ユーザーファーストはもう終わり…AIファーストの時代が来てますよ

あなたは、新しいツールを使うとき、最初に説明書を読みますか？

私は、ほとんど読みません。

まず触ります。

ボタンを押してみる。

画面を動かしてみる。

分からないところが出てきたら、そこで初めて調べる。

たぶん、私だけではないと思います。

会社で新しい業務ツールを渡されたときも、最初から分厚い説明書を読む人は、そんなに多くありません。

初回設定だけは、仕方なく確認する。

でも、そのあとは、まず触る。

触っていれば、なんとなく使い方が分かるように作られていることを期待します。

だから私は、説明書を読まないと使えないツールを見ると、かなり厳しい目で見てしまいます。

どれだけ多機能でも、どれだけ高性能でも、使い始める前に勉強が必要なら、広がりにくい。

使う人にやさしい画面。

直感的に分かる導線。

迷っても戻れる設計。

こういうものが、ユーザーファーストなのだと思っていました。

でも、最近、その考え方を教材づくりに持ち込んで、少し考えが変わりました。

人が読むための教材と、AIに読ませて使うための教材は、同じ作り方をしなくていい。

むしろ、AIに使わせることが目的なら、AIファーストで作ったほうが、もっと早く、もっと気軽に形にできる。

今日は、そんな話をさせてください。

ユーザーファーストの分かりやすい例は、iPhoneです。

iPhoneには、分厚い説明書が付いていません。

もちろん、細かい機能まで調べれば、公式の解説はあります。

でも、最初に説明書を読破しなくても、普通に使い始められる。

電話をかける。

写真を撮る。

アプリを開く。

文字を入力する。

画面をスクロールする。

多くのことは、触っていれば分かります。

実は私、しばらくの間、アプリの閉じ方を知りませんでした。

画面の下から上へスワイプすると、開いているアプリの一覧を表示できる。

そこからアプリを閉じられる。

この操作を知らないまま、ずっと使っていたんです。

でも、特に困りませんでした。

知らない機能があっても、基本的な使い方はできる。

必要になったときに、自然と発見できる。

この状態は、かなりすごいと思います。

使う人が、すべての機能を理解していなくても、目的を達成できる。

これが、人にやさしい道具です。

反対に、最初から専門用語を覚えないといけない。

設定項目の意味を全部理解しないと先へ進めない。

何かをしたいのに、どの画面を開けばいいのか分からない。

こういうツールは、使う前に疲れてしまいます。

便利なはずなのに、便利になるまでの道のりが長い。

この差は、とても大きい。

だから、アプリやサービスを作るなら、ユーザーファーストが大事です。

使う人が迷わないようにする。

説明しなくても伝わるようにする。

初めて触る人でも、最低限の目的を達成できるようにする。

ここまでは、今でも変わりません。

ただ、教材となると、相手が人間とは限らなくなりました。

最近、私は教材を作りました。

これまでにも教材を出したことがあります。

最初の教材は、かなり作り込みました。

人が読む前提だったからです。

文章の流れを整える。

初心者がつまずかない順番に並べる。

説明を足す。

言い回しを柔らかくする。

図やイラストを入れる。

読んでいて不安にならないように、何度も見直す。

もちろん、こうやって作ること自体は悪くありません。

むしろ、人に読んでもらうなら、必要な作業です。

読者がどこで迷うかを考える。

何を知らない状態で読むのかを想像する。

どの言葉なら誤解されないかを確認する。

この積み重ねによって、読みやすい教材になります。

ただ、ものすごく時間がかかります。

文章として自然にするために、何度も書き直す。

説明の順番を入れ替える。

同じ内容を別の角度から説明する。

「この表現は分かりにくいかもしれない」と思って、また修正する。

作っている途中で、どこまで整えれば完成なのか、分からなくなることもあります。

私は、そこにかなりの時間を使ってきました。

ところが、最近作った教材は、少し違いました。

最初から、人間が読み物として楽しむものではなく、AIに読ませて使うものとして設計したんです。

教材を購入した人が、全部を自分で読んで理解する。

そのあと、自分の環境に合わせて実践する。

そういう前提ではありません。

まず教材をAIに渡す。

AIに内容を理解させる。

