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Docs14. UX・プロダクト会話設計(ペルソナ・トーン・境界)
中級conversation-designpersonatoneux更新: 2026-09-10この記事の誤りを報告

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会話設計(ペルソナ・トーン・境界)

この記事の目的

「何でも答える汎用チャット」ではなく、役割・トーン・境界が設計された会話体験を作れるようになります。ペルソナとトーンの設計・話題の境界と断り方・会話の構造・記憶の見せ方・多言語への配慮・ログからの改善を、設計判断として持ち帰れる状態を目指します。

対象読者

  • 会話型 AI(アシスタント・サポート・対話 UI)の体験を設計するデザイナー・PM・エンジニア
  • 「汎用チャットを置いただけ」から、ブランドと目的に沿った会話へ進めたい実装者

前提知識

本文

概要: 「何でも答える」は設計ではない

テキストボックスに汎用 LLM を繋ぐと、製品の想定より広い話題に応答する場合があります。モデル側の拒否や制約もあるため、文字どおり何でも答えるわけではありません。しかしそれは「設計された会話」ではありません。会話設計とは、この製品の中でエージェントがどう振る舞うか——どんな役割で、どんなトーンで、何に答え何を断るか——を意図的に決めることです。

設計がないと、ブランドと合わない口調、答えるべきでない話題への応答、一貫性のなさが生じます。会話設計は、その振る舞いを設計し、プロンプトに落とし込む営みです。以下の各節が、その構成要素です。

ペルソナとトーンの設計

エージェントの「人格」は、明示的に設計しないと、モデルの既定の口調がそのまま出ます。ブランドと目的に合わせて設計します。

  • 役割を定義する: 「フレンドリーな案内役」「簡潔な専門家」など、役割を一言で決めます。役割を起点に、トーン・語彙・回答の長さを具体化して評価します
  • トーンを具体化する: 一人称・敬語レベル・絵文字の可否・回答の長さを具体的に決めます。「丁寧に」だけでは曖昧なので、良い例・悪い例で示します(Agent 向けプロンプト設計の少数例)
  • ブランドと整合させる: 会話のトーンはブランド体験の一部です。他のチャネル(サポート文書・UI 文言)と口調を揃えます
  • 人間のふりをさせない: 親しみやすさのために「私は人間です」と偽らせるのは、信頼を損ねます。AI であることを隠さない設計にします

話題の境界と断り方

「何でも答える」は、答えるべきでないことにも答えてしまうことです。境界を設計します。

会話の構造(オンボーディング・提案・確認・完了)

良い会話には型があります。放任せず、構造を設計します。

  • オンボーディング: 最初の応答で、何ができるか・どう話しかければよいかを示します。白紙から始めさせず、例や選択肢を提示します(チャットを超える UI)
  • 提案と確認: エージェントから選択肢を提案し、曖昧な依頼には聞き返して意図を確認します。一問一答で終わらせず、対話で絞り込みます
  • 完了の合図: タスクが終わったら「完了しました」「他にありますか」と区切りを示します。終わったのか続くのか曖昧な会話は、利用者を迷わせます

記憶の見せ方(覚えていることの透明性)

パーソナライズのためにエージェントは記憶を持ちますが、何を覚えているかが見えないと不気味さや不信を生みます。

  • 覚えていることを透明にする: 「以前○○とおっしゃっていたので」と、記憶を使うときはその出所を分かるようにします(長期記憶の実装の UX 面)
  • 忘れる手段を用意する: 「これは覚えないで」「記憶を消して」と言える経路を用意します。記憶の制御が利用者にあることが、安心につながります
  • 記憶違いに備える: 記憶は間違うことがあります。記憶に基づく発言を断定せず、訂正できる形にします

多言語・文化差

言語が変わると、敬語・丁寧さ・距離感の適切さも変わります。多言語対応は翻訳だけでは足りません。

  • 言語ごとにトーンを調整する: 直訳では不自然な敬語・距離感になります。言語・文化ごとに適切なトーンを設計します(日本語の敬語・文体は 日本語品質の評価 の観点)
  • 文化差に配慮する: 婉曲表現・直接性・フォーマルさの適切さを対象利用者で確かめます。文化内の個人差や利用場面もあるため、言語や国籍だけで好みを決めつけず、設定やフィードバックで調整します

会話ログからの改善

会話設計は一度で完成しません。実際の会話ログが、改善の最大の材料です。

  • つまずきを見つける: 誤解された依頼・繰り返された質問・途中離脱を分析し、ペルソナ・境界・オンボーディングを直します
  • プライバシーに配慮して扱う: 会話には機微な情報が含まれます。ログの保存・分析は会話データの管理基盤の対象として扱います
  • 改善を還流する: 見つかった問題を、プロンプト・境界・例に反映し、同じつまずきを繰り返さないようにします

実務での注意点

アンチパターン

  • 汎用チャットを置いただけで会話設計とみなす → ブランドと合わない・答えるべきでない話題に答える → 役割・トーン・境界を明示的に設計する
  • 「丁寧に」などの曖昧な指示でトーンを決める → 一貫しない → 一人称・敬語・長さを具体化し、良い例・悪い例で示す
  • 親しみやすさのため人間のふりをさせる → 発覚時に信頼を失う → AI であることを隠さない
  • スコープ外を冷たく拒否する → 体験を損ねる → 次の一手へ導く断り方を設計する
  • 境界をプロンプトのお願いだけで守る → 回避や見逃しが起きる → 内容判定は誤検知・見逃しを評価し、データ参照やツール実行の権限は実装側で強制する
  • 記憶を不透明に使う → 不気味さ・不信を生む → 覚えていることを透明にし、忘れる手段を用意する
  • 多言語対応を翻訳で済ませる → 不自然な敬語・距離感になる → 言語・文化ごとにトーンを調整する

チェックリスト

  • 役割・トーン(一人称・敬語・長さ)を具体的に設計し、プロンプトに落としたか
  • AI であることを隠していないか
  • 話題の境界と断り方を設計し、内容判定の見逃し評価と、実装側の参照・操作権限制御を分けて確認したか
  • オンボーディング・提案・確認・完了の会話構造があるか
  • 記憶を透明に使い、忘れる手段を用意しているか
  • 多言語で、言語・文化に合わせてトーンを調整しているか
  • 会話ログのつまずきを分析し、設計へ還流しているか

関連トピック

参考資料

TODO・未確認事項

なし

AI プロダクトの UX パターンチャットを超える UI(プロンプトレス設計)