著者: Boxu Li
私たちは、個人AIにおけるアクセシビリティの重要性について、ニューロダイバーシティやマルチモーダルインタラクションを交えて探求しました。この第2回では、Macaron AIがどのようにしてデザインに包括性を組み込んでいるかを掘り下げます。ミニアプリのプレイブックから適応コンテンツ、オフラインでのスマート機能までを取り上げます。
ミニアプリにおけるアクセシビリティ（プレイブックパターン）
Macaronのユニークな特徴の一つは、特定のタスクを達成するのに役立つ「ミニアプリ」プレイブックのライブラリです（ルーチンビルダー、食事プランナー、習慣トラッカーなど）。これらのマイクロフローが誰にでも使いやすく、包括的であることを保証することが最優先です。偶然に頼るのではなく、これらのテンプレートにユニバーサルデザインパターンを直接組み込んでいます。すべてのミニアプリは認知負荷を最小限に抑えるように設計されています。長いプロセスは論理的なチャンクに分かれ、一度に一つの部分を処理することができます。これはUXのベストプラクティスである認知アクセシビリティに一致しています。タスクを小さく管理可能なステップに分割することで、特にADHDの人々が集中し、圧倒されないようにします。例えば、「イベントプランナー」プレイブックは、最初にイベント名と日付だけを尋ね、次に招待する人を尋ねるようにすることで、一度に巨大なフォームを渡されるのを避けます。各ミニアプリには、常に完了したステップ数と残りのステップ数を把握できるよう、明確な見出しと視覚的な進捗インジケーター（シンプルな進捗バーやステップ数）が提供されます。研究によれば、リアルタイムでの進捗を見ることはモチベーションを高めます。進捗追跡を視覚化したアプリは、ユーザーエンゲージメントが大幅に向上します（ある研究では、進捗インジケーターを追加したことで日々の使用が31%増加しました）。
多くのミニアプリは、オプションのサポートとしてタイマーやリマインダーを統合しています。例えば、ADHDに優しいルーチンビルダーのテンプレートでは、各ステップに穏やかなタイマーを追加することを提案します（厳しいアラームではなく、タスクに集中することを促します）。同様に、ポモドーロスタイルの集中セッションのプレイブックには、デフォルトで休憩リマインダー付きの25分間のカウントダウンが含まれることがあります。これらのパターンは、生産性の研究やADHDコーチング技術から引き出されており、タイムボクシングや計画的な休憩は、時間管理に苦労する人々の遂行能力を大幅に向上させることができます。マカロンは、このようなサポートを簡単に含めることができます。テンプレートには「このタスクにタイマーを追加しますか？」や「指定時間までに完了しない場合はリマインダーを送信しますか？」といったトグルが用意されています。これらの機能は組み込まれているため、ADHDのある人、記憶問題のある人、忙しいスケジュールを持つ人々など、これらの機能から恩恵を受けるユーザーは、ゼロからすべてを設定する必要はありません。インクルージョンは積極的です。
もう一つの一般的なパターンは、各ステップに満足感を与える「完了」ボタンが付いたチェックリストです。ミニアプリはしばしば、ワンタップで完了できるサブタスクのチェックリストを出力します。3つの項目のリストを見て、それぞれをタップして完了とマークするだけでも、圧倒される作業の塊をゲームのように達成可能なステップに変えることができます。これは前述の進捗フィードバックと結びついており、即座の小さな報酬を提供します。習慣形成アプリから、小さな成功を祝うこと（視覚的なチェックマークや少しの紙吹雪など）がモチベーションを強化することが分かっています。タスクが終了した直後に迅速なフィードバックやポイントを提供することで、集中力と勢いを維持するのに役立ちます。つまり、Macaronのミニアプリはあなたを引き込むために早期の成功体験を提供します。このアプローチは、神経多様性のある人だけでなく、すべての人の完了率を向上させます。
重要なのは、これらのマイクロフローの支援機能がオプションでカスタマイズ可能であることです。アクセシビリティとは、有用なオプションを提供することであり、誰にでも一律に「簡単モード」を強制することではありません。神経学的に典型的なパワーユーザーは、スピードのために余分な確認や進捗のサインを無効にするかもしれませんが、他の人はそれに大いに依存するかもしれません。Macaronのプレイブックはデフォルトで包括的ですが、柔軟性を持って設計されています。サポートを自分の作業スタイルに合わせて調整することができます。
