NN/g | latest articles and announcements 日本語 フォロー ニールセン・ノーマン・グループ（NN/g）は、ユーザー・エクスペリエンス、ユーザー・インターフェース・デザイン、ヒューマン・コンピューター・インタラクションなどに関する洞察で国際的に知られたプレーヤーです。彼らのウェブサイトは、研究結果、業界のトレンド、最新のニュース、ウェビナー、トレーニング・セッション、ユーザー・エクスペリエンス・デザインの賞などを提示しています。 NN/g latest articles and announcements nngroup.com RSS nngroup.com NN/g | latest articles and announcements 日本語 RSS thenote.app
AIプロダクトと機能の設計：学習ガイド どこから始めればいいか分からない？ AI製品や機能の設計に関するおすすめ情報を学ぶために、記事と動画へのリンク集をご利用ください。 Designing AI Products and Features: Study Guide nngroup.com +1
AIエージェントにおけるコンテキストの3つの役割 AIエージェントのパワーユーザーは、グローバル（タスク横断）、ローカル（タスク固有）、アンビエント（メールなどの生データストリーム）の3種類のコンテキストをキュレートします。 The 3 Roles of Context for AI Agents nngroup.com +1
UXカンファレンス 12月開催発表 (12月2日～12月15日) 成功するデザインのためのユーザーエクスペリエンスのベストプラクティスを教える、最大5つの詳細なトレーニングコースを受講してください。UXプロフェッショナル向けの長期的スキルに焦点を当てたトレーニング。2026年12月2日～12月15日。 UX Conference December Announced (Dec 2 - Dec 15) nngroup.com +1
AIプロトタイピングで複雑なインタラクションを早期にテストする AIツールにより、複雑なインターフェースの完全にインタラクティブなプロトタイプを構築することが可能になり、デザインプロセスのできるだけ早い段階でユーザーテストを行うことができます。 Test Complex Interactions Earlier with AI Prototyping nngroup.com +1
AIは記事の執筆を助けることはできるが、それに責任を持つことはできない NN/Gは、明確さ、フォーマット、および批評のためにAIを使用しますが、人間はすべての記事に対する編集上の判断と責任を保持します。 AI Can Help Write an Article, but It Can’t Stand Behind It nngroup.com +1
AIを活用したUXワーク：学習ガイド どこから始めればいいか分からない？ UXの仕事で人工知能を最大限に活用するための最良の方法について学ぶために、記事と動画へのリンクを集めたこのコレクションをご利用ください。 Using AI for UX Work: Study Guide nngroup.com +1
UXカンファレンス11月発表（11月16日～11月19日） 成功するデザインのためのユーザーエクスペリエンスのベストプラクティスを教える、最大2つの詳細なトレーニングコースを受講してください。UXプロフェッショナル向けの長期的スキルに焦点を当てたライブオンライントレーニング。2026年11月16日～11月19日（アメリカ）| 11月17日～11月20日（アジア/オーストラリア）。 UX Conference November Announced (Nov 16 - Nov 19) nngroup.com +1
UXカンファレンス 9月発表 (9月14日 - 9月25日) 成功するデザインのためのユーザーエクスペリエンスのベストプラクティスを教える、最大5つの詳細なトレーニングコースを受講してください。UXプロフェッショナル向けの長期的スキルに焦点を当てたトレーニング。2026年9月14日～9月25日。 UX Conference September Announced (Sep 14 - Sep 25) nngroup.com +1
UXの管理時代：AIの後始末 AIにより、チームはUXが評価できるよりも速く構築できるようになります。UXは、共有された判断を構築し、評価を加速し、AI生成デザインをガイドすることによって適応できます。 The Custodial Era of UX: Cleaning Up After AI nngroup.com +1
AIは共感マッピングにおける実際の研究に代わることはできません AIは、すでに収集したリサーチを整理するのに役立ちますが、実際のユーザーの特定の、複雑な経験に関するリサーチエビデンスを作成することはできません。 AI Can't Replace Real Research in Empathy Mapping nngroup.com +1
