ペルソナに意味はない？自分の判断をAIに渡す「AI用のペルソナ」の作り方

名前を付けて、顔写真を貼って、休日の過ごし方まで書き込む。壁に貼ったペルソナを見て「これでお客さんが分かった」と思ったことはありませんか。年齢も職業も年収もきれいに埋まっているのに、その人が本当に何を選ぶのかはまだ仮説のまま。
語るのは、家電メーカーのエンジニアから独立系コンサルファームを経て会社を設立し、経営12年、UXデザインに長く携わってペルソナ設計の過程を何度も見てきた筆者。その本人が、今は「あの成果物に意味はなかった」と思っている。その仕事を否定した上で、残った能力を逆向きに使ってみた話です。

ペルソナを作る作業に何を期待していたのか。ペルソナはお客さんのことをよく考える作業を構造化して人型にしたもので、構造化そのものに価値がないわけではない。問いは、その価値がかけている時間に見合っているかです。昔はシステムや新規事業を作るのに時間もお金もかかった。作るのに3ヶ月かかるなら、外す確率を下げるために使う2週間は安い投資で、当時の順序は正しかった。
今は、解像度を上げる会議の間に案を作って出せる。半年かけて人物像を精緻にし「この人はこう感じるはずだ」と考えている頃には、作って出した会社はもう実際の反応を持っている。仮説と実際の反応——この差があるから、筆者は従来の成果物を疑うのです。
ただし捨てるべきは成果物であって能力ではない。ペルソナ設計を能力として分解すると、人の判断の癖を見抜くことと、その人以外の誰かが再現できる形に書き下すこと。どういう場面で何を選び、何を選ばないのか。UXの業界はその技術を長く磨いてきたのに、書いた後で誰かが判断を再現するところまでつながっていなかった。壁に貼って、会議で参照して、それで終わる——記事が形骸化と呼ぶのはそこです。再現する相手は人間である必要がない。書き下した判断を、AIが仕事をするための材料に変えられると気づいたのです。

筆者がやったのは、AIに仕事をさせるために人間が人格を書くこと。同じ名前でも、顧客を理解する人物像とは根本から違います。従来のペルソナでは正解は顧客の頭の中にあり、自分は答えを持っていない。どれだけ書き込んでも、合っているか自分だけでは答え合わせができない。中身の正しさを確かめられない作業は、名前や写真や項目をそろえて正しそうに見える形式を磨く方へ向かう。方法論が分厚くなったのも、そこしか磨けなかったからではないか——これは記事でも「たぶんそうだ」と書く筆者の見立てです。
ところが自分の人格をAIに写してもらう場合は、正解が自分の中にある。出てきた文章を読んで「違う、僕ならこうは書かない」とその場で言える。顧客の気持ちを推測する必要はなく、自分らしいかどうかについては自分が答えを持っている。磨く対象は形式から中身へ移ります。
従来は消費者を理解するために人間が人物像を読んでいた。筆者が作ったのは、生産者である自分たちの判断をAIに実行させるためのもの。AIにユーザー役をやらせてインタビューするのは「人間のペルソナを作るためにAIを使う」方向で、ここと混ざりやすい。「ペルソナをAI時代にアップデートした」とまとめると違いが消えてしまう。言葉より、正解を誰が持つかを見る必要があるのです。材料も、顧客第一などの信条から始めると理想論になるので、実際に何を選び、何を捨ててきたかを先に残します。

ARCHECOのAIエージェント基盤で動いている構成は2層。判断をためる「決定ログ」と、そこから選好を抜き出した「哲学モデル」を分けています。決定ログは判断が起きるたびに追記するJSONLファイルで、どんな場面だったか、何を選んだか、何を却下したか、誰の判断だったかを残す。肝になるのは却下したものを必ず残すこと。何を良いと言うかは似ていても、何を捨てるかは人によって違い、人格はそこに出るからです。
哲学モデルの見出しは、価値観・判断の傾向・トレードオフの好み・美意識・却下パターン・意思決定の原則。各項目に根拠を添え、たとえば段階に分けて進める好みには234件の根拠が付いています。案件ごとには作らず横断でひとつ。更新できるのは人間とすり合わせる対話と決定ログを折り込む経路だけで、自律ループは読むだけ。さらにAI自身の自律判断は選好を抜き出す材料から除外し、それはコード側の除外条件として書いてある。AIの判断を自分の好みとして学ぶと、ズレを自分で強めて別人になってしまうからです。
実際にやらせたのは記事の執筆。哲学モデルと文体の仕様を渡して書かせ、別セッションのAIに判定させた。記事の構成、断定する所、自分の失敗を出す所の判断は再現でき、筆者が作りそうな造語まで出てきた。一方で差し戻されたのは、抽象的な要約に留まり、その場の空気や登場人物のやりとりが書けていない点。AIはその会話の場にいなかった。再現できたものは仕様書にあり、再現できなかったものは書いていなかった——境界はAIの能力ではなく、渡した文書の側にあったのです。残る問題は、美意識と却下パターンが空欄のままで、決定ログも記事を書いた時点で8件しかなく、人格と呼べる密度に足りないこと。一次体験はAIに入っておらず、具体的に書けと頼むと未体験の場面を作ってしまうため、要事実確認の印を付け人間の確認前に公開候補へ上げない関門が動いています。

作るコストが変わり、人物像を固めてから作る順序は割に合わなくなった。ただし捨てるのは成果物で、人の判断を見抜いて再現できる形に書く能力ではない。材料は信条より、何を選び何を却下したかという事実を根拠と一緒に残す。「美意識の欄が空なのは、僕にもこたえました。美意識があると思っても、判断として実行していなかった可能性がある。壁に貼ったままのペルソナと同じことをしていたのかもしれません」。記録されにくい却下の理由をどう残すかは、今も解けていない課題です。決定ログの実例は元記事にあります。