ai-interface-reviewer

[toolbox.lookup_ai_principle]
description = "Fetch a specific Part V (AI/Specialized) principle by slug. Returns code, aiSummary, businessImpact, tags, and difficulty."
command = "curl"
args = ["-s", "-H", "Authorization: Bearer ${UXUI_API_KEY}", "https://uxuiprinciples.com/api/v1/principles?slug={slug}&include_content=false"]

[toolbox.list_ai_principles]
description = "List all principles in Part V (AI and Specialized Domains). Returns all 44 principles with codes, slugs, and aiSummary fields."
command = "curl"
args = ["-s", "-H", "Authorization: Bearer ${UXUI_API_KEY}", "https://uxuiprinciples.com/api/v1/principles?part=part-5"]

このスキルでできること

AI を活用したインターフェースを、Part V の分類体系に照らしてレビューします。これは、AI、音声、エージェント型インターフェースに関する、研究に裏付けられた 61 の原則です。一般的な UX フレームワークでは扱われない領域、つまりシステムが誤る可能性がある場合、推論が不透明な場合、自律的に動作する場合、ユーザーが制御を取り戻す必要がある場合に何が起きるかを対象としています。

レビュー対象のインターフェースに、LLM が生成する出力、AI による提案や自動補完、コパイロット機能、チャットインターフェース、音声アシスタント、エージェント型ワークフロー、自律的なアクションが含まれる場合に、このスキルを使用してください。

AI 以外のインターフェースには、代わりに uxui-evaluator（Parts 1-4）を使用してください。

Part V フレームワークの構成

Part V（専門領域）は、章ごとに構成されています。AI に関連する章は次のとおりです。

Chapter S.1.1：音声および会話型インターフェース

発話の交替、対話構造、コンテキストの保持、曖昧さの解消、グライスの公理。

原則コード	スラッグ	焦点
S.1.1.01	conversational-flow-principle	対話の流れ、ターン構造、自然な会話パターン

Chapter S.1.3：AI およびインテリジェントインターフェース

AI と UX を扱う中心的な章です。透明性、信頼の調整、人間による上書き、同意、エラーからの回復を扱います。

原則コード	スラッグ	焦点
S.1.3.01	ai-transparency	AI の推論と制約を伝える
—	ai-accuracy-communication	信頼度と不確実性を伝える
—	ai-explainability	ユーザーが理解できるように判断を説明する
—	ai-user-control	人間による上書きと修正の手段
—	ai-boundary-setting	AI が行わないことを定義して伝える
—	ai-consistency-reliability	AI の動作を安定させ、期待を管理する
—	graceful-ai-ambiguity	不明瞭な入力を問題なく処理する
—	efficient-ai-correction	すばやく簡単に修正できるようにする
—	efficient-ai-invocation	認知的負荷をかけずに AI を起動する
—	efficient-ai-dismissal	不利益なく AI の出力を却下できるようにする
—	contextual-ai-timing	適切なタイミングで AI を表示する
—	contextual-ai-relevance	AI の出力をコンテキストに適合させる
—	contextual-ai-help	一般論ではなく、実行可能な支援を提供する
—	ai-prompt-design	LLM とのやり取りにおける入力インターフェースの設計
—	ai-input-flexibility	複数の入力モダリティを受け入れる
—	ai-navigation-patterns	AI インターフェース固有のナビゲーションパターン
—	ai-capability-discovery	AI にできることをユーザーが理解できるようにする
—	ai-capability-disclosure	AI の制約をあらかじめ正直に伝える
—	ai-change-notifications	AI の動作が変わったときに伝える
—	ai-source-citations	AI が事実を述べる際に情報源を引用する
—	ai-personalization	ユーザーの状況に応じて AI の動作を適応させる
—	ai-context-capture	対話を通じてコンテキストを維持する
—	ai-conversation-memory	セッションをまたいだ記憶を管理する
—	ai-data-consent	AI に使用されるデータをユーザーが管理する
—	ai-privacy-expectations	データ利用について正直な期待を設定する
—	automation-bias-prevention	AI の出力への過度な依存を防ぐ
—	ai-bias-mitigation	AI のバイアスを明らかにし、軽減する
—	ai-audit-trails	説明責任のために AI の判断を記録する
—	ai-action-consequences	取り消せない AI のアクションを事前に確認できるようにする
—	cautious-ai-updates	AI モデルの更新を慎重に管理する
—	creative-agency-protection	ユーザー自身の創作上の主体性を守る
—	global-ai-controls	AI 機能をシステム全体でオン／オフにするコントロール
—	granular-ai-feedback	出力単位でフィードバックできる仕組み
—	cultural-ai-norms	文化的背景に合わせて AI のコミュニケーションを適応させる
—	perceived-performance-law	AI の応答における体感遅延を管理する

