論文の概要: Vibe Coding for UX Design: Understanding UX Professionals' Perceptions of AI-Assisted Design and Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10652v1
- Date: Fri, 12 Sep 2025 19:28:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.713365
- Title: Vibe Coding for UX Design: Understanding UX Professionals' Perceptions of AI-Assisted Design and Development
- Title(参考訳): UX設計のためのバイブコーディング:AIによる設計と開発に対するUX専門家の認識を理解する
- Authors: Jie Li, Youyang Hou, Laura Lin, Ruihao Zhu, Hancheng Cao, Abdallah El Ali,
- Abstract要約: では、UXプロフェッショナルが自然言語に意図を表現し、AIがプロトタイプとコードを生成する。
ビブコーディングは、アイデア、AI生成、デバッグ、レビューの4段階のワークフローにどのように従っているかを示す。
効率駆動型プロトタイピングとリフレクションの間に緊張が生じ、チーム内の信頼、責任、社会的スティグマに新たな対称性が導入されます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.585262775172055
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Generative AI is reshaping UX design practices through "vibe coding," where UX professionals express intent in natural language and AI translates it into functional prototypes and code. Despite rapid adoption, little research has examined how vibe coding reconfigures UX workflows and collaboration. Drawing on interviews with 20 UX professionals across enterprises, startups, and academia, we show how vibe coding follows a four-stage workflow of ideation, AI generation, debugging, and review. This accelerates iteration, supports creativity, and lowers barriers to participation. However, professionals reported challenges of code unreliability, integration, and AI over-reliance. We find tensions between efficiency-driven prototyping ("intending the right design") and reflection ("designing the right intention"), introducing new asymmetries in trust, responsibility, and social stigma within teams. Through the lens of responsible human-AI collaboration for AI-assisted UX design and development, we contribute a deeper understanding of deskilling, ownership and disclosure, and creativity safeguarding in the age of vibe coding.
- Abstract(参考訳): では、UXプロフェッショナルが自然言語で意図を表現し、AIがそれを機能プロトタイプとコードに変換する。
迅速な採用にもかかわらず、バイブコーディングがUXワークフローやコラボレーションをどのように再構成するかは、ほとんど研究されていない。
企業、スタートアップ、学界にまたがる20のUXプロフェッショナルとのインタビューに基づいて、ビブコーディングがアイデア、AI生成、デバッグ、レビューの4段階のワークフローにどのように従っているかを示す。
これはイテレーションを加速し、クリエイティビティをサポートし、参加障壁を低くする。
しかし、専門家はコードの信頼性、統合、AIの過度な信頼性に関する課題を報告した。
効率駆動型プロトタイピング(“正しい設計を行う”)とリフレクション(“正しい意図をデザインする”)の間に緊張が生じ、チーム内の信頼、責任、社会的スティグマに新たな対称性が導入されます。
AIによるUX設計と開発のための責任ある人間とAIのコラボレーションのレンズを通じて、私たちは、ビブコーディングの時代におけるデスクシリング、オーナシップと開示、クリエイティビティの保護に関する深い理解に貢献します。
関連論文リスト
- "Can you feel the vibes?": An exploration of novice programmer engagement with vibe coding [42.82674998306379]
ビブコーディング(vibe coding)とは、直接のコードオーサシップではなく、自然言語のプロンプトを通じてソフトウェアを作成することを指す。
本稿では、初心者プログラマと混合経験チームがどのようにバイブコーディングに関わるかを調査する1日間のハッカソンについて報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-02T13:32:23Z) - Vibe Coding in Practice: Motivations, Challenges, and a Future Outlook -- a Grey Literature Review [2.5195922470930614]
バイブコーディング(Vibe coding)とは、AIコード生成ツールを直感や試行錯誤を通じて、基礎となるコードを必ずしも理解せずに使用するプラクティスである。
ユーザーがなぜバイブコーディングに関わったのか、何を経験しているか、品質保証(QA)にどのようにアプローチし、AI生成コードの品質を知覚するかを体系的に調査した研究はない。
私たちの分析では、スピードとアクセシビリティによってビブコーダがモチベーションを得て、迅速な即時的な成功とフローを経験する"という、スピード品質のトレードオフパラドックスを明らかにしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-30T22:35:00Z) - Good Vibrations? A Qualitative Study of Co-Creation, Communication, Flow, and Trust in Vibe Coding [6.862249355928346]
