AIインターフェースデザイン

賞賛の声
序文
訳者まえがき
まえがき

1章　大規模言語モデルとシステムの理解
    1.1　コンシューマ向けの初期の予測言語モデル
    1.2　AI小史
        1.2.1　始まり：記号の時代
    1.3　AI時代のユーザー体験
        1.3.1　ユーザーを理解すること
        1.3.2　技術的・評価的スキル
        1.3.3　AIデザインにおける倫理的考慮
        1.3.4　コミュニケーション：知識の共有と役割の明確化
    1.4　本書の読み方：入力－計算－出力の構造
        1.4.1　入力
        1.4.2　計算
        1.4.3　出力
    1.5　まとめ

2章　能力、発見、オーケストレーション
    2.1　能力：モデルは何ができるのか
        2.1.1　訓練
        2.1.2　評価
        2.1.3　発見
        2.1.4　AIと意図
        2.1.5　発見可能性と利用開始時の導線
        2.1.6　適応とモメンタムによる行動
        2.1.7　オーケストレーション
        2.1.8　モデル、ツール、エージェントの選択
        2.1.9　使用量と利用状況
        2.1.10　権限と機能
        2.1.11　ライブラリ管理とアセット
    2.2　まとめ

3章　入力：AI入力のデザイン
    3.1　MulticsからGoogle検索へ：移り変わる負担
    3.2　意図を伝える3つの経路
        3.2.1　暗黙のコンテキスト
        3.2.2　明示的なプロンプト
        3.2.3　CAREフレームワーク
        3.2.4　プロンプトの意図
        3.2.5　明示的なプロンプトのリスク
        3.2.6　直接操作
    3.3　入力のモダリティ
        3.3.1　テキスト
        3.3.2　画像
        3.3.3　音声
    3.4　ユーザーをよりよい入力へ導く
        3.4.1　プロダクトの位置づけとしてのスタータープロンプト
    3.5　まとめ

4章　計算：処理と生成のデザイン
    4.1　計算パイプライン：入力から出力まで
        4.1.1　ステップ1：入力処理と準備
        4.1.2　ステップ2：ルーティング
        4.1.3　ステップ3：生成と推論
        4.1.4　待たせるな：レイテンシーと遅延の管理
        4.1.5　遅延を緩和する視覚的手法
        4.1.6　配置：アクションが起きる場所
        4.1.7　速度：予測の難しさ
        4.1.8　通知とステータス表示
        4.1.9　ユーザーニーズによるセグメンテーションの価値
    4.2　システムが機能しない場合：エラーを想定したデザイン
    4.3　AIにおけるエラー
        4.3.1　エラーメッセージ
        4.3.2　処理途中のエラーと復旧
        4.3.3　勢いの維持
    4.4　まとめ

5章　出力：LLMレスポンスの届け方と見せ方のデザイン
    5.1　出力のデザイン：出力は答えではない
    5.2　出力のデザイン原則
        5.2.1　明確さのデザイン
        5.2.2　検証可能性のデザイン
        5.2.3　グラウンディングのデザイン
        5.2.4　行動可能性のデザイン
        5.2.5　調整可能性を考慮したデザイン
        5.2.6　マルチターン出力のデザイン
    5.3　ウォーターマークと検出
        5.3.1　AIの悪用
        5.3.2　AI生成コンテンツのリスク
        5.3.3　ウォーターマークの仕組み
        5.3.4　画像や動画のウォーターマーク
        5.3.5　検出システムとウォーターマークの今後
    5.4　問題のある出力の管理
    5.5　まとめ

6章　エージェント型AI：計画・実行・適応するシステムのデザイン
    6.1　エージェント型デザインパターンの理解
    6.2　リフレクションパターン：自己批評の組み込み
        6.2.1　リフレクションの実際の仕組み
        6.2.2　リフレクションのデザイン上の課題
        6.2.3　さまざまな領域におけるリフレクション
    6.3　ツール使用パターン：助言者から実行者へ
        6.3.1　静的支援から動的支援への転換
        6.3.2　ツール使用パターンのデザイン上の影響
    6.4　プランニングパターン：複雑さの分解
        6.4.1　デザインによるプランニングの可視化
        6.4.2　条件付きプランニングと分岐
    6.5　マルチエージェント連携パターン：専門特化の連携
        6.5.1　マルチエージェントシステムのインターフェース上の課題
        6.5.2　マルチエージェントシステムにおける競合解決
    6.6　ReAct（推論と行動の連携）パターン：適応的な問題解決
        6.6.1　実装とユースケース
        6.6.2　反復型エージェントのデザイン
    6.7　エンジニアリングから体験へ
    6.8　ユーザーがエージェント型パターンを体験する場面
        6.8.1　処理
        6.8.2　明確化
        6.8.3　進捗の伝達
        6.8.4　進捗表示の別のパターン：ブラウザやコンピューターを用いた可視化
        6.8.5　チェックポイント
    6.9　エージェント型インターフェースデザインの新たな原則
        6.9.1　計画の開示
        6.9.2　重要なものを優先

索引

コラム目次
    プロンプトを超えて：コンテキストの組み立て
    温度パラメーターとは
    AIへの過度な依存
    ヒューマン・イン・ザ・ループ