認知負荷
AIにおけるシステム設計では、ユーザーを圧倒しないようにするために、作業記憶で使用される精神的な努力の総量が考慮されます。
人間とAIのインタラクションデザインにおいて、認知負荷を軽減することは、おすすめ、説明、コントロールを理解しやすい形式で提示することを意味します。情報を分割し、重要な警告を優先し、専門用語を避けることが含まれます。高い認知負荷は、ユーザーのエラー、決断疲れ、AIツールの不採用につながる可能性があります。ガバナンスのガイドラインには、認知負荷を検証するためのUXテストの要件が含まれていることが多いです。
臨床意思決定支援ダッシュボードは、数十の指標を表示していたため、密度が高すぎました。ユーザビリティテストにより、医師が重要なアラートを見逃すことが判明しました。チームは、インターフェースを簡素化し、色分けとドリルダウン機能を備えた3つの優先アラートのみを表示することで、認知負荷を軽減し、応答時間を改善しました。
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