メタバースの問題: UX デザインの欠陥を明らかにする

メタバースの概念は、個人がリアルタイムで対話し接続できる仮想空間を約束するものとして、最近大きな注目を集めています。ただし、全体的なアイデアとそのユーザー エクスペリエンスのデザインにはいくつかの欠点があります。この記事では、こうした挫折の背後にある理由のいくつかを探っていきます。

メタバース: 概要

まず、メタバースが実際に何であるかを定義することから始めましょう。この用語は、個人がリアルタイムで互いに関わることができる仮想世界または宇宙を指します。仮想現実を組み合わせた共有空間であり、ユーザーにさまざまな体験と多様な交流手段を提供します。メタバースのビジョンは、さまざまなデバイスを通じて世界中の誰もがアクセスできる共有オンライン世界を作成し、人々が暮らし、働き、遊び、交流できるようにすることです。

Statista によると、メタバースの市場価値は 2030 年までに 5,078 億ドルに達すると予想されています。

ELEKS のミドル エクスペリエンス デザイナーである Dzianis Aviaryanau 氏は、メタバースの開発を注意深く観察しており、メタバースが多くの点で失敗していることに気づきました。そこで、これらの失敗の原因となる要因に焦点を移してみましょう。

AI が UX の重要性を覆い隠す

メタバースにおける重要な課題の 1 つは、AI の普及です。 AI テクノロジーはメタバース開発において不可欠なものでしたが、同時に優れたエクスペリエンス デザインの重要性を無視してきました。そのため、開発者はユーザー エクスペリエンスよりも、複雑なアルゴリズムの作成や複雑な環境の設計など、メタバースの技術的な側面に重点を置きすぎることになり、その結果、ユーザー フローがイライラして混乱してしまいます。

真実を直視しましょう。これは新しい問題ではありません。 Meta (旧 Facebook) はインターフェイスに問題を抱えており、使いやすいユーザー インターフェイスではなくユーザーの習慣に過度に依存していました。 - Dzianis Aviaryanau 氏、ELEKS のミドル エクスペリエンス デザイナー。

問題は、ユーザーはメタバースの技術的な側面をあまり気にしていないということです。彼らの主な優先事項は、他者と対話し、環境と有意義に関わることを可能にする直感的でスムーズなエクスペリエンスです。残念ながら、多くのメタバース エクスペリエンスは複雑すぎて操作が難しく、オプションや機能が多すぎてユーザーが圧倒されてしまいます。直感的なナビゲーションとメタバースの利用が欠如していると、ユーザーのフラストレーションや混乱が生じる可能性があります。

ユーザーエンゲージメントのハードル

メタスペースに関するもう 1 つの問題は、一部の開発者が明確なタスクや目標を持たずにバラバラなエクスペリエンスを作成することです。これにより、ユーザーは目的もなくさまよったり、混乱したり、何をすべきか、メタバースにどのように関与すればよいか分からなくなる可能性があります。この場合、戦略的な製品設計が大きな影響を与える可能性があります。開発者は、シンプルさとユーザー中心の設計を優先することで、ユーザーのエンゲージメントと満足度を高めることができます。

さらに、一部のメタバース エクスペリエンスには、ラグ、クラッシュ、読み込み時間の遅さなどの技術的な問題があり、エンゲージメントを妨げ、ユーザーを完全に遠ざけてしまう可能性があります。

技術的およびハードウェア的な負担

上で示したように、技術的な問題はメタバースの主要な問題の 1 つです。ただし、このような問題が増加する背後にある理由は、メタバースに必要な膨大な量のコンピューティング能力です。

メタバースが提供するデジタル世界は、リアルタイムで常に変化、進化し、大量のデータを生成します。かなりの処理能力が必要となるため、ハードウェアに過負荷がかかる可能性があります。たとえば、一部のメタスペースでは、幅広いユーザーがアクセスできないハイエンド PC や特殊な機器が必要です。

さらに、最新の VR 機器はシームレスなユーザー エクスペリエンスを提供しません。重すぎて有線だが十分強力か、軽量でワイヤレスだが遅延があり弱いかのどちらかです。今日、デバイスは通常、対象ユーザーの広範囲かつ多様なニーズを満たすことができません。

メタバース アルゴリズムの課題

そして、メタバースの欠点の 1 つは、そのアルゴリズムの一部が非効率的であるか、あまりにも複雑すぎることです。たとえば、一部のユーザー行動追跡アルゴリズムは正確な結果を取得できませんでした。その結果、無関係な推奨や関連情報の検索に苦労することにより、ユーザー エンゲージメントと満足度が低下する可能性があります。

結論

では、これらすべての問題により、メタバースは失敗する運命にあるのでしょうか?必ずしも。メタバースのユーザー エクスペリエンス デザインの実験は改善する必要がありますが、このテクノロジにはまだ可能性があります。

たとえば、AI を使用すると、ユーザーの行動を予測し、関連する推奨事項を提供することで、メタバースでのユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。 AI は、ユーザー データとパターンを分析することで、デザイナーが特定の目標を達成し、ユーザーのニーズを完全に満たすように調整されたメタバース環境を作成するのに役立ちます。

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