読解グレードとペースの適応（コンテンツの自動簡略化または強化）
ユーザーの読解能力や背景知識は一人ひとり異なります。そのため、MacaronのAIはコンテンツの「複雑さ」や「ペース」を各人のニーズに合わせて調整します。Macaronが情報（たとえば指示、説明、教育コンテンツ）を提供する際、あなたはその表現をどれだけシンプルにするか、または豊かにするかをコントロールできます。実際には、レシピのミニアプリが料理手順の「初心者向けに説明する」簡易版や、「料理の科学や文化的背景を含む」詳細版を提供することができます。裏では、AIが出力の読解難易度をあなたの好みに合わせて自動的に調整できます。シンプルで直接的な言葉を好むとシステムが知っていれば、説明はそのスタイルにデフォルト設定されます。逆に、詳細を好む専門家なら、より専門的な用語や深みをもたせます。この適応はプロアクティブに行われることもあります。例えば、Macaronが頻繁に確認のための追加質問をする傾向に気づいた場合、初めから少しシンプルな回答を提供することで手間を省くこともあります。
ヨーロッパにおける低識字率のおおよその割合（濃い色=高い）。多くのEU諸国では、大人の20％以上が基本的な読み書きに苦労しています。Macaronの「自動簡略化」機能は、低識字率のユーザーが求めに応じて情報を平易で処理しやすい言葉で受け取れるよう支援します。
私たちは、アプリ全体で**「自動簡素化」トグルを実装するために、パートIで言及した自然言語の書き換え機能を活用しています。例えば、「太陽系について学ぶ」という教育フローのミニアプリで、自動簡素化をオンにすると、すべてのテキストコンテンツが読みやすい形式で出力されます。短い文章、一般的な語彙、そして能動態のトーンです。これは、読解レベルを調整してくれるオンデマンドの家庭教師のようなものです。一方で、「テキストを充実」**オプションを使えば、より深みや高度な詳細を加えることができ、挑戦を求める人に向けたものです（言語学習のミニアプリや個人的な好奇心を満たすために役立ちます）。私たちは基本的に、個人AIの領域に学びのためのユニバーサルデザインの原則を取り入れています。情報の多様な表現と調整可能な難易度を提供することで、Macaronは、読解力が低いユーザーや認知障害があるユーザーがタスクを成功裏に完了できるよう支援します（いつでも簡単な表現をリクエストできるため）。そして、ニュアンスを求める人には、それを高めることもできます。
従来のソフトウェアでは簡単にできないことですが、内容を本当に理解するAIは、その内容を即座に変換できます。例えば、医療指示のミニアプリを想像してください。ディスレクシアのあるユーザーは「朝1錠、夜1錠を食事と一緒に服用してください」と言うバージョンを選びます。一方、医療用語に慣れた別のユーザーは「食事と一緒に1日2回服用」と受け取ります。同じ情報が、異なる形で提供されるのです。鍵となるのは選択肢です。そして、Macaronは個々の好みを記憶するため、時間が経つにつれて、あなたがどのように情報を提示されるのを好むかを学習します（例：常に簡単な要約を最初に提示して、詳細が必要な場合は聞く）。
もう一つの側面は、インタラクティブなフローにおける適応的なペースです。速く読む人もいれば、ゆっくり読む人もいます。ステップ間で考えるための時間が必要な人もいるかもしれません。Macaronのミニアプリは、意図的なポーズを挿入したり、次に進む前にあなたの合図を待つことができます。例えば、ガイド付き呼吸法の練習では、ユーザーからのフィードバック（将来的にはセンサーデータさえも）に基づいてペースを調整し、「吸って…吐いて…」を速くしたり遅くしたりできます。学習クイズでは、回答に時間がかかっていることに気づいたMacaronが、ヒントや追加の時間をそっと提供するかもしれません。この適応性により、体験がせかされることなく、サポートされていると感じられます（あるいは逆に、退屈なほどゆっくりではなく）。ここでの差別化要因はパーソナライズです。二人のユーザーが同じテンプレートを使用しても、それが彼らの速度やスタイルに合わせて特別に作られたかのように感じることができます。
