採用候補者に限らず、ビービットの社員やお客様からも、今後UXの人材はどうなっていくのか、という質問をよくいただきます。AIによってデザイン業務、アプリ・ウェブサイトなどのコーディングがかなり自動化されていく流れもあり、加えてインタビューにおいてもAIでペルソナを生成して実施すれば、ある程度それで十分なのではないか、といった声もあります。

そうした状況の中で、顧客体験やサービスを生み出す仕事、UXデザインの仕事やビービットの強みは今後どうなっていくのか、なくなってしまうのではないか、という疑問や不安を持たれる方も少なくありません。

一方でAI専門家の中には、私の知人も含めて、「藤井さんはUXをやり続けてきて良かったね、時代が来たね」と言ってくれる人もいます。

私自身の考えもその人たちに近く、まさに今の時代だからこそUXの能力が最大限活用できる世の中になったと感じています。仕事がなくなるという懸念はほとんどなく、むしろビービットの人材にとっては非常に未来が明るいと考えています。

この記事では、AI時代においてUXに賭けることがどれだけ希望のあることか、UXや顧客体験という文脈におけるビービットのユニークさとは何であり、そのユニークネスがAI時代においてどれだけ希望のある仕事につながるのか、これらについてお話ししていきたいと思います。

ビービット的なUXの解釈

まず、いくつか誤解を解いておく必要があります。一つ目は、UXという言葉が示している範囲や領域についてです。

世の中では「UI/UX」という言葉がかなり主流になっている側面もありますが、ビービットではあまりUI/UXとセットで使わないようにしています。それは、UI/UXとセットにすることでUXがインターフェースやアプリのデザイン、使いやすさの話だと捉えられやすく、「価値・コンセプトの設計」、「体験とビジネスの接合」といった重要な議論がスコープ外になりやすいからです。

実際、「UI/UX」と言っている人の多くが示している意味は、アプリやウェブサイトの使いやすさにとどまっていることが多いのではないでしょうか。

しかし本来は、どのような対象や困りごとをターゲットとし、その人たちにどんな価値を提供するのか、競合となるサービスや企業に対してどのような強みを打ち出し、それをどのように体験として具現化するのか、といった戦略領域からUXを語る必要があります。

ビービットの中でも、体験起点で戦略を検討するチーム、ゼロからサービスやビジネスを立ち上げるサービスデザインを担うチーム、行動データを分析しながら実際のサービスを大きく成長させていくチームなど、幅広い異なる領域で活動しており、優劣はありません。

我々が「UX」と言うときは、それくらい広いスコープを指していると捉えていただければと思います。

さらにもう一つ、誤解を解いておくべきことがあります。それは、ビービットがとても大事にしている「ユーザ視点」「顧客視点」という言葉についてです。

ユーザ視点になってください、顧客視点になってくださいと言われて、ユーザの顔や姿がありありと思い浮かんだら負けである。

ビービットでは長年そのように言っています。意外に思われるかもしれませんが、これは考えてみれば当たり前のことです。ユーザや顧客を外から眺めたペルソナのように思い描くのではなく、ユーザの側から、どのように皆さんの企業やサービスが見られているのか、どのような競合と並べて認識されているのか、さらにはお金のこと、仕事のこと、家族のことなど、どのようなことを考えながら日々を生きているのかを捉える必要があります。

つまり、あたかもその人を憑依させるかのように、そのユーザ・顧客から見えている景色を見ることこそが、ユーザ視点・顧客視点であると言えるでしょう。

ユーザ理解という仕事には大きく分けて2種類あり、ペルソナ型ユーザ理解と、憑依型ユーザ理解である、という言い方もできます。

多くの人は、ペルソナを作る、ジャーニーを作るといったプロセスをUXだと捉えています。そのため、ほとんどの場合、ペルソナ型のユーザ理解にとどまり、ユーザから見た世界を獲得し、憑依するレベルには至らないまま終わってしまいます。