UXカンファレンス 11月発表 (11月9日～11月13日) 成功するデザインのためのユーザーエクスペリエンスのベストプラクティスを教える、最大5つの詳細なトレーニングコースを受講してください。UXプロフェッショナル向けの長期的スキルに焦点を当てたコースです。2026年11月9日～13日。 UX Conference November Announced (Nov 9 - Nov 13) nngroup.com +1
AI生成画像はストックフォトと同等のパフォーマンスを発揮できる ユーザーが画像がAI生成されたものかどうかわからない場合、テストした画像はストックフォトと比較して知覚的なペナルティを発生させませんでした。 AI-Generated Images Can Perform as Well as Stock Photography nngroup.com +1
人工知能：用語集 製品やデザインの仕事で出てくるAI用語の平易な定義。トークンやコンテキストウィンドウから、エージェント、評価、プロンプトインジェクションまで。 Artificial Intelligence: Glossary nngroup.com +1
AIの出力は例であり、評価ではない 一つの出力ではAIシステムのパフォーマンスの良さを確立できません。複数の代表的な入力、繰り返し実行、信頼区間を用いて評価してください。 One AI Output Is an Example, Not an Evaluation nngroup.com +1
心理的オーナーシップ：正しいものを所有する 心理的オーナーシップはあなたをより効果的にすることができますが、あなたがコントロールできないものにそれが付着すると苦労するでしょう。見当違いのオーナーシップを見つけ、それを再調整してください。 Psychological Ownership: Own the Right Things nngroup.com +1
AIツールを保持する価値があるかどうかを判断する方法 AI導入への圧力は、ツールが役立つ証拠ではない。PROVEフレームワークは、1つのツールを1つのタスクに対してテストし、あなたが擁護できる暫定的な決定を生成する。 How to Decide When an AI Tool Is Worth Keeping nngroup.com +1
ドッグフーディング vs. QA vs. ユーザーリサーチ ドッグフーディング、つまり自社製品を社内で使用することは、バグの発見に役立ちますが、ユーザーリサーチの代わりにはなりません。チームは、実際のユーザーを代表するには知りすぎているからです。 Dogfooding vs. QA vs. User Research nngroup.com +1
UXカンファレンス10月発表（10月26日～10月29日） 成功するデザインのためのユーザーエクスペリエンスのベストプラクティスを教える、最大2つの詳細なトレーニングコースを受講してください。UXプロフェッショナル向けの長期的スキルに焦点を当てたトレーニング。2026年10月26日～10月29日。 UX Conference October Announced (Oct 26 - Oct 29) nngroup.com +1
求人情報：ピープル＆カルチャー ジェネラリスト（リモート、米国勤務） NN/G はピープル＆カルチャー・ジェネラリストを募集しています。これは完全にリモートの常勤職で、ピープル機能の日常業務を担当します。ピープルオペレーションまたは人事ジェネラリストとしての3年から5年の経験が必要です。応募締め切りは8月28日（金）です。 Job Opening: People & Culture Generalist (Remote, US Based) nngroup.com +1
メンターシップが必要な理由と、それを正しく得る方法 メンターシップは、適切に関与した場合にのみ、個人的およびキャリア上の大きなメリットを提供する、不可欠な成長ツールです。 Why You Need Mentorship and How to Get It Right nngroup.com +1
「UX」に代わる新しい名前はまだない 604人のテクノロジーおよびデザイン専門家を対象とした調査によると、「UX」は依然としてこの分野のデフォルト名であり、代替名は断片化したままです。 No New Name Has Replaced “UX” nngroup.com +1
UX-Context Design: AI生成デザインにUX知識を活用する より多くのインターフェース作業がAIによって生成されるにつれて、研究とデザインのアウトプットは、人間向けに書かれたドキュメントから、AIをガイドするためのキュレーションされたコンテキストへとシフトします。 UX-Context Design: Using UX Knowledge to Inform AI-Generated Design nngroup.com +1
「プロダクトセンス」の具体的な定義（そしてそれをどう育むか） プロダクトセンスとは、実験を通じて学習したパターンに基づいて、どのプロダクトの意思決定が成功するかを予測し、それらのパターンがいつ適用されるかを知ることである。 A Concrete Definition of “Product Sense” (and How to Build It) nngroup.com +1