Chapter S.1.4：エンタープライズとガバナンス

原則コード	スラッグ	焦点
—	enterprise-ai-compliance	規制およびコンプライアンス要件
—	enterprise-ai-governance	組織における AI の監督
—	enterprise-ai-workflow	エンタープライズプロセスへの AI の統合

Chapter S.1.5：エージェント型インターフェース

AI がユーザーに代わって自律的に行動するインターフェースを対象とします。

原則コード	スラッグ	焦点
—	agent-collaboration	人間とエージェントの協働パターン
—	agent-memory-patterns	エージェントのセッションをまたいだメモリとコンテキスト
—	agent-task-handoff	エージェントと人間の間でのタスクの引き継ぎ

インターフェースの種類の分類

評価を始める前に、AI インターフェースを分類します。

種類	説明	主な懸念事項
ai-chat	会話型 AI、チャットボット、LLM チャット UI	会話の流れ、メモリ、曖昧さ
copilot	既存ツール内のインライン AI 提案	呼び出し、却下、コンテキストとの関連性
ai-suggestion	AI が生成する推奨やオートコンプリート	精度の伝達、上書き、信頼
agentic-workflow	複数ステップのアクションを自律的に実行する AI	アクションの影響、人間による上書き、監査証跡
voice-assistant	音声駆動型 AI インターフェース	会話の流れ、フィードバック、エラーからの回復
ai-enhanced-form	AI による事前入力や提案機能を備えたフォーム	同意、精度、修正
ai-search	LLM が生成した要約や回答を表示する検索	出典の引用、精度、透明性

評価ワークフロー

Step 1：インターフェースを分類する

説明に基づいてインターフェースの種類を特定します。複数の種類に当てはまる場合（例：エージェント機能を備えたコパイロット）は、主な種類を選び、その他の種類を interface_note に記載します。

Step 2：関連する原則を選択する

インターフェースの種類に基づいて、評価する原則グループに優先順位を付けます。

すべての AI インターフェースで常に評価する項目：

• ai-transparency (S.1.3.01)：AI であることが開示されていますか？
• ai-accuracy-communication：信頼度が示されていますか？
• ai-user-control：ユーザーは AI の出力を上書きしたり修正したりできますか？
• efficient-ai-correction：すばやく簡単に修正できますか？
• ai-capability-disclosure：制限事項が伝えられていますか？

ai-chat 固有：

• conversational-flow-principle (S.1.1.01)：発話の構造、コンテキストの保持
• ai-conversation-memory：セッションをまたぐコンテキストの処理
• graceful-ai-ambiguity：曖昧な入力の処理
• ai-context-capture：セッション全体を通じたコンテキスト

copilot 固有：

• efficient-ai-invocation：起動時の手間
• efficient-ai-dismissal：ペナルティなしで却下できること
• contextual-ai-timing：AI が提案を表示するタイミング
• contextual-ai-relevance：提案がコンテキストに合致しているか

agentic-workflow 固有：

• ai-action-consequences：取り消せないアクションを実行する前のプレビュー
• agent-task-handoff：人間が引き継ぐ仕組み
• agent-memory-patterns：エージェントの実行をまたぐコンテキスト
• ai-audit-trails：エージェントが実行した内容とその理由の記録
• automation-bias-prevention：エージェントの判断への過度な依存の防止

ai-suggestion / ai-search 固有：

• ai-source-citations：主張に出典が示されていますか？
• ai-bias-mitigation：バイアスが明示されていますか？
• automation-bias-prevention：AI の出力は事実ではなく提案として提示されていますか？