私は、憑依レベルに到達しないユーザ理解は、ほとんど意味がないと考えています。ビービットはUXを26年やっている会社ですが、実はプロジェクトにおいて必ずしもペルソナを作るわけではありません。

この2つを踏まえていただいた上で、では「AI時代に重要になるUXの能力」とは、どういうものなのか、話していきたいと思います。

AI時代に超重宝されるUX能力①「成功体験実現までの行動フロー構造化」

実際にAI×UXのプロジェクトを進める中で共通して見られる、「AI時代に全職種・全ビジネスで、UXの能力やスキルが必要になってくるぞ」と思えるポイントが2つあります。

1つ目は、「対象となるユーザ行動や業務のフローを言語化・構造化する」こと。

例えば、コールセンターや営業、法律家や金融アドバイザーといった専門家が持っている機能を、AIに移し替える、あるいはAIで再現するといったことを考える場合、最も重要になるのは、それらの専門家の業務プロセスやノウハウを明らかにし、構造化し、AIに伝えられる形にすることです。

この理解が曖昧なままでは、AIで専門家の振る舞いを再現することはできません。しかし実際には、専門家たちが暗黙的に理解していることや、難しさを感じるポイント、さらには相手の状況に応じて柔軟に調整していくコツや判断基準などを、ユーザ視点、この場合は専門家自身の視点に立って把握する必要があります。

これは非常に難易度の高い作業です。まさに「憑依型ユーザ理解」を高いレベルで実現できなければ成り立ちません。

さらに、一度そのレベルで理解した上で、少し引いた視点からそれを捉え直し、「体験として何が起きているのか」を整理する必要があります。例えばコールセンターであれば、オペレーターと電話をかけているユーザの間にどのようなインタラクションが発生しているのか、どういう状態になると成功で、どうなると失敗なのか、といった点を細かく把握することが求められます。

その上で、それらを構造化し、言語化していく必要があります。この解像度が高ければ高いほど、AIに対してより高度な指示を出すことができますし、ポイントが外れていた場合にも、それに気づくことができるようになります。

一つ、実際の案件の例をご紹介します。

ここ1年ほど、AIを使って営業を鍛えるという取り組みが、さまざまな企業で行われています。若手営業は実際の営業機会を十分に得ることが難しいため、AIに顧客役を担ってもらい、ロールプレイングを行い、フィードバックを受ける。また、上司のように振る舞い、若手にアドバイスをするAIなども多く作られています。

こうした活動において、多くの企業は回答精度を高めることに多くの時間と労力とお金を費やしています。自社のノウハウを組み込んだり、営業ログを大量に投入したりしながら、「データが多ければ多いほど回答精度が上がるだろう」と考え、投資している、というわけです。

しかし、ビービットのプロジェクトを通じて見えてきたのは、「もっとシンプルな出来事で、そのAIが全く使われなくなる」という事実です。

その出来事とは、「上司とAIのフィードバックがずれてしまう」ということです。

上司とAIのフィードバックがずれると、若手営業は基本的に上司の言うことを優先します。例えば、営業の現場で上司から「なぜあんな営業をしたんだ」と問われた際に、若手が「AIと壁打ちして練習した結果です」と答えたとします。すると上司は、「そんなAIなんか使っているからダメなんだ。もっと現場を回って経験を積め」といった反応をすることがあります。

AIを使うことで評価が下がるとなれば、上司からの評価が重要な若手営業にとっては死活問題です。その結果、どれだけAIの精度が高くても、使われなくなってしまいます。たとえAIの品質がとてつもなく優れていても、正直上司の能力がイマイチだったとしても、です。

業務フローを分解し、言語化・構造化するというのは、単に業務内容をブレークダウンすることではありません。この営業の事例のように、「営業が成長し、一人前になり、成果を出せるようになる」という成功状態や目的達成に向けて、どのような行動や体験のフローが積み重なっているのか、そこまで踏み込んで分解する必要があります。