そして、自分の目的に合わせて、AIから手順を出してもらう。

この使い方を想定しました。

そうすると、文章に対する考え方が変わります。

日本語として美しいか。

読み物として気持ちいいか。

説明の順番が完璧か。

もちろん、最低限の分かりやすさは必要です。

しかし、人間が最初から最後まで読むことを前提にしなくていい。

AIが内容を読み取り、必要な部分を取り出し、足りない情報を質問してくれるなら、すべてを丁寧な文章にする必要はありません。

箇条書きでもいい。

途中で表現が揺れていてもいい。

自分用のメモに近い形でもいい。

AIが意味を理解できるなら、教材として成立する。

この割り切りができたことで、作業の速度が大きく変わりました。

最近出した教材は、作ると決めてから、3日で販売まで進めました。

3日というと、かなり短く聞こえるかもしれません。

私自身も、「本当にこれで出していいのか」と思いました。

これまでなら、もっと整えていたはずです。

もっと説明を増やしていた。

もっと構成を見直していた。

もっと画像を作っていた。

もっと初心者向けの補足を入れていた。

そして、いつまでも完成しなかった可能性があります。

教材は、作ろうと思えば、いくらでも手を入れられます。

文章を直す。

例を増やす。

画像を追加する。

見出しを変える。

販売ページを整える。

この作業には、終わりがありません。

だから、どこかで「これで出す」と決めないと、ずっと準備中になります。

今回の教材は、AIに読ませる前提を最初に決めていた。

そのため、文章をきれいにする作業に、必要以上の時間をかけませんでした。

自分がAIへ伝えたいことを、まず並べる。

作業の順番を書く。

使うツールを書く。

うまくいかなかったときの対処を書く。

判断に迷うところは、迷うと書く。

自分の頭の中にある手順を、完璧な文章に変換しようとせず、そのまま外へ出す。

それをAIが読める形に整える。

必要なら、AIに「この内容を実行手順に整理してください」と頼む。

このやり方だと、自分が最初から完成品を書く必要がありません。

自分は素材を出す。

AIが構造化する。

AIが不足している情報を質問する。

自分が答える。

AIがさらに整える。

このやりとりを繰り返していけば、教材の形になっていきます。

ここで、誤解してほしくないことがあります。

AIファーストというのは、雑に作っていいという意味ではありません。

内容の間違いを放置していいわけでもない。

読者に不親切でいいわけでもない。

ただ、誰にとっての使いやすさを優先するのかを、最初に決めるということです。

人間が読むなら、人間にとっての読みやすさを優先する。

AIが読むなら、AIが正しく理解して実行できる構造を優先する。

この目的を混ぜてしまうと、作り手が苦しくなります。

人にも美しく、AIにも正確で、初心者にもやさしく、専門家にも深く。

全部を満たそうとすると、教材はどんどん重くなる。

結果として、出せなくなる。

ここを、私はかなり反省しています。

良いものを作りたいと思うほど、完成まで時間がかかる。

でも、完成しないものは、誰の役にも立ちません。

今回の教材は、正直に言うと、初心者の人がそのまま読んで、すぐ理解できる内容ではないと思います。

最初に「AIに読ませてください」と書いてあります。

この前提があるから、あの形で販売できました。

もし「人間が最初から読む教材」として売るなら、もっと説明が必要です。

用語の解説も必要です。

具体例も増やしたほうがいい。

迷いやすい箇所に、補足の画像も入れたい。

読者が途中で置いていかれないように、順番もかなり調整する必要があります。

一方で、AIに読ませるなら、AIが分からないところを質問できます。

「この手順の目的は何ですか」

「この作業は、どのタイミングで行いますか」

「この条件の場合は、どちらを選びますか」

そうやって、読み手が確認してくれる。

人間向けの教材では、書き手が先回りして説明する必要があります。

AI向けの教材では、AIから質問されることを前提に、情報を置いておけばいい。

この違いは、かなり大きいです。

たとえば、料理のレシピを考えてみてください。

人が読むレシピなら、「玉ねぎを薄切りにする」と書くだけでなく、薄切りとはどのくらいの厚さなのか、どのタイミングで鍋に入れるのか、焦がさないためにはどうするのかまで、ある程度説明したほうが親切です。