ローカリゼーションとバイリンガル支援
パーソナルAIが本当に個人的なものであるなら、多言語対応であるべきです。マカロンのインターフェースとコンテンツは瞬時にローカライズできます。もしあなたがバイリンガルであったり、新しい言語を学んでいる場合、AIの言語出力をシームレスに切り替えられます。例えば、普段はマカロンと英語で会話していても、「Explique-moi ça en français」（「それをフランス語で説明して」）といったように入力すれば、マカロンはスムーズにフランス語で会話を続けます。ミニアプリ内のすべてのボタン、ラベル、レスポンスは、それに応じて言語を切り替えることができます。これは国際的なユーザーにとってだけでなく、二言語サポートが欲しい言語学習者にも最適です。例えば、二言語の語彙クイズミニアプリを想像してみてください。マカロンはスペイン語の単語を提示し、その説明を英語で提供する（またはその逆）ことで、二つの言語の間に関係を作る手伝いをします。また、例えばイタリア語で地元の名前を含めた英語とイタリア語で材料をリストアップするレシピアプリを考えてみてください（ナス / メランザーネ、コリアンダー / コリアンドロ）。これは多文化の家庭や夕食を作りながら新しい言語を学びたい人たちに最適です。
このような流暢なローカリゼーションは、アクセシビリティにとって大きな恩恵です。なぜなら、人々がその瞬間に最も快適な言語を使用できるようにするからです。例えば、第二言語においてディスレクシアを持つ人は、複雑な作業を行う際に第一言語に切り替えることを好むかもしれません。あるいは、ユーザーがAIの応答を祖父母が理解できる言語に切り替えることで、家族を巻き込むこともできます。マカロンは、提供されたコンテンツをその場で翻訳することも可能です。不慣れな言語でのテキストやメールを受け取った場合、AIがそれを翻訳し、必要に応じて読み上げることもできます。この機能は、AIが障壁を取り除く直接的な例です。言語は情報や利便性への障壁であってはなりません。実際、新しいGPT-4搭載のアシスタントは、視覚障害者向けに豊かな説明や翻訳を通じて視覚的およびテキストのアクセシビリティを既に変革していますので、私たちも言語と読み書きのアクセシビリティに同じ原則を適用します。
私たちは、コードスイッチング（一つの文で言語を混ぜること）のようなシナリオも考慮しました。マカロンは多言語入力を優雅に処理するように訓練されているため、他の言語を交えると混乱することなく、一つの言語に固執することを強制しません。最終的な目標は、マカロンを文化的および言語的に適応可能にすることです。それは、必要に応じて言語を切り替える実際のパーソナルアシスタントのようなものです。これは、アクセシビリティの広い視点の一部です。それは単に障害に関するものではなく、人々の多様な文化的および言語的ニーズにも対応するという考え方です。
開発者側では、コミュニティが提供するミニアプリテンプレートを翻訳可能にするためのツールを提供しています。MacaronのAIモデルは、多言語に対応できるように微調整されており、品質を維持しています。簡単に言うと、火曜日にスペイン語でスケジュールを見たい場合や、Macaronを使って二言語のフラッシュカードで中国語の練習をしたい場合など、どんな言語でも対応できます。あなたのパーソナルAIは、あなたの言語を話すべきです。
低帯域幅およびオフラインファースト設計
アクセシビリティは人間の能力だけでなく、インターネット接続の悪さや古いデバイスなどの環境的な制約にも関係しています。真にパーソナルなAIは、いつでも、どこでもあなたをサポートするべきです。2Gネットワークや飛行機で完全にオフラインの時でも、Macaronは耐久性のあるオフラインファーストの考え方で設計されており、限定的または接続がない場合でもコア機能を利用可能にします。2024年時点で、世界の約3分の1（26億人）がインターネットにアクセスできず、多くの人が断続的または遅い接続しか持っていないことを考えると、これは重要です。先進地域でも、信号が届かない場所（地方、地下鉄、自然災害時など）でAIヘルパーを失うことは避けるべきです。
