信頼度
信頼度は、結果の確実性の尺度を示します。すべてのモデルがデフォルトで信頼値を生成するわけではないため、信頼値を使用してあなたのアプリのユーザー体験を改善できる場合は、信頼値を生成することを検討してください。
信頼度が高いほど結果の品質が高くなり、ユーザー体験が向上するように見えるかもしれませんが、必ずしもそのように機能するとは限りません。信頼値があなたの結果の品質に対応していることを確認する必要があります。たとえば、複数の信頼しきい値を確認したり、あなたのアプリの複数のバージョン間で値を比較したりできます。信頼値があなたの結果の品質とどのように相関するかがわからない場合は、人々に信頼を伝えることはお勧めできません。
信頼値の提示方法を決定する前に、信頼値が何を意味するかを理解してください。 たとえば、人々は 補完的 な機能による低品質の結果を許すかもしれません (特に、結果に 属性 やその他のコンテキスト情報が付随している場合)。しかし、質の低い結果を目立つ方法で提示すると、あなたのアプリへの信頼が損なわれる可能性があります。
一般に、信頼値は、人々がすでに理解している概念に変換します。 信頼値を表示するだけでは、それが結果とどのように関連しているかを人々が理解するのに役立つとは限りません。たとえば、ユーザーのリスニング習慣に基づいて新しい音楽を提案する機能では、新しい曲とユーザーが聴く曲との間に 97% の一致があると計算される場合があります。ただし、属性として新曲の隣に "97% 一致" と表示しても、ユーザーが選択するのに十分な情報が伝わりません。対照的に、"ポップミュージックを聴いているから" など、ユーザーの行動に明確に基づいた属性を提供すると、より実用的なものにります。
属性が役に立たない状況では、信頼度を示す方法で結果をランク付けか順序付けすることを検討してください。 信頼度を直接表示しなければならない場合は、意味のカテゴリで表現することを検討してください。たとえば、旅行の価格を予測する機能は、信頼度の数の範囲を "可能性が高い" や "可能性が低い" などのカテゴリに置き換えて、値にコンテキストを与え、人々が結果を理解し比較できます。
人々が統計情報または数値情報を期待するシナリオでは、結果の解釈に役立つ信頼値を表示します。 たとえば、天気予報、スポーツ統計、世論調査の数値には、データの精度を間隔またはパーセンテージで表す特定の値が付随することがよくあります。
可能な限りいつでも、実行可能な提案に関して自信を持って人々が意思決定を行えるようにします。 人々の目標を理解することは、意思決定に役立つ方法で自信を表現するための鍵です。たとえば、項目がいつ最低価格になるかを予測する機能の場合、人々は時間とお金の使い方を最適化したいと考えていることがわかります。このような機能の場合、パーセンテージやその他の数値的な信頼値を表示することは、"これは購入するのに適した時期です" または "より良い価格を待つことを検討してください" などの実用的な提案を提供するよりも価値がありません。
さまざまな信頼度のしきい値に基づいて、結果の提示方法を変更することを検討してください。 信頼度の高低が、人々が結果を体験する方法に意味のある影響を与える場合は、それに応じて提示方法を調整することをお勧めします。たとえば、写真の顔認識機能は、信頼度が高い場合、特定の人物が写っている写真のみを表示しますが、信頼度が低い場合は、写真にその人物が含まれているかどうかを機能は人々に確認してから、さらに表示するよう求めます。
信頼値が結果の品質に対応することがわかっている場合、通常、信頼が低いときには結果を表示することは避けたいと考えます。 特に機能が革新的で、求められていない提案を行える場合、結果が悪いと人々はイライラし、機能への信頼を失うことさえあります。提案と革新的な機能については、結果を提供しない信頼度の低いしきい値を設定することをお勧めします。
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