ビービットでは、ユーザ視点に立ちながらこの構造化を行っているため、こうした「体験を阻害するノックアウト要件」や、成功への近道を発見することができるのです。

AI時代に超重宝されるUX能力②「憑依力に裏打ちされたアウトプットイメージ力」

二つ目のポイントは、体験のアウトプットや体験品質に対して、厳格な基準とイメージを持っていること。

人々が「これに困っている」「こういう課題がある」と分かっていたとしても、それに対してソリューションを提示したり、サービスにおける機能に落とし込んで作り上げたりすることは、決して簡単ではありません。

課題を見つけ、解決方法を検討し、それをアウトプットとして具現化するためには、「ユーザ視点であること」と「超具体的なアウトプットイメージを持てていること」、この2つが必須条件になります。

この2つはつながっていて、ユーザ視点に慣れているからこそ、「こういう使い方はされない」「この表現では伝わらない」「このくらいの文章量で、こういうことを伝えるべきだ」といった、具体的な体験要件や成功イメージを細かく持つことができます。

ビービットはこれまでも、ユーザの課題を解決するソリューションを提示し、それを具体的なサービスや機能に落とし込むということを、企画やコンセプトの段階から、画面やインターフェースといった最終的なアウトプットに至るまで一貫してこだわってきました。その経験が、ここで非常に活きてきます。

例えば、先ほどの営業の例で、上司とAIのフィードバックにズレが生じると使われなくなる、という問題がある場合、どのような体験を提供すべきでしょうか。

これは単なるアイデアとしてではなく、「ユーザである新人営業はこのように考えている」「そのカウンターになる上司はこのように考えている」といったさまざまな状況を踏まえた上で、それを解決するために「どのような機能を」「どのようなコミュニケーションで」提示するべきか、というレベルまで具体化できることが重要です。

ちなみに、その案件では、上司とAIが育成方針を擦り合わせるプロセスを挟むことで解決しました。

現場の状況を細かく想像すると、リアルタイム性がとても重要なので、部下へのフィードバック内容をその都度上司に確認するような運用は現実的ではありません。事前に教育方針をしっかり揃えておくことができれば、都度のすり合わせは不要なうえ、上司側が「自分がAIと対話して方針を整えたのだから、部下にもAIを使わせたい」と考え、むしろ積極的に利用を促すようになります。

AI時代においては、ユーザ視点であることを大前提としながらも、

• ユーザが目的を達成するまでの成功フローと、その中でのポイントや壁を明確に言語化・構造化できること
• コンセプトから利用状況、具体的なUIに至るまで、アウトプットのイメージを強固に持ち、具体の体験に落とし込めること

この2つの能力が非常に重要になると考えています。

最後に、「この話はUXが出来る人なら全員当てはまることじゃないのか」「つまりビービットならではの話ではなくUX全体の話なのではないか」という点にも触れておきたいと思います。

エクスペリエンスから、豊かな社会のアップデートを目指す

ビービットが市場においてユニークであるポイントは3つあり、それらが織り重なることで、ビービットらしさを生み出していると考えています。それが、ここまで語ってきた「AI時代におけるUX能力・スキルのすごさ」を底上げし、鍛えられながら最大限能力発揮する機会を創り出しているのだと思っています。

一つ目は、テクノロジーを人々が本当に使える状態に落とし込む、言い換えると生活に馴染ませることを目指し、新たなテクノロジーの社会実装に挑戦している点。

二つ目は、ビジネスやテクノロジーも含め、すべてをエクスペリエンスの観点から捉え直し、再構築することで独自の価値を生み出そうとしている点。

三つ目は、それらを通じて豊かな社会の実現に貢献しようとしている点。

これらはすべて、ビービットの理念やミッション・ビジョンに明確に表れています。

https://www.bebit.co.jp/about/philosophy/

一つ目の「テクノロジーを人々の生活に馴染ませる」という点から説明しましょう。

現在のAIブームも同様ですが、新たなテクノロジーが登場すると、どうしても「それをどう使うか」「どう導入するか」といった議論に偏りがちです。

しかし私たちは、そのテクノロジーによっていかに人々の課題が解決され、より豊かな状態が実現できるのかを最優先に考えています。むしろ、それしか考えていないと言ってもよいかもしれません。