※キャッシュと優雅な機能低下: Macaronは、インテリジェントなキャッシュを活用して、重要なデータやルーチンを可能な限りデバイス上に保存します。頻繁に使用するミニアプリや最近の会話コンテキストはローカルに保持され（適切な暗号化が行われた上で）、オフラインになった場合でもMacaronが多くのタスクを実行できるようにします。例えば、毎朝呼吸エクササイズのミニアプリを使う場合、Macaronは必要な手順やメディア（穏やかなアニメーションや音など）を事前にキャッシュします。オフラインで起動しても、スムーズに動作します。オフライン中に「カレンダーにイベントを追加して」とMacaronに頼むと、そのリクエストをキューに入れ、「確認済み」とローカルで通知し、オンラインに戻ったらクラウドカレンダーに同期します。このような優雅な機能低下により、インターネットがない場合でも、少しの遅延が生じるだけで、機能の失敗には至りません。ローカルアラームの設定、メモの作成、保存したToDoリストの表示といったコア機能は、基本的にオフラインで利用可能です。
クラウドを必要とするAI特有のタスク（複雑なクエリや長文生成など）のために、マカロンはデバイス上でのモデルの可能性を探っています。現代のスマートフォンは、特定のタスクにおいて驚くほど強力なニューラルモデルを実行できます。マカロンの完全な大規模言語モデルにアクセスできない場合でも、小さなオフラインモデルが基本的なリクエストを処理するかもしれません（たとえば、ローカルに保存された曲を再生するための音声コマンドを理解するなど）。クラウドバージョンほど賢くないかもしれませんが、接続が戻るまでの間、基本的なことをカバーできます。
マカロンがオフラインモードにあるとき、そのUIは明確に表示され、どの機能が制限される可能性があるかを示しますので、迷うことはありません。本当にオフラインではできないことを尋ねた場合（たとえば、「今日のニュースをウェブで検索して」といったもの）、マカロンは丁寧にクエリを保存し、可能になったときに完了することを説明します。デザインの目標はフェイルソフトな挙動です：突然のクラッシュや行き止まりはなく、必ず承認と代替ルートがあります。マカロンはオフライン知識パックも含んでおり、一般的な事実やFAQのローカルキャッシュデータベースがあるため、インターネットなしでも多くの一般的な質問に答えることができます（いくつかの音声アシスタントが基本コマンドのオフラインモードを持っているのと似ています）。
軽量UIとフォールバックモード: 最新のスマートフォンや無制限のデータプランを持っている人ばかりではありません。そこで、Macaronのインターフェースはリソースの少ない環境でも対応できるように設計されています。低帯域モードがあり、手動で切り替えることができ、アプリが非常に遅い接続を検出すると自動的にこのモードが有効になります。このモードでは、Macaronはテキストのみまたは基本的なHTMLインターフェースに切り替わり、画像や動画を最小限に抑えます。通常、AIが表示するマルチメディアコンテンツ（例えば説明用の画像）は、大きなファイルをダウンロードする代わりに説明文で置き換えられます。これは非常に人気のあるアプリの「ライト」バージョンに似ています。例えば、Facebookの軽量アプリは、遅いネットワーク向けに設計され、リリースから2年以内に2億人のユーザーに達し、帯域幅に配慮したデザインの必要性を証明しました。同様に、Macaronの軽量モードは、データ負荷の高いアセットとネットワークコールの頻度を減らすことで、接続が悪い環境でも快適な体験を提供します。
バックグラウンド同期も最適化しました。マカロンのアップデートとバックアップは、機会をとらえて小さなチャンクで行われ、シームレスに一時停止や再開が可能です。短時間しか接続できない場合でも、アプリは重要な同期（例: オフラインで作成したメッセージやメールの送信）を優先し、会話の記録のバックアップなど重要でないものは後回しにします。ネットワークの利用可能性とデータコストの両方に配慮しており、一部の地域ではモバイルデータが高額であるため、個人のAIが無駄にデータを消費しないようにしています。ユーザーは「画像やビデオはWi‑Fiでのみ同期」などの設定も可能です。