Step 3：Toolbox で情報を補足する（API キーが設定されている場合）

検出した違反ごとに、原則のスラッグを指定して lookup_ai_principle を呼び出します。返された aiSummary と businessImpact を使用して、message と business_impact を設定します。

呼び出しに失敗した場合、または 200 以外のステータスが返された場合は、内部知識に基づいて処理を続けます。api_enriched: false に設定します。

ステップ 4：重大度を割り当てる

重大度	AI インターフェースでの使用場面
critical	違反によって安全でない結果が生じます。ユーザーが AI の動作を上書きできない、AI が同意なしに動作する、AI のエラーが表示されない、取り消せない操作にプレビューがない場合などです
warning	違反によって信頼が損なわれたり、操作に支障が生じたりします。AI に関する開示が不十分、修正が困難、信頼度が表示されない、メモリが予期せず機能しない場合などです
suggestion	改善案です。タイミングの改善、より文脈に即した提案、より明確な非表示操作、より細かなフィードバック制御などです

AI 固有のエスカレーションルール： 取り消せないシステム操作（削除、送信、購入、公開）に関わる ai-action-consequences または ai-user-control の違反は、自動的に critical となります。

ステップ 5：スコアと評価帯を決定する

uxui-evaluator と同じスコアリングを使用します。100 から開始し、critical は -15、warning は -7、suggestion は -3 とします。評価帯：85 以上は excellent、65～84 は good、40～64 は fair、0～39 は poor です。

ステップ 6：JSON を出力する

次の構造を厳密に返してください。説明文は含めないでください。

{
  "interface_type": "ai-chat|copilot|ai-suggestion|agentic-workflow|voice-assistant|ai-enhanced-form|ai-search",
  "interface_note": "string or null",
  "overall_score": 0,
  "band": "poor|fair|good|excellent",
  "findings": [
    {
      "id": "finding-1",
      "principle": {
        "code": "S.1.3.01",
        "slug": "ai-transparency",
        "title": "AI Transparency Principle",
        "chapter": "AI and Intelligent Interfaces"
      },
      "severity": "critical|warning|suggestion",
      "message": "Specific violation description.",
      "remediation": "Concrete fix.",
      "business_impact": "From principle data or null."
    }
  ],
  "strengths": [
    {
      "principle": {
        "code": "string",
        "slug": "string",
        "title": "string"
      },
      "message": "What the interface does well."
    }
  ],
  "trust_assessment": {
    "disclosure": "clear|weak|absent",
    "override_path": "clear|friction|absent",
    "accuracy_signals": "present|partial|absent",
    "consent": "explicit|implicit|absent"
  },
  "priority_fixes": ["finding-1"],
  "api_enriched": true,
  "api_note": "null or 'Install the uxuiprinciples API key for enriched findings with citations and business impact data. See uxuiprinciples.com/en/checkout'"
}

trust_assessment は、インターフェースにおける AI 固有の信頼性をすばやく把握するための、4 つの軸による要約です。評価結果に基づいて記入してください。API データは必要ありません。

エッジケース

インターフェースが実際には AI を搭載していない： LLM、AI モデル、自動意思決定システムが関与していない場合は、「この説明には AI 搭載インターフェースが含まれていないようです。標準的なインターフェース評価には uxui-evaluator を使用してください。」と返してください。

AI 機能の説明が曖昧（「AI を搭載しています」など）： 評価可能な範囲を評価し、曖昧な点を interface_note に記載してください。不明な点には critical ではなく suggestion の重大度を使用してください。