そのテクノロジーが本当に人々の役に立つためには、どのように使われるべきなのか。その問いに対して、私たちは一貫して向き合い続けています。

モバイルの登場から、DXにおける行動データ分析、そして現在のAIに至るまで、時代ごとに現れる新しいテクノロジーに対して、「どうすればより使われ、役に立つのか」「それによって人々の生活はどう豊かになるのか」「ビジネスはどうすれば成果を上げられるのか」という観点を重視してきました。まさにすでに説明した営業AIの事例は、それを解きに行っていると言えるでしょう。

二つ目の「エクスペリエンスの観点からすべてを再構築する」という点については、私がよく用いるフレームワークを紹介する必要があります。

私は、ビジネス・テクノロジー・エクスペリエンスという3つの要素が重なり合うことで、企業活動が成り立っていると考えています。

ビジネスとは、お金の稼ぎ方、すなわちビジネスモデルやアセット、人・モノ・金の配置といった観点です。

テクノロジーとは、AIやデータに限らず、製品開発技術や機器なども含めた、企業の競争力や独自性の源泉となるものです。場合によっては、企画力や方法論などもこのテクノロジーに含めてよいでしょう。

そしてエクスペリエンスとは、それらを通じて社会や市場にどのような価値を生み出すのか、誰にどのような体験を届けるのかという、まさに価値そのものの話です。

ビービットがユニークであるのは、このビジネス・テクノロジー・エクスペリエンスの三位一体を、エクスペリエンスの側から包括的に捉え、取り組んでいる点にあると考えています。

多くのUX系企業は、テクノロジーやビジネスの領域には深く入り込まず、UXの範囲に限定して展開しているケースが多いでしょう。これに対してビービットでは、自社でソフトウェアを開発したり、行動データ分析やAI機能の自社開発を行っていますし、戦略レベルでの検討を支援するチームも存在しています。

では、戦略コンサルティングファームの中にもUXを扱う部署がある中で、それらと何が違うのか。これはやはり、彼らがビジネスコンサルティングやテクノロジーを出自としている点にあると思います。

彼らの仕事は、先にビジネス要件が決まり、その要件に合わせてエクスペリエンスが設計されるのが主流。組織構造上も戦略チームやビジネスプランニングのチームの方が強く、UXやデザインはその下位に位置づけられることが少なくありません。

これに対して私たちは、エクスペリエンスを最上位に置きます。つまり、価値や体験を最重視しながら、それを実現するためにビジネスやテクノロジーをどう組み立てるか、という優先順位で検討しています。

主軸がUXでありながら、ここまで領域を広げて取り組んでいる点は、ビービットの大きなユニークネスの一つだと考えています。

三つ目はシンプルで、それらの取り組みの最終的な到達点が、単なる企業の成功ではなく、豊かな社会の実現にあるという点です。

人々が仕事を通じて誰かの役に立っていると実感できる社会を実現することを掲げ、そして本気でそれを目指していることにあると思います。

特に好きなのは、そういう志や想いを持った人たちが集まっている会社である、というところです。こういう話は、他の会社では「なんか話大きすぎない？」「そこまで大それたことを考えてるわけじゃなくて...」となりそうなものですが、ビービットの場合は「まあそりゃあそうだよね」「その方がいいに決まってるよね」「そうじゃなきゃ意味ないよね」というリアクションになることが普通だったりします。

エクスペリエンス側から、新たなテクノロジーやトレンドに対して働きかけ、それらがちゃんと社会で使ってもらえるよう、誰かの役に立てるよう実装することで、より豊かな社会にアップデートしていく。これを実践していくのがビービットだと思っています。

最後に、改めてこのように整理してみると、生成AI以降の時代は、私たちにとって大きな追い風であり、自分自身、非常にワクワクする時代だと感じています。

このワクワクを共有しながら、実際にそのスキルを身につけ、新たな領域に挑戦していく仲間が増えていくことを、心から願っています。