デバイスの互換性について、ウェブクライアントと基本アプリは、RAMが限られた古いスマートフォンでも動作するようテストされています。華やかな3Dアバターや重いアニメーションは純粋にオプションであり、基本機能は強化されたメッセージングインターフェースで、負荷が大きくありません。マカロンのSMSインターフェースも提供しており（スマートフォンアプリの使用が難しい市場やシナリオ向け）、一部の機能を失いますが、テキストメッセージでAIとやり取りし、回答を得たりスケジュールを更新したりすることが可能です。
本質的に、個人用AIは最新のハードウェアや最速のネットワークを必要とする贅沢品であってはなりません。Macaronの包括的な哲学は技術的なインフラにも及びます：接続が遅かろうと速かろうと、デバイスが古かろうと新しかろうと、適応し有用であり続けようとします。私たちは、Google Mapsのオフラインモード、YouTubeの画質選択機能、接続状況に関係なくコア機能を提供するプログレッシブウェブアプリのような例からインスピレーションを得ています。Macaronはその道をたどり、どこへ行っても頼りになる存在であろうとしています。
透明な同期とキューイング： オフラインや低帯域幅モードで作業を行う際、Macaronはオンラインに戻ったときに何が起こるかをお知らせします。「同期センター」パネルを提供し、保留中のアクション（例：「送信待ちメッセージ2件、バックアップ待ちノート1件、取得待ち回答1件」）を確認できます。これにより、データが消えてしまう心配がなくなります。また、ユーザーの自律性も尊重されます。オフラインで何かを書いて送信前にキャンセルしたい場合、同期センターからそれを行うことができます。
プライバシーも考慮されています：すべての保留中データは同期されるまで安全にデバイス上に保存されます。計測接続を使用している場合や、アプリが大量のデータを同期する必要がある場合（例えば、後でMacaronに分析させるために大量の写真を撮影した場合）、大きなファイルのアップロード前に確認を求めます。ユーザーは常に手動で同期をトリガーすることができます（「今Wi-Fiに接続しているので、すべて同期」）、逆に同期を一時停止してオフラインを長く維持することも可能です。
アクセシビリティの観点から、この透明性とコントロールは不安を軽減します。デッドゾーンでAIに「伝えた」ことが実際に通じたかどうかわからないほど悪いことはありません。ステータスを明確に表示し（設定を有効にすれば、音声で「インターネットなし – リクエストを保持し、後で同期します」そして「オンラインに戻りました – 保留中のタスクはすべて完了しました」と発表することもできます）、常に情報を把握してもらえます。これは、未送信メール用の「送信トレイ」を表示するメールクライアントに似ています。Macaronはこのコンセプトをすべてのインタラクションに拡張し、常にあなたの情報がどこにあるかを知ることができます。
このアプローチは、特に実行機能の困難（たとえば、ADHDで一般的）を持つユーザーを支援します。彼らはMacaronに頼ってタスクを心から解放するかもしれません。これらのタスクが安全にキューに入っている（そして忘れられていない）ことを知ることは、信頼にとって重要です。私たちの目標は、オフラインでもMacaronを安心して使用でき、後で繰り返す必要があるか心配しないことです。Macaronにあるものは失われません – それが私たちの約束です。
アクセシビリティ成果の測定（遵守を超えて）
アクセシビリティ機能をたくさん作ることは一つのことですが、本当の問題はそれが実際にユーザーが目標を達成するのに役立っているかどうかです。Macaronは、単に機能をチェックするだけでなく、ユーザーの成果という観点から成功を測ることに尽力しています。アクセシビリティとインクルージョンは、フィードバックとデータに基づく継続的な取り組みとみなしています。Macaronが多様なニーズを持つ人々にどれだけ役立っているかを評価する方法の一部をご紹介します。
