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[保存版]デザイン×AI リソース・ケーススタディ（2024/6/30更新）

しょーてぃー

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。

■コンテンツやアクションを流動的に組み立てるシステムやAWSの事例を追加(6/30)
■次回更新はAIエージェントの体験設計についてを想定


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。


生成 AI による新しい UI/UX~ Generative “UI” の世界観を感じよう ~ by AWS


AWSのGenerative AI Use Cases JP (GenU)を使用したデモンストレーションを通じて、簡単なTODOアプリからECサイト、手書きスケッチからのウェブサイト生成まで、様々な可能性を探る





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

Mercury

従来のアプリやフォルダ構造を廃し、ユーザーの意図に基づいてコンテンツやアクションを流動的に組み立てるシステム


 



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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しょーてぃー
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