こんにちは。メディア統括本部でUXリサーチを担当している日置と、LINEヤフー研究所の池松です。私たちは2024年10月13日から16日にかけて開催されたHuman-Computer Interaction(HCI)分野の国際会議のNordiCHI 2024に参加しました。本記事では、会場の雰囲気やセッションの様子とあわせて、LINEヤフーから発表した、Yahoo!天気に関するケーススタディ論文についてご紹介します。
NordiCHIとは
NordiCHI(Nordic Conference on Human-Computer Interaction)は、北欧諸国で隔年開催される、人間とコンピュータの相互作用(HCI)に関 する国際会議です。本会議は、教育、デザイン、エンジニアリング、心理学、社会学、情報科学など、さまざまな分野の専門家や研究者が集い、インタラクティブ技術に関する最新の研究成果や実践知識を共有する場となっています。NordiCHI 2024は、2024年10月13日から16日にスウェーデンのウプサラで開催され、現地参加とZoomを利用したオンライン参加が可能なハイブリッド形式で行われました。
NordiCHIのオンライン参加の様子
初日のキーノートスピーカーはハッセンツァールのUXモデルを提唱したことで広く知られるドイツの研究者、マーク・ハッセンツァール氏でした。 “I exist in two places, here and where you are” – designing technology-mediated relatednessと題し、物理的な距離を超えて親しい家族や友人とのつながりを感じられるデバイスを作り出してきた長年の研究事例を数多く紹介していました。その中の一例として挙げられたWhisper Pillow [1] は、シフト勤務などで同じ家に暮らしていても一緒に過ごす時間が取れない人々の関係性をどのようにテクノロジーが媒介できるかという2013年の研究において開発されたものです。随分昔の研究ですが、コロナ禍で多くの人々が経験した状況を思い起こさせるもので、氏の先見性に驚かされました。
ペーパーセッションでは、Is a Sunny Day Bright and Cheerful or Hot and Uncomfortable? Young Children's Exploration of ChatGPT [2] という、インドの子供達を対象とした研究も興味深いものでした。このために作られたボードゲームを使いながら、子供たちがどの ようにChatGPTが持つジェンダーや人種、文化的なバイアスに気づくかを探る研究です。例えば「晴れの日」をその言葉を使わずに相手に伝えるゲームでは、子供たちは暑さや汗といった不快さを表現したのに対し、ChatGPTは明るさや陽気さといった快適さを表現しました。私たち参加者もこのゲームをやってみたところ、ヨーロッパにいる参加者と私のようなアジアにいる参加者で選ぶ言葉が大きく異なり、研究内容を自分ごととして体験できたのも面白かったです。生成AIの持つバイアスや差別を助長する可能性を認識し、アウトプットを鵜呑みにしないクリティカル・マインドセットを育むという観点は子供たちのみならず利用者全員にとって大切な観点だと感じました。

LINEヤフーから発表した論文: 天気予報アプリの「当たりやすさ」のギャップを探る
私たちは日々、天気予報アプリを使って服装や予定を調整しています。しかし、複数のアプリを利用していると、同じような予報をしているはずなのに「このアプリのほうが当たる気がする」と感じることはありませんか。なぜ、このようなギャップが生まれるのでしょうか。私達がNordiCHI 2024で発表したケーススタディ論文 [3] では、ユーザが天気予報を「外れた」と判断するときの具体的な状況や、アプリごとに印象が変わる要因を明らかにするためにインタビュー調査を実施しました。その結果、ユーザが「予報が外れた」と認識するケースには大きく5つのパターンがあることがわかりました。では、どのような工夫があれば、ユーザが天気予報をより上手に活用し、満足度を高められるのでしょうか。本記事では、インタビュー結果とともに、Yahoo!天気で実際に行われているユーザインタフェースの観点からの工夫をご紹介します。
ユーザが「予報が外れた」と感じる5つのパターン
実際の天気と予報が違う(降水の有無のズレ)
これは言うまでもなく、天気予報に対する最も直感的な不満の理由です。天気予報が「当たった」と感じるか、「外れた」と感じるかを判断する最も分かりやすい例は、雨が降ったかどうかです。多くの人にとって、晴れる・曇るといった予報よりも、「雨が降るかどうか」は重要な要素であると考えられ、的中すれば「当たった」、外れれば「外れた」と直感的に判断されます。例えば、「晴れの予報だったのに雨が降った」のような状況では、当然ながらユーザは「予報が外れた」と感じます。一方で、「雨の予報だったのに降らなかった」場合は、「ラッキーだった」とポジティブに受け取ることが多く、アプリへの不信感につながりにくいケースも見られました。
予報の情報をめぐる誤解
天気予報の情報は、必ずしも理解しやすいとはいえず、特に天気マークや降水確率といった数値データの意味について誤解が生じるケースが多く見られました。
- 天気マークの違いに気づかない: 「曇りのち雨」と「曇り時々雨」と「曇り一時雨」のアイコンの違いが分かりづらい。(図2 a, b, c)
- サービスごとにアイコンのデザインや意味が異なる: 例えば、Yahoo!天気では「グレーの雲」は「雨の可能性が高い曇り」を、白い雲は「雨の降らない曇り」を示すが、この違いが認知されていない。(図2 d, e)

- 降水確率についての誤解:
- 「降水確率30%」を「30%の強さの雨が降る」と誤解。
- 「降水確率0%」が0〜4%を含むことを知らない。
調査では、「降水確率0%」は実際には0~4%の範囲を含むことを知らないため、「降水確率0%と言われたのに降った」と不満を抱くケースも見られました。こうした誤解があると、的中している予報でも「外れた」と感じる原因になり得るといえます。