タスク完了率とフラストレーションメトリクス： まず、ユーザーが主要なタスクをどれだけ確実に完了できるかを見ています。特に支援設定を利用しているユーザーに注目しています。スクリーンリーダーや音声のみのモードを使用している人が、他の人と同様に簡単にリマインダーを作成したり、イベントをスケジュールしたりできるかどうかを確認します。異なるユーザーセグメント全体でタスク成功率を測定し、パリティを目指しています（私たちの内部目標は、すべての主要なタスクで90%以上の成功率を達成することです。これは優れた製品の使いやすさの基準に一致します）。生の完了率と並行して、フラストレーションの指標を監視しています。ユーザーの同意とプライバシーの保護を条件に、Macaronは繰り返しのコマンドや「怒りのクリック」などのパターンを検出できます。例えば、ユーザーがボタンを5回クリックしなければならない場合や同じ音声コマンドを何度も発する場合、それは問題を示しています。現代のUX分析では、応答しない場合の素早い繰り返しクリックなどがフラストレーションのシグナルと定義されています。特に神経発達症のユーザーに対してフラストレーションの兆候が多いフローがあれば、それはデザインの改善が必要な領域としてフラグが立ちます。
また、ユーザーからの直接的なフィードバックを収集し、利用のしやすさや困難さを評価します。大きなタスクが終わった後に、Macaronが「この体験はどうでしたか？問題はありましたか？」と簡単な質問をすることがあります。この質問はシンプルに、または絵文字評価で行われます。これが内部の「フラストレーションスコア」に反映されます。例えば、ディスレクシアモードのユーザーが一部のテキストの読み取りに問題があると報告した場合、フォントや間隔の調整が必要かどうかを重点的に確認します。これらの定性的な反応を、フリクションの受動的なシグナル（例えば、怒りのクリックやヘルプメニューの頻繁な使用など）と組み合わせて、問題点を特定します。このようなテレメトリはすべて匿名化され、オプトイン方式です。サポートメールを待つのではなく、どこでユーザーがつまずいたりイライラしたりしているかを事前に確認することを目指しています。
さまざまなユーザーグループ（障害のある方も含む）と定期的にユーザビリティテストを実施し、可能であればそのフィードバックを測定可能な指標に変換します。例えば、視覚障害者のユーザーが特定のミニアプリの流れが混乱すると言った場合、スクリーンリーダーのユーザーがその流れでどのくらい逸れたり再試行したりするかを追跡するための指標を導入することがあります。これらの状況を定量的なデータとして扱うことで、改善が実際に混乱を減らしているかどうかを監視できます。
時間の設定とエラー回復: オンボーディングとエラーハンドリングは、障害を持つユーザーにとって体験の成否を分ける重要な瞬間です。私たちは新しいユーザーのセットアップ時間を測定し、特に必要なアクセシビリティオプションをどれだけ早く発見し、有効にできるかを重視しています。平均的なユーザーがMacaronに慣れるのに5分かかるとしたら、視覚障害やディスレクシアのあるユーザーも同様かそれより早く慣れることを目指します。そうでなければ、オンボーディングの「アクセシビリティウィザード」を改善したり、特定のプロンプトをより積極的にします。理想的には、特定の支援が必要なユーザー（高コントラスト、大きなテキスト、音声操作など）が最初の数分でそれを達成できるようにします。Macaronのオンボーディングでは、補助設定を構成するかどうかを明確に尋ね（明確な説明付きで）、新しいユーザーがそれを利用し、すぐに必要な設定を有効にできたかどうかを追跡します。
エラー回復はもう一つの重要な対策です。誰もがミスをしたりエラーに遭遇したりしますが、神経多様性のあるユーザーにとって、混乱するエラーメッセージは行き止まりになることがあります。私たちはエラー回復率を測定しています：何かがうまくいかなかったとき（例えば「すみません、それは聞き取れませんでした」や「メモの保存に失敗しました」など）、ユーザーが自力で、またはMacaronのガイド付きヘルプで成功裏に軌道に戻る頻度を評価します。私たちはほぼ100％の回復を目指しています。つまり、エラーが発生した場合、ユーザーが常に解決策や代替案に導かれることを意味します。例えば、音声コマンドが理解されなかった場合、Macaronは自動的にスペルに優しいモードに切り替えたり、可能性のある選択肢のメニューを提案したりすることがあります（「すみません、アラームを設定したいのですか、それともリマインダーですか？」）。これらのイベントを追跡することで、特定の設定を持つユーザーが特定のエラーによって不釣り合いに影響を受けているかどうかがわかります（例えば、音声のみのユーザーがより多くの失敗したアクションを経験している場合、音声認識や確認プロンプトを改善する必要があることがわかります）。私たちはエラーを行き止まりではなく、ユーザーの旅の中の分岐点として扱い、滑らかにする必要があります。