あなたのフォームに本当にドロップダウンリストが必要ですか? ドロップダウンリストは、狭く特定のシナリオで使用できますが、誤用は代替手段よりも多くの害を引き起こす可能性があります。 Does Your Form Really Need a Dropdown List? nngroup.com +1
AI時代における人間のリサーチの重要性：学習をアウトソースしない AIが研究者のアウトプット品質に匹敵したとしても、人間主導の研究は不可欠であり続けるだろう。ユーザーを観察することからチームが得る学びは、外部委託できない。 Don’t Outsource the Learning: Why Human-Led Research Still Matters in the Age of AI nngroup.com +1
UXカンファレンス10月発表（10月5日～10月16日） 成功するデザインのためのユーザーエクスペリエンスのベストプラクティスを教える、最大5つの詳細なトレーニングコースを受講してください。UXプロフェッショナル向けの長期的スキルに焦点を当てたトレーニング。2026年10月5日～10月16日。 UX Conference October Announced (Oct 5 - Oct 16) nngroup.com +1
設計システムの成熟度:6次元フレームワーク この成熟度モデルを使用して、デザインシステムの健全性を評価し、次にどこに注力すべきかを特定してください。 Design-System Maturity: A 6-Dimension Framework nngroup.com +1
サイトスペシフィックAIチャットボットの5つの特性 ハンドオフの意欲、柔軟性、積極性、感情的な応答性、透明性は、ユーザーをうまく誘導する信頼できるAIチャットボットを構築するのに役立ちます。 The 5 Qualities of Site-Specific AI Chatbots nngroup.com +1
エンタープライズのあらゆる役割のためのAI説明の作成 AIの出力に対して、異なるエンタープライズロールは異なる種類の説明を必要とします。 Crafting AI Explanations for Every Role in Your Enterprise nngroup.com +1
UXアクティビティの報告をやめ、ビジネス成果を報告する UXチームは、収益、コスト、リスク、スピード、リテンションへの影響を示し、リソースを確保するために、アクティビティやUXメトリクスではなく、ビジネス成果を報告すべきである。 Stop Reporting UX Activity and Report Business Outcomes nngroup.com +1
ボットをアンケートデータから排除する 分析前に調査ボットの回答を見抜き、除外する方法を学びましょう。そうすれば、偽のデータが調査結果を歪めることを防げます。 Kick the Bots Out of Your Survey Data nngroup.com +1
あなたの新しいUX習慣：インパクトのためのベースライン確立 プロジェクトを開始する前にベースラインメトリクスを収集し、チームがその影響を実証できるようにしてください。 Your New UX Habit: Establishing Baselines for Impact nngroup.com +1
Vibe Architects: Agentic Vibe Coders 非開発者は、多くの実験、YouTube動画、Redditスレッドを通じて培われた直感に基づいて、複雑なエージェンティックAIシステムを構築しています。 Vibe Architects: Agentic Vibe Coders nngroup.com +1
ダイアリースタディにおけるインセンティブ構造 マインドフルなインセンティブ構造は、低品質な回答であなたを圧倒することなく、ダイアリースタディの参加者のエンゲージメントと回答を維持することができます。 Incentive Structures for Diary Studies nngroup.com +1
コンテキストアーキテクチャ コンテキストアーキテクチャは、AIシステムに情報アーキテクチャの原則を適用し、エージェントが情報を解釈し、より良く、ユーザーに沿った応答を生成するのを支援します。 Context Architecture nngroup.com +1
AI時代におけるデザインのコアスキル：クリティーク 有用で使いやすいAI搭載システムを構築するためには、ユーザーのニーズに対する理解とデザインの判断力を、明確に定義された評価基準にエンコードする必要があります。 The Core Skill of Design in the AI Era: Critique nngroup.com +1
隠された理由:UXのための行動経済学 行動経済学のフレームワークを用いて、体験における隠れた摩擦を発見し、ユーザーの行動をより良くサポートするUXソリューションを設計する。 The Hidden Why: Behavioral Economics for UX nngroup.com +1
