U-Site

13/07/2026

AIの人間化は罠だ
https://u-site.jp/alertbox/humanizing-ai
設計上、LLMは人間のように感じられるようになっている。パーソナリティや感情を加えることはリスクを増幅する。偽りの友人ではなく、本物のツールをデザインしよう。

設計上、LLMは人間のように感じられるようになっている。パーソナリティや感情を加えることはリスクを増幅する。偽りの友人ではなく、本物のツールをデザインしよう。

07/07/2026

効果的なコンテキストメニューのデザイン：10のガイドライン
https://u-site.jp/alertbox/contextual-menus-guidelines
コンテキストメニューは画面の雑然さとインタラクションコストを減らすが、情報の匂いは弱い。明確さ、一貫性、近接性を優先して、このトレードオフのバランスを取ろう。

コンテキストメニューは画面の雑然さとインタラクションコストを減らすが、情報の匂いは弱い。明確さ、一貫性、近接性を優先して、このトレードオフのバランスを取ろう。

23/06/2026

期待どおりの回答を引き出す：日記調査エントリーの設計
https://u-site.jp/alertbox/diary-study-entries
選択式、自由記述式、マルチメディア形式の質問のバランスを取ることで、質の高い回答を得られる日記エントリーを設計しよう。

選択式、自由記述式、マルチメディア形式の質問のバランスを取ることで、質の高い回答を得られる日記エントリーを設計しよう。

17/06/2026

ステークホルダーと行うUXリサーチワークショップ
https://u-site.jp/alertbox/ux-research-workshops
UXリサーチワークショップには3つの種類がある。これは、チームがUXリサーチを理解し、ユーザーへの共感を築き、知見をデザインコンセプトに活用するのに役立つ。

UXリサーチワークショップには3つの種類がある。これは、チームがUXリサーチを理解し、ユーザーへの共感を築き、知見をデザインコンセプトに活用するのに役立つ。

09/06/2026

優れたビジュアルデザインのポイント
https://u-site.jp/alertbox/good-visual-design
魅力的なデザインを生み出すには、文字や要素をグリッドに整列させ、明確な視覚的階層を構築し、意図的に色を用いて、デザイン上のあらゆる選択において一貫性を保つことだ。

01/06/2026

ビジネスホテルに関する調査(3)
満足度の高いビジネスホテルとその要因
https://u-site.jp/survey/business-hotels-3
コロナ禍を乗り越え、プライベート利用も増える中、消費者はどんな基準でビジネスホテルを選んでいるのか。満足度の高いホテルはどこなのか。イードが実施した自主調査の結果を紹介します。

コロナ禍を乗り越え、プライベート利用も増える中、消費者はどんな基準でビジネスホテルを選んでいるのか。満足度の高いホテルはどこなのか。イードが実施した自主調査の結果を紹介します。

26/05/2026

心（とプロダクト）を傷つけるエッジケース
https://u-site.jp/alertbox/edge-cases
エッジケースはまれなことではない。それこそが現実なのだ。名前の変更、共有アカウント、悪意のあるユーザーのような面倒な状況を最初から織り込んでデザインしよう。

エッジケースはまれなことではない。それこそが現実なのだ。名前の変更、共有アカウント、悪意のあるユーザーのような面倒な状況を最初から織り込んでデザインしよう。

18/05/2026

UX指標と組織の目標の整合：ワークショップガイド
https://u-site.jp/alertbox/ux-metrics-goals
UXチームはしばしば、不適切な指標や、あまりにも多くの指標を追跡してしまう。このワークショップによって、UXの測定を組織の目標と整合させて、真に意味のある成果を示すことができる。

UXチームはしばしば、不適切な指標や、あまりにも多くの指標を追跡してしまう。このワークショップによって、UXの測定を組織の目標と整合させて、真に意味のある成果を示すことができる。

12/05/2026

AIでシミュレーションした行動の評価：デジタルツインと合成ユーザーに関する3つの研究からの知見
https://u-site.jp/alertbox/ai-simulations-studies
AIでシミュレーションしたユーザーは、欠損データを補い、母集団レベルの傾向を予測できる。また、豊富なコンテキスト情報に基づいているほうが、より高いパフォーマンスを発揮する。

AIでシミュレーションしたユーザーは、欠損データを補完し、母集団レベルの傾向を予測することができる。このようなユーザーは、豊富なコンテキスト情報に基づいているほうが、より高いパフォーマンスを発揮する。

27/04/2026

組織がユーザー調査を行わない理由と、それを変える方法
https://u-site.jp/alertbox/why-organizations-dont-do-user-research
組織は、時間やコスト、否定的なフィードバックへの恐れといった言い訳を理由にユーザー調査を避け、その結果、プロダクトに関する意思決定が不適切になり、リソースを無駄にしている。

組織は、時間やコスト、否定的なフィードバックへの恐れといった言い訳を理由にユーザー調査を避け、その結果、プロダクトに関する意思決定が不適切になり、リソースを無駄にしている。