私たちが注視しているもう一つの指標は、サポート機能の継続利用です。たとえば、フォーカスモードやディスレクシアモードをオンにした人が他の人よりも早くアプリを放棄してしまった場合、それは私たちの失敗です。理想的には、これらの機能を提供することでエンゲージメントと成功が増加するべきです。そのため、特定のアクセシビリティ機能をオンにしたユーザーとオフにしたユーザーの保持率とタスク完了率を比較します（集計で）。もし機能を有効にすることが低い成功に関連している場合、その機能の実装や提示方法に問題があります。私たちは逆の結果を期待しています。つまり、支援機能が必要な人の成功率を高めることと関連していることが、それらの機能が障壁を取り除くために効果的に働いていることを示しています。
長期的な成果（習慣と遵守）: パーソナルAIの約束の一つは、ユーザーが良い習慣を築き、ルーチンを維持するのを助けることです。それは、時間通りに薬を服用することや学習計画に従うこと、ストレス軽減の技術を練習することなどです。神経多様性を持つユーザーにとって、実行機能の違いによりルーチンを維持することは特に困難です。私たちは、マカロンがユーザーが選んだルーチンを長期にわたって実行し続けるのを実際に助けているかどうかを、その影響の重要な指標と考えています。
例えば、ADHDのユーザーがMacaronのルーティンビルダーを使って「3ステップの朝のルーティン」を設定した場合（10分間の集中ブロックと穏やかなタイマー付き）、私たちは毎日どれだけ頻繁に完了するか、何日連続で続けているかを追跡します。もちろん、人生にはいろいろなことがあり、誰もが100%一貫しているわけではありませんが、多くのユーザーが1週間後にルーティンを放棄することがわかった場合、それはルーティンのテンプレートが持続可能ではなかったか、私たちの促しが調整を必要としていることを示しています。一方で、ユーザーの健康的な割合が1ヶ月後もルーティン（またはそれに適応したバージョン）を続けている場合、それは成功です。つまり、Macaronが効果的にポジティブな行動変化をサポートしたことを意味します。
また、ユーザーが共有を選択した場合には、主観的な報告もこちらで収集します。例えば、「通常は運動を続けられないのですが、Macaronのおかげで朝のストレッチルーティンを5日間連続でできました」と誰かが言ってくれるかもしれません。こうした逸話は私たちの定量的な指標に反映されます。時間が経つにつれて、「ルーティンプレイブックを使用したADHDのユーザーは、4週間後に朝のルーティン遵守がX%改善しました」というような匿名化された統計を公開したいと考えています。それは具体的な生活の改善だからです。
同様に、健康志向のプレイブック（ムードトラッカーや薬のリマインダーなど）については、順守状況と成果を測定します。ユーザーは予定通りに薬をより一貫して服用していますか？ツールを使用した後に気分や集中力が向上したと報告していますか？このデータは慎重に扱います。追跡はオプトイン方式で、主にユーザー自身の洞察のために提示されます（Macaronはストリークやトレンドなどを表示できます）。しかし、集計してパターンを分析し、何が効果的で何がそうでないかを確認します。ゲーミフィケーションの要素（ストリーク報酬や進捗のソーシャルシェアなど）を追加することで、神経多様性を持つユーザーの順守が大幅に向上する場合、その方向に注力します。効果がない場合は、他の方法に焦点を移します。
モットーは「見た目より結果」です。「アクセシビリティ機能Xがあります」と言うだけでは不十分です。機能Xは誰かが具体的なことを達成するのに役立ったり、フラストレーションを軽減したりしましたか？タスク成功、エラー削減、時間節約、ルーチンの順守などを測定することで、その質問に対して自らを責任を持たせます。そして、MacaronはAIがコアであるため、フィードバックを分析し、これらの指標のトレンドを見つけるためにもAIを使用し、体験を継続的に改善します。最終目標は、単に包括のチェックボックスを満たすだけでなく、包括を通じて本当に「人生を変える」ことです。各ユーザーがより生産的に、より自立し、そして真に適応するアシスタントによってより理解されることを支援します。