AIがこれまでに作成した4つのデザインジョブ 「AIデザイン」は一つのラベルですが、4つの異なる種類の仕事に分岐しています。 The Four Design Jobs AI Created (So Far) nngroup.com +1
UXカンファレンス 9月発表 (9月14日 - 9月25日) 成功するデザインのためのユーザーエクスペリエンスのベストプラクティスを教える、最大5つの詳細なトレーニングコースを受講してください。UXプロフェッショナル向けの長期的スキルに焦点を当てたトレーニング。2026年9月14日～9月25日。 UX Conference September Announced (Sep 14 - Sep 25) nngroup.com +1
ロードマップで研究推奨を得る方法 ロードマップに影響を与えるには：早期の計画に参加し、制約を学び、リサーチをPMの指標に結びつけ、適切なタイミングで明確な推奨事項を提供する。 How to Get Research Recommendations on the Roadmap nngroup.com +1
RAS を活用した UX リサーチ リソース配分と戦略 RASは、マネージャーが実際のインパクトに基づいてリソースを配分するのを支援し、アウトプットからアウトカムへと焦点をシフトさせ、データ駆動型のUX戦略を可能にします。 Using RAS to Guide UX Research Resource Allocation and Strategy nngroup.com +1
デザイン・ディスポーザブルの擁護 デザインの使い捨て品は、提供するためではなく、思考するために作るラフな成果物です。それらを成果物と見分け、サンクコストの罠を避けることを学びましょう。 The Case for Design Disposables nngroup.com +1
デザインレビュー終了後のループを閉じる：何をすべきか 多くのデザイナーは、クリティークの実施には投資するが、そのフォローアップを怠る。その欠けているステップこそが、フィードバック文化が崩壊する原因であることが多い。 Closing the Loop: What to Do After a Design Critique Ends nngroup.com +1
UXカンファレンス 8月開催発表 (8月17日～8月28日) 成功するデザインのためのユーザーエクスペリエンスのベストプラクティスを教える、最大5つの詳細なトレーニングコースを受講してください。UXプロフェッショナル向けの長期的スキルに焦点を当てたトレーニング。2026年8月17日～8月28日。 UX Conference August Announced (Aug 17 - Aug 28) nngroup.com +1
デザインによる小ささ：リーンデザインシステムチームの強み 戦略的に計画されたリーンデザインシステムチームは、より速く動き、優先順位を明確にし、その規模を超えた影響力を拡大することができます。 Small by Design: The Strength of Lean Design-System Teams nngroup.com +1
プロダクトチームにおけるデザイナーの実際の悩み デザイナーの最大の悩みは、デザインスキルに関するものではない。それは、アライメント、影響力、そして組織の複雑さを乗り越えること、つまり誰も教えてくれなかった仕事である。 What Designers Actually Struggle with on Product Teams nngroup.com +1
AIエージェントの設計：Qwen Agentから学ぶ4つの教訓 QwenのAIエージェントの研究により、4つのデザイン上の教訓が明らかになりました。発見可能性をサポートする、馴染みのあるパターンを再利用する、個人データを慎重に扱う、ユーザーの自律性を保護する。 Designing AI Agents: 4 Lessons from China’s Qwen Agent nngroup.com +1
UXライティング:実務者からのよくある質問 NN/G の Writing Compelling Digital Copy コースの参加者から、UX ライティングに関するよくある質問への回答を入手してください。 UX Writing: FAQs from Practitioners nngroup.com +1
選択基準:参加者の選び方 厳格な選択基準は、研究の妥当性を保護します。高額な誤募集を避けるために、包含基準、除外基準、多様性基準を定義する方法を学びましょう。 Selection Criteria: How to Pick Your Participants nngroup.com +1
中国における情報探索：異なるエコシステム、馴染みのある行動 中国における情報探索は、モバイルソーシャルメディアアプリによって推進されています。しかし、ユーザーがジェネレーティブAIにどのようにプロンプトを入力し、関与するかは、欧米で見られるものと同様です。 Information Seeking in China: A Different Ecosystem, Familiar Behavior nngroup.com +1