本稿では,AIとの対話,共同創造,開発者フローと喜びを中心に,バイブ符号化の基盤となる理論を提案する。
AIトラストは、委譲から共同創造への継続的な移動を規制し、フローを持続させることで開発者エクスペリエンスを支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-15T22:28:42Z) - Code with Me or for Me? How Increasing AI Automation Transforms Developer Workflows [60.04362496037186]
本研究は,コーディングエージェントと開発者インタラクションを制御した最初の研究である。
我々は,2つの主要な協調型およびエージェント型符号化アシスタントの評価を行った。
結果から,エージェントはコピロトを超える方法で開発者を支援することができることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-10T20:12:54Z) - Vibe Coding vs. Agentic Coding: Fundamentals and Practical Implications of Agentic AI [0.36868085124383626]
レビューでは、AI支援ソフトウェア開発の新たなパラダイムとして、バイブコーディングとエージェントコーディングの2つを包括的に分析している。
Vibeのコーディングは、インプットベースで対話的なインタラクションを通じて、直感的で、ループ内の人間間インタラクションを強調する。
エージェントコーディングは、最小限の介入でタスクを計画、実行、テスト、反復できる目標駆動エージェントを通じて、自律的なソフトウェア開発を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T03:00:21Z) - FeedQUAC: Quick Unobtrusive AI-Generated Commentary [8.057486493973304]
さまざまな視点からリアルタイムAI生成コメンタリーを提供するデザインコンパニオンであるFeedQUACを紹介する。
我々は、AIフィードバックの役割、その強みと限界、そしてそれを既存の設計に統合する方法について議論する。
今後の創造性支援システムの設計と評価には,環境相互作用が有用であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-23T04:48:00Z) - AI Automatons: AI Systems Intended to Imitate Humans [54.19152688545896]
人々の行動、仕事、能力、類似性、または人間性を模倣するように設計されたAIシステムが増加している。
このようなAIシステムの研究、設計、展開、可用性は、幅広い法的、倫理的、その他の社会的影響に対する懸念を喚起している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-04T03:55:38Z) - User Experience Design Professionals' Perceptions of Generative
Artificial Intelligence [15.833434677266427]
さまざまな経験を持つ20のUXデザイナにインタビューを行い、企業全体(大企業へのスタートアップ)について話を聞いた。
経験豊富なデザイナーは、その独創性、創造性、共感的なスキルに自信を持ち、GenAIの役割を補助的と捉えている。
我々は、人間-GenAIコラボレーション、特に著作権と所有権、人間の創造性とエージェンシー、AIリテラシーとアクセスの意味について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-26T20:04:30Z) - Designerly Understanding: Information Needs for Model Transparency to
Support Design Ideation for AI-Powered User Experience [42.73738624139124]
設計者は、事前訓練された言語モデルなどのAI技術を設計材料として理解するハードルに直面します。
これにより、AIの使用方法、場所、使用方法について、アイデアと意思決定の能力が制限される。
私たちの研究は、UXデザイナがResponsible AIで果たせる重要な役割を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-21T02:06:24Z) - Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI [59.89011292395202]
AIシステムのミスは必然的であり、技術的制限と社会技術的ギャップの両方から生じる。
本稿では, 社会工学的・インフラ的ミスマッチを明らかにすることにより, シームレスな設計がAIの説明可能性を高めることを提案する。
43人のAI実践者と実際のエンドユーザでこのプロセスを探求します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-12T21:54:05Z) - Investigating Explainability of Generative AI for Code through
Scenario-based Design [44.44517254181818]
生成AI(GenAI)技術は成熟し、ソフトウェア工学のようなアプリケーションドメインに適用されています。
私たちは43人のソフトウェアエンジニアと9つのワークショップを開催しました。そこでは、最先端のジェネレーティブAIモデルの実例を使って、ユーザの説明可能性のニーズを導き出しました。
我々の研究は、GenAIのコードに対する説明可能性の必要性を探求し、新しいドメインにおけるXAIの技術開発を人間中心のアプローチがいかに促進するかを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T08:52:39Z) - A User-Centred Framework for Explainable Artificial Intelligence in
Human-Robot Interaction [70.11080854486953]
本稿では,XAIのソーシャル・インタラクティブな側面に着目したユーザ中心型フレームワークを提案する。
このフレームワークは、エキスパートでないユーザのために考えられた対話型XAIソリューションのための構造を提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-27T09:56:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。