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[保存版]デザイン×AI リソース・ケーススタディ（2024/6/16更新）

しょーてぃー/ Experience Designer

こんにちは、Experience Designerのしょーてぃーです。

生成AI×体験デザインについて考えるのって大変ですよね。
ということで、自分が保存しているAI×UX /AI×UI /ML×UX…リソースリストの一部を開放します。

今後も増やしていきます。

次回更新はAIエージェントの体験設計についてを想定(6/16)


UI / インタラクションデザイン編

Aiverse.design


最新のAI-UXインタラクションのライブラリ。

Shape Of AI

AI-UXインタラクションの解説および事例。


 Pattern Guide from People + AI ガイドブック by Google 

人間中心のAIプロダクトを設計するためのベストプラクティスを提供する。そのなかでもインタラクションに特化したページだ。


UXやML中心編 by 企業・教育機関

1. Google

  • ジェネレーティブAIアプリケーションの構築: How to Build a GenAI Application

  • People + AI Research チーム: PAIRは、人間中心のAIを開発し、AIシステムとのインタラクションを改善するためのツールとガイドラインを提供する。

  • People + AI ガイドブック: PAIR Guidebookは、人間中心のAIプロダクトを設計するためのベストプラクティスを提供する。

  • ヒューマンセンタードML: Control and Simplicity in the Age of AIは、シンプルで直感的なAIシステムを設計するための原則を探求する。

  • Teachable Machine: Teachable Machineは、コーディングなしで機械学習モデルを作成できるツールを提供する。

  • TripTech Method: TripTech Methodは、CHI 2019で発表されたAIインターフェースの作成方法を詳述する。

  • インクルーシブMLガイド — AutoML: Inclusive ML Guideは、機械学習をアクセス可能で公平にすることに焦点を当てている。

2. Microsoft

  • Human-AI eXperience (HAX) Toolkit: HAX Toolkitは、2021年7月にリリースされ、人間中心のAIインタラクションを設計するためのガイドラインを提供する。

  • Human-AI インタラクションのガイドライン: Guidelines for Human-AI Interactionは、Saleema AmershiらによるCHIで発表された。

  • ヒューマンセンタードAI チートシート: Cheatsheetは、Josh LovejoyによるAIシステム設計のための実用的なヒントを提供する。

3. Apple

  • WWDC24 Design guide：WWDC24 Design guide はAIを統合した最新のOSをとりいれたデザインのあり方を紹介する。

  • Apple News: Apple Newsは、AIとMLデザインの最新情報を提供する。

  • 機械学習ヒューマンインターフェースガイドライン: Human Interface Guidelinesは、MLをユーザーインターフェースに統合するためのベストプラクティスを提供する。

  • 優れたML体験の設計: Designing Great ML Experiencesは、直感的なML体験を作成するための洞察を提供する。

4. Meta（旧Facebook）

5. Spotify

6. IBM

  • AIガイドのデザイン: Design for AI Guideは、AIデザインの包括的なガイドラインを提供する。

  • 信頼できるAI: Trusting AIは、信頼できるAIシステムを構築することに焦点を当てている。

  • AIフェアネス360ツールキット: AI Fairness 360は、AIモデルの公平性を確保するためのオープンソースツールキットである。

7. Salesforce

8. IDEO

  • AI倫理に関する協働活動: AI Ethics Collaborative Activitiesは、デザイナーがAI倫理に取り組むための活動を提供する。

  • アルゴリズムをデザインチームに招待: Inviting Algorithmsは、AIをデザインプロセスに統合する方法を議論している。

  • データ、倫理、AI: Data, Ethics, and AIは、AIデザインにおける倫理的考慮事項を探求している。

  • データサイエンスを用いた人間関係の設計: Using Data Scienceは、デザインにおける人間関係を強化する方法を強調している。

9. Stanford d.school

  • 新興技術: Emerging Techは、デザイン教育における新技術を探求している。

  • 機械学習コースの設計: Designing Machine Learningは、MLを用いた設計に関するコース資料を提供する。

  • アルゴリズムが大好き！カード: I Love Algorithms!は、アルゴリズムに関する教育リソースを提供する。


その他

AI4D Gathering

デザインプロセス大解剖 -実務での生成AI×デザインが丸わかり -　アーカイブ動画 by AI4D

 AIxDesign

  • グローバルコミュニティ: AIxDESIGNは、AIを用いて創造性、正義、喜びを追求するデザイナー、クリエイティブテクノロジスト、活動家のグローバルコミュニティであり、批判的なAI研究＆デザインラボである。

サイトがかわいい

algorithms.design

  • アルゴリズム設計の講義スライド: Lecture Slides for Algorithm Designは、Jon KleinbergとÉva Tardosによる教科書「Algorithm Design」の講義スライドを提供している。また、AIがデザインをどのように変えているかについても探求している。

  • AIとデザインの変革: Algorithm-Driven Designでは、AIがデザインプロセスをどのように強化し、変革するかについての洞察を提供している。

aimeets.design

  • AIとデザインの橋渡し: Ai meets designは、AIとデザインの分野を橋渡しし、人間中心のAIアプリケーションの設計方法を探求している。


おわり

AI×UX コミュニティー @ X.com
生成AI時代の体験設計、UI、デザイン全般についての情報や日々の考察を徒然なるままに、個人的にXで発信しているのでよかったらぜひ
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