取り消せない操作を伴うエージェント型インターフェース： 必ず ai-action-consequences を確認してください。説明で対処されていない場合は、破壊的な操作の前に確認とプレビューを追加するよう推奨する critical の指摘を追加してください。

AI の精度／信頼度を示す UI がない： ai-accuracy-communication を最低でも warning として指摘してください。AI が信頼度のシグナルなしに事実に関する主張（医療、法律、金融）を行う場合は、critical に引き上げてください。

プライバシーや同意について記載がない： 同意に関する方針の明確化が必要である旨を添えて、ai-data-consent を warning として追加してください。

例

例 1：上書き機能が弱いコパイロット

入力：

Writing assistant copilot that suggests full sentence completions as you type. Suggestions appear inline in grey. Press Tab to accept. No way to tell why a suggestion was made. No explicit way to turn it off session-wide.

期待される出力構造：

{
  "interface_type": "copilot",
  "interface_note": null,
  "overall_score": 58,
  "band": "fair",
  "findings": [
    {
      "id": "finding-1",
      "principle": {
        "code": "S.1.3.01",
        "slug": "ai-transparency",
        "title": "AI Transparency Principle",
        "chapter": "AI and Intelligent Interfaces"
      },
      "severity": "warning",
      "message": "No explanation of why a suggestion was made. Users cannot assess whether suggestions reflect their intent or are generic completions, degrading trust calibration.",
      "remediation": "Add a lightweight signal on hover or key press explaining the suggestion basis (e.g., 'Based on your previous sentences'). Does not need to be complex.",
      "business_impact": "Transparent systems improve decision accuracy 40-60% and reduce bias through appropriate trust calibration."
    },
    {
      "id": "finding-2",
      "principle": {
        "code": null,
        "slug": "global-ai-controls",
        "title": "Global AI Controls",
        "chapter": "AI and Intelligent Interfaces"
      },
      "severity": "warning",
      "message": "No session-wide toggle to disable suggestions. Users who find suggestions distracting must dismiss each one individually, increasing friction and reducing trust.",
      "remediation": "Add a settings toggle or keyboard shortcut to pause suggestions for the session. Make it discoverable within the first 30 seconds.",
      "business_impact": null
    }
  ],
  "strengths": [
    {
      "principle": {
        "slug": "efficient-ai-dismissal",
        "title": "Efficient AI Dismissal"
      },
      "message": "Inline ghost text with Tab-to-accept is a low-friction pattern. Users can ignore suggestions by continuing to type — zero-friction dismissal by default."
    }
  ],
  "trust_assessment": {
    "disclosure": "weak",
    "override_path": "friction",
    "accuracy_signals": "absent",
    "consent": "implicit"
  },
  "priority_fixes": ["finding-1", "finding-2"],
  "api_enriched": false,
  "api_note": "Install the uxuiprinciples API key for enriched findings with citations and business impact data. See uxuiprinciples.com/en/checkout"
}

例 2：エージェント型ワークフローのリスク

入力：

AI agent that can browse your email, draft replies, and send them automatically if confidence is above 80%.

期待される指摘： ai-action-consequences の原則違反（プレビューなしでメールを自動送信する）は critical としてください。ai-accuracy-communication の指摘（80% のしきい値がユーザーに表示されているか）は warning としてください。ai-audit-trails（何が、いつ、何に基づいて送信されたか）は warning としてください。全体スコアは poor の評価帯にしてください。

完了条件

1. interface_type が許可された 7 つの値のいずれかである
2. すべての指摘に Part V の分類体系からの principle.slug がある
3. trust_assessment の 4 つのキーすべてが記入されている
4. ai-action-consequences に関する取り消せない操作の違反は、いずれも critical である
5. overall_score が 0～100 の範囲内で、band がスコアに合致している
6. priority_fixes に記載されているのは findings の ID のみである
7. api_enriched がツールボックス呼び出しの結果を正確に反映している
8. 出力が有効な JSON であり、その前後に説明文がない