです。何をどの順で聞き、どう答え、どこで人に繋ぐか。チャットボットUIの不満の大半は、画面ではなくこの流れの設計から生まれます。
最初の一言で「何ができて、何ができないか」を伝えます。「何でも聞いてください」と言って外すより、「◯◯について答えられます」と絞って当てるほうが、信頼は積み上がります。チャットボットへの不満の大半は、能力ではなく期待値の設定ミスから生まれます。
設計の中心は、答えられなかったときの底です。分からない場合に同じ謝罪を繰り返すボットは、そこで捨てられます。聞き方を変えて再質問を促す、選択肢に戻す、人の窓口へ繋ぐ。行き止まりを作らないことが、シナリオ設計の最低条件です。
全部をボットで解決しようとする設計は、解決率も満足度も下げます。複雑な問い合わせ・感情的な場面・契約に関わる判断は、早めに人へ渡す。渡すときに、それまでの会話内容を引き継いで利用者に二度言わせないことが、体験の質を分けます。
検索上位の解説の多くはシナリオ型チャットボットを前提に書かれています。生成AIを組み込む場合、設計課題が3つ増えます。不確実性・遅延・信頼の3つで、AI UX/UIデザインの本体はここにあります。
生成AIは一定の確率で誤ります。UIの仕事は誤りを隠すことではなく、利用者が誤りに気づいて直せるようにすることです。根拠の表示、回答の確信度の表現、修正のしやすさ。「間違えたときの扱いにくさ」こそが、AIプロダクトが使われなくなる最大の理由です。
生成AIの応答は数秒かかります。無言の数秒は長く感じるため、途中経過の逐次表示(ストリーミング)や、何をしているかの表示で待ち時間の体感を設計します。速くできない部分は、退屈させない設計で受けるのが実務の解です。
利用者がAIの答えを業務で使うには、何を根拠に言っているかが分かり(理解)、どこまで任せてよいか判断でき(信頼)、違ったら直せる(修正)必要があります。この3段が揃っていないAIは、デモでは驚かれても業務では使われません。見た目の洗練より、この構造の設計が先です。
NEWS & BLOG
SOLUTIONS
このサービスで使う開発手法・契約モデル・技術方式です。
FAQ
ご相談の前によくいただく質問です。解決しない点はお気軽にお問い合わせください。
01
AIを組み込んだプロダクトのUX(体験)とUI(画面・操作)を、出力が毎回同じとは限らない前提で設計する仕事です。対象は、チャットボットUIと会話設計、生成結果の見せ方や確からしさの表示、修正・取り消しの導線、人への引き継ぎといったAIインターフェース全般です。ARCHECOは、ユーザーが結果を理解できる・信頼できる・違ったら直せるの3段で設計し、精度を上げることより、間違えたときに直せる体験を先に作ります。
02
最初の画面で「何ができて、何ができないか」を例文とともに示すことです。何でも聞ける窓口にすると、聞き方が分からないまま離脱が起きます。次に、自由入力に頼らず候補や選択肢から選ばせること、生成中の状態を見せること、答えられないときに同じ謝罪を繰り返さず人に引き継ぐこと。ARCHECOは、満足度ではなく「最後まで到達したか、途中でやめたか」でチャットボットUIを評価します。
03
対象の範囲(既存プロダクトにAI機能を足すのか、チャットボットを1本作るのか、AIプロダクト全体か)、会話設計の深さ(扱う話題の数、行き止まりの数、人への引き継ぎの有無)、検証の回数(プロトタイプとユーザビリティテストを何周回すか)、既存デザインシステムの有無で決まります。この4つを発注側で書いて渡すと、同じ土俵の見積もりが集まります。ARCHECOは無料のAI UX診断で、範囲と次に確かめることを先に整理してから概算を出します。
04
3つです。①入口(何ができるかを例文とともに先に示す)、②本筋(足りない情報を聞き、根拠を添えて候補から選ばせる)、③行き止まり(答えられないときに正直に伝え、人に引き継ぐ)。自由に何でも聞ける窓口を作ることではなく、この3つの局面、とくに一番手薄になりがちな行き止まりの設計が会話設計の本体です。
05
出力が毎回同じとは限らない点が決定的に違います。だから、確からしさをどう見せるか、間違えたときにどう直せるか、答えられないときにどう振る舞うかまで設計に含めます。従来のUIの延長では設計しきれません。
06
ゼロにはできませんが、被害は設計で減らせます。根拠を併記する、断定を避ける、影響の大きい操作は提案に留めて実行は人が押す。この3つで、誤りが致命傷にならない形にできます。
07
対象プロダクトの規模や、既存デザインシステムの有無によって変わるため、定額では提示していません。まずは無料のAI UX診断で、いまどこでユーザーが離脱しているかを見たうえで、概算をお出しします。診断の段階で、動くもので判断できる状態にしてお返しします。
Plans
受託開発(1年以内のカスタム開発)、代理出産型プロフィットシェア(ARCHECOが事業運営を主導、無償保証・サービス譲渡確約付き、2〜3年計画)、ジョイントベンチャー(双方が資本出資し事業体を共同設立、2〜3年計画)、スウェットエクイティ(労働力を株式として投下)。事業フェーズとリスク許容度に合わせて、最適な契約形態を設計します。どの契約を選んでも、事業を当てることへのこだわりは変わりません。
Plan 01
ARCHECOのソリューションライブラリと自律型AI開発エージェントを活用し、1年以内でカスタムシステムを構築・納品します。AI戦略策定からAgentic RAG構築、業務特化型プライベートSaaS開発、UX/UIデザインまで、事業に必要な全工程を一気通貫で実行します。

Plan 02
ARCHECOが事業の企画・開発・運営を主導し、2〜3年計画で事業を立ち上げます。無償保証、サービス譲渡確約、採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示。事業が黒字化して初めてARCHECOの収益が発生するプロフィットシェア構造により、全員が事業の成功だけに集中します。

Plan 03
クライアント様とARCHECOが資本を出し合い、新たな事業体を共同設立します。双方からの人材出向・採用により、独立した組織として事業を推進。既存事業のルールや予算制度に縛られない「出島」として機能し、スタートアップと同等のスピードと柔軟性で意思決定を行います。

いまのAIプロダクトが、ユーザーに信頼される形になっているかを無料で診断します。見た目の評価ではなく、「どこで離脱しているか」を具体的にお返しします。
※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。