でも、AIに渡すレシピなら、「玉ねぎ2個を薄切り。弱火で10分炒める。焦げそうなら火を弱める」といった、情報のまとまりがあれば、AIが手順に整理できます。

必要なら、「薄切りの厚さは何ミリですか」と聞いてくる。

その質問に答えれば、さらに具体的になる。

最初から全部を読み物として仕上げなくても、対話で補えるわけです。

この方法を使えば、知識や経験を教材にするハードルは、かなり下がります。

頭の中では分かっている。

でも、文章にするのが苦手。

教材を作りたいけれど、構成を考えるのが大変。

そんな人でも、まずは音声入力で、思いつくままに話してみる。

AIに整理させる。

足りない部分を質問させる。

その回答を追加する。

これで、教材の核は作れます。

最初から完成された文章を書こうとしないことです。

きれいな文章を書く能力と、価値ある経験を持っていることは、別の能力です。

文章が上手ではなくても、経験はある。

順番が整理されていなくても、知識はある。

その素材を、AIが扱える形に変換してくれる。

だからこそ、AIファーストという設計が活きてきます。

もちろん、AIに読ませるからといって、すべてをAI任せにするつもりはありません。

ここは、かなり大切です。

AIは、情報を整理するのが得意です。

文章を構造化する。

抜けている部分を見つける。

手順を並べ替える。

複数の案を出す。

読み手に合わせて表現を変える。

こういう作業は、非常に頼りになります。

一方で、その教材を作った理由や、自分が実際に失敗した経験、読者に届けたい感情まで、完全に任せていいわけではありません。

AIは、もっともらしい文章を作れます。

筋の通った説明もできます。

でも、それが自分の体験から出ている言葉なのか。

本当に自分が責任を持って言えることなのか。

読者が困っていることに、ちゃんと届いているのか。

最後に確認するのは、自分です。

ここを省いてしまうと、情報は整っているのに、どこか軽い文章になります。

文章としては、まとまっている。

内容も、間違ってはいない。

でも、なぜか本人の言葉に見えない。

そういう状態になることがあります。

私は、AIを便利に使うほど、最後の確認が重要になると思っています。

AIに任せる範囲を広げる。

その分、自分は重要な部分を見る。

自分の体験。

自分の感情。

それを言う理由。

読者が抱えている課題。

この4つは、必ず確認する。

AIに作ってもらった教材なら、なおさらです。

「AIに読ませれば動く」という仕組みだけでなく、「なぜ自分がこれを作ったのか」が残っているかを見る。

そこまでできて、初めてAIファーストの教材になるのだと思います。

それではここで、今日のタスクです。

あなたが誰かに教えられることを、1つだけ選んでください。

仕事の手順でもいい。

趣味のやり方でもいい。

過去に失敗して、そこから学んだことでもいい。

そして、それを人間向けの文章にしようとせず、AI向けのメモとして書いてみてください。

次の5項目だけで構いません。

- 何を達成するための手順か
- 最初に何を準備するか
- 上から順番に何をするか
- 途中で迷いやすいポイントは何か
- 最後に、どんな状態になれば完了か

文章をきれいにしなくて大丈夫です。

箇条書きでいい。

思いついた順番でいい。

途中に「ここはまだ説明できない」と書いてもいい。

そのメモをAIに渡して、こう聞いてみてください。

「この内容を、実行できる手順に整理してください。不足している情報があれば質問してください」

AIから質問が返ってきたら、分かる範囲で答えます。

そのやりとりを何度か繰り返すと、最初は雑だったメモが、少しずつ使える形になります。

今日やるのは、教材を完成させることではありません。

自分の知識を、AIに渡せる形へ変換してみることです。

人に読ませるために、最初から美しい文章を作る。

その前に、AIに理解させるための素材を出してみる。

この順番に変えるだけで、書くことへの抵抗は、かなり小さくなるはずです。

ユーザーファーストが終わった、と言いたいわけではありません。

人に届けるサービスや、人が読む教材では、これからもユーザーファーストは大切です。

ただ、AIが知識を受け取り、実行し、変換する時代になった。

そのとき、すべてを人間向けに整える必要はない。

AIに伝われば、まずは前へ進める。

この感覚を持っておくと、作れるものが増えます。

そして、出せる速度も変わります。

完璧な教材を作ってから販売するのではなく、AIと一緒に使いながら改善していく。

私は、これからもこの方向で試していきます。

それでは、次回のおおかみ通信もお楽しみに！

図解師★ウルフ

---

■購入したBrainを自動で音声化するスキルを開発！事前登録者は半額の５００円で提供
👉️ https://brain-20260905.diagram-wolf.com/

■図解師★ウルフの発信を、これからも受け取りたい方はこちら
https://diagramwolf.substack.com/

■ウルフの無料メルマガ『おおかみ通信🐺』への登録はこちら
👉️ https://join-letter.diagram-wolf.com/

■コミュニティ『展知』への参加はこちら
👉️ https://note.com/diagram_wolf/n/nc290a0b34a23?sub_rt=share_sb