Content last updated 2025-04-23

UX ヒューリスティック

UX チームがプロダクトを評価するために使用するヒューリスティック。

はじめに

UX ヒューリスティックは、プロダクトの体験を採点するために使えるガイドラインです。デザインを決定する際や、まだ作業が必要なデザインの一部を特定するのに使うこともできるので、デザイン中にも有用です。

このリストは変更される可能性があり、ハンドブック版が SSOT です。UX 分野のベストプラクティス、そして顧客が GitLab 体験に求めるものに関する顧客からのフィードバックに基づいています。

テンプレート

ヒューリスティック

カテゴリヒューリスティック説明
ユーザビリティシステム状態の可視性現在の状態を伝えることで、ユーザーはシステムを制御している感覚を持ち、利用可能なアクションとそれを使ってゴールに到達する方法を理解し、最終的にはブランドへの信頼を確立できます。このヒューリスティックは、以下の「リアルタイムユーザーインターフェース」ヒューリスティックとは異なり、ツールやプロダクトで何が起きているかをより深く理解することにあります（ダッシュボードを考えてみてください）。一方で、リアルタイムユーザーインターフェースは変更が発生したときにツールやプロダクトに関する何かを伝えるものです（そのダッシュボード上の 1 つ以上のメトリクスに劇的な変更があった場合に即座に通知されるなど）。（出典: NN/g）
ユーザビリティ柔軟性と効率的な使用初心者ユーザーには見えないショートカットが、エキスパートにとってインタラクションを高速化し、システムが経験豊富なユーザーと経験の浅いユーザーの両方に対応できるようにします。よく行うアクションはカスタマイズしたり自動化したりできます。ユーザーは自分のニーズに合わせてツールをカスタマイズでき、パーソナライゼーションは退屈なタスクを減らすために適切に使用されます。（出典: NN/g）
ユーザビリティユーザー制御と自由ユーザーがフローを抜け出したり、最後のアクションを取り消してシステムの以前の状態に戻ったりできるようにします。（出典: NN/g）
ユーザビリティエラーの認識、診断、回復エラーメッセージを可視化し、問題を修正するのに必要な作業を減らし、その過程でユーザーを教育します。（出典: NN/g）
望ましい特性リアルタイムユーザーインターフェースシステム状態の変更が発生したとき、インターフェースは即座にユーザーにフィードバックを提供します。（MR の未来: リアルタイムコラボレーションを参照）
望ましい特性チーム全員が使えるツールGitLab は、DevOps における役割や技術的能力にかかわらず利用可能であるべきです。（GitLab Direction #personasを参照）
望ましい特性最小限のセットアップ現在のベストプラクティスに基づき、十分に検討された設定の選択肢。（GitLab プロダクト原則 #convention-over-configurationを参照）
望ましい特性ドキュメントが使いやすいドキュメントが明確で、簡潔で、よく整理され、追跡しやすく、理解しやすく、技術的に正確である。
オンボーディング機能が解決しようとしている問題と新規ユーザーへの価値を伝えているユーザーが馴染みのない機能を探索するとき、それが自分にとってどのように関連するか、または関連しないかを素早く理解できるべきです。
オンボーディング機能/ワークフローに明確な行動喚起がある。行動喚起は、タスクを前進させるために何をすべきかを明確にすべきです。最低でも、支援のためのドキュメントへのリンクがあるべきです。最良の場合は、ガイド付きセットアップです。
オンボーディングタスクは学びやすい、または非常に複雑な場合はアプリ内ガイダンス、デフォルト、テンプレート、またはウィザードの形でセットアップサポートがある。タスクは何よりもまず直感的であるべきで、複雑な場合は学習を可能にするツールを提供する必要があります。

AI ヒューリスティック（確率的機能向け）

Shape of AI の Emily Campbell に感謝

カテゴリヒューリスティック説明
ユーザビリティ目的があり、必要とされているAI は現実的かつ重要なニーズを意味のある方法で解決し、周辺の文脈の中で意味をなしている。ユーザーは利用可能な機能を簡単に理解できる。
ユーザビリティ入力の明確さと容易さユーザーはインタラクションを開始する方法を理解しており、自分の意図を伝えることができる。
ユーザビリティコンテキストユーザーは AI が利用可能なコンテキストと情報を理解できる。ユーザーはタスクに合った追加のコンテキストを加えられる。
パフォーマンス結果の品質結果は正確で、関連性があり、有用である。出力は読みやすく、視覚的に魅力的である。
透明性結果の透明性ユーザーはなぜその回答を得たのかを理解できる。ソースは適切に特定され、リンクされている。
ユーザビリティカスタマイズと調整可能性ユーザーは入力を微調整して、特定のニーズと期待に合った出力を簡単に生成できる。
パフォーマンス分岐とリコールAI はインタラクション全体または複数のインタラクションを通じて会話のコンテキストを維持し、ユーザーが異なるパスを探索し、メインのスレッドに簡単に戻れるようにする。
ユーザビリティユーザーの自律性と制御ユーザーは、インタラクションを誘導、指示、制御するメカニズムを通じて AI を制御し続ける。インタラクションが完了すると、ユーザーは結果を他の場所で使用できる。
透明性論理的透明性AI は意思決定プロセスを明確に伝え、ユーザーの理解と信頼を向上させる。
透明性倫理的誠実性と信頼性AI は倫理基準を遵守し、バイアスを最小化し、プライバシーを保護し、ユーザーの信頼を育むための透明性を確保する。ユーザーへのリスクは適切に管理される。
透明性識別と誠実さユーザーは AI の入力と出力を人間が生成したコンテンツと区別できる。AI は自身の能力と制約について誠実かつ透明である。
パフォーマンス継続的学習AI は継続的に改善し、ユーザーのフィードバックとデータから学習して機能を強化する。

採点

これらのヒューリスティックを採点することには主観的な要素が含まれることがありますが、評価に他のユーザーを多く巻き込むほど主観性が減ります。ヒューリスティック採点は任意ですが、プロダクトの一部について以下の採点表を使って 1～5 段階で11 個のヒューリスティックをすべて採点します。この採点シートを使うと、回答を簡単に記録し、全体スコア（11 ヒューリスティックの個別スコアの平均）を判定できます。

バッジスコア要約説明
A5優秀ヒューリスティックがあらゆる面で満たされ、最適化されている。今後の改善は些細なもの。ユーザーはタスクの完了が喜ばしいとさえ報告するかもしれない。ユーザーは期待を上回ったことや、タスク成功への高い自信を報告する。
B4良好ヒューリスティックがほぼあらゆる面で満たされ、ほんのわずかな例外しかない。タスクは合理化され、心地よく、非常に使いやすい。ユーザーは期待を上回ったことや、中程度から高いタスク成功への自信を報告するかもしれない。
C3平均ヒューリスティックはほぼ満たされている。例外には軽微な回避策が必要かもしれないが、タスクの完了は比較的容易で、全体的に期待を満たす。ユーザーはタスク成功に対して中程度の自信しか報告しないかもしれない。
D2平均以下ヒューリスティックが重大な点で不足しており、フラストレーションを引き起こす。タスクは完了するために回避策が必要、または期待を満たさない。ユーザーはタスク成功への低い自信を報告する。
F1悪いヒューリスティックが満たされていない。完全に無視されているか、実装が極めて不十分でタスクを完了するのが不可能。
--不明このタスクはまだ採点されていない。

UX スコアカードを完了する場合は、UX スコアカード採点ルーブリックを使用してください。

参考文献

最終更新 July 30, 2026: Merge pull request #483 from kyama0/translation/batch-2026-07-29-1 (c955a93f)
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