論文の概要: Lost in Instructions: Study of Blind Users' Experiences with DIY Manuals and AI-Rewritten Instructions for Assembly, Operation, and Troubleshooting of Tangible Products
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18630v1
- Date: Fri, 20 Feb 2026 21:45:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.204543
- Title: Lost in Instructions: Study of Blind Users' Experiences with DIY Manuals and AI-Rewritten Instructions for Assembly, Operation, and Troubleshooting of Tangible Products
- Title(参考訳): インストラクションの喪失: 組み立て・操作・トラブルシューティングのためのDIYマニュアルとAIで書き直したインストラクションを用いたブラインドユーザ体験の研究
- Authors: Monalika Padma Reddy, Aruna Balasubramanian, Jiawei Zhou, Xiaojun Bi, IV Ramakrishnan, Vikas Ashok,
- Abstract要約: 視覚障害者は、物理的な製品でDIYタスクを行うために、AIツールやプロダクトマニュアルをどのように活用するかを検討する。
マニュアルは必須のリソースであることを示しているが、製品マニュアルの指示は盲目のユーザーには不十分であることが多い。
我々は,有形の製品を含む視覚障害者のDIYタスクに適した指示を生成するためのAIツールの改善を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.21895399429152
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI tools like ChatGPT and Be-My-AI are increasingly being used by blind individuals. Although prior work has explored their use in some Do-It-Yourself (DIY) tasks by blind individuals, little is known about how they use these tools and the available product-manual resources to assemble, operate, and troubleshoot physical or tangible products - tasks requiring spatial reasoning, structural understanding, and precise execution. We address this knowledge gap via an interview study and a usability study with blind participants, investigating how they leverage AI tools and product manuals for DIY tasks with physical products. Findings show that manuals are essential resources, but product-manual instructions are often inadequate for blind users. AI tools presently do not adequately address this insufficiency; in fact, we observed that they often exacerbate this issue with incomplete, incoherent, or misleading guidance. Lastly, we suggest improvements to AI tools for generating tailored instructions for blind users' DIY tasks involving tangible products.
- Abstract(参考訳): ChatGPTやBe-My-AIといったAIツールは、視覚障害者によってますます利用されている。
これまでの作業では、盲目の個人によるDo-It-Yourself(DIY)タスクの使用について検討されてきたが、これらのツールと、物理的または有形製品(空間的推論、構造的理解、正確な実行を必要とするタスク)を組み立て、運用、トラブルシュートするために利用可能な製品-マニュアルリソースをどのように使うのかは、ほとんど分かっていない。
我々は、この知識ギャップを、インタビュー研究と、盲目の参加者によるユーザビリティスタディを通じて解決し、物理的な製品でDIYタスクを行うために、AIツールや製品マニュアルをどのように活用するかを調査する。
マニュアルは必須のリソースであることを示しているが、製品マニュアルの指示は盲目のユーザーには不十分であることが多い。
事実、彼らはしばしば、この問題を不完全、不整合、あるいは誤解を招くガイダンスで悪化させます。
最後に、具体的製品を含む視覚障害者のDIYタスクに適した指示を生成するためのAIツールの改善を提案する。
関連論文リスト
- Transductive Visual Programming: Evolving Tool Libraries from Experience for Spatial Reasoning [63.071280297939005]
提案するTransductive Visual Programming (TVP, Transductive Visual Programming) は、投機ではなく、独自の経験から新しいツールを構築する新しいフレームワークである。
TVPは最先端のパフォーマンスを達成し、GPT-4oを22%上回り、以前の最高のビジュアルプログラミングシステムを11%上回っている。
私たちの研究は、自己進化型ビジュアルプログラミングエージェントを構築するための強力なパラダイムとして、経験駆動型トランスダクティブツールの作成を確立します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-24T04:30:21Z) - Bug Detective and Quality Coach: Developers' Mental Models of AI-Assisted IDE Tools [6.740088349470244]
58人の開発者と共同設計ワークショップを6回実施し、AIによるバグ検出と可読性機能に関するメンタルモデルを抽出しました。
開発者は、バグ検出ツールをtextitbug detectivesとして考えており、重大な問題が発生した場合にだけユーザーに警告する。
信頼は、両方のタスクにおいて、説明、タイミング、ユーザーコントロールの明確さに依存します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-26T09:28:51Z) - Controlling Context: Generative AI at Work in Integrated Circuit Design and Other High-Precision Domains [0.0]
本稿では、ハードウェアおよびソフトウェア技術者とその協力者へのインタビューを分析し、生成型AIツールの使用における精度の役割を明らかにする。
本論文は、コンテキストをインタラクティブに制御する能力を高めることで、このようなトラブルを緩和するための推奨事項で締めくくっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-17T14:25:32Z) - Interactive Agents to Overcome Ambiguity in Software Engineering [61.40183840499932]
AIエージェントは、あいまいで不明確なユーザー指示に基づいて、タスクを自動化するためにますますデプロイされている。
不安定な仮定をし、明確な質問をしないことは、最適以下の結果につながる可能性がある。
対話型コード生成設定において,LLMエージェントが不明瞭な命令を処理する能力について,プロプライエタリモデルとオープンウェイトモデルを評価して検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-18T17:12:26Z) - Learning to Ask: When LLM Agents Meet Unclear Instruction [55.65312637965779]
大きな言語モデル(LLM)は、言語スキルだけでは達成不可能なタスクに対処するための外部ツールを活用することができる。
我々は、不完全な命令下でのLLMツールの使用性能を評価し、エラーパターンを分析し、Noisy ToolBenchと呼ばれる挑戦的なツール使用ベンチマークを構築した。
Ask-when-Needed (AwN) という新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-31T23:06:12Z) - The Evolution of Information Seeking in Software Development: Understanding the Role and Impact of AI Assistants [9.887133861477233]
実践者の行動を求めるAI支援情報とその認知的生産性とスキル開発への影響を理解するために,混合手法による研究を行った。
開発者の情報検索にAIツールの利用が増えていることが,効率の向上を重要なメリットとして挙げている。
当社の取り組みは,情報検索システムと学習支援として,AIツールの開発者への効果的な統合に影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-07T18:27:13Z) - LLM-based Interaction for Content Generation: A Case Study on the
Perception of Employees in an IT department [85.1523466539595]
本稿では,IT企業の従業員が生成ツールを使用する意図を明らかにするためのアンケート調査を行う。
以上の結果から, 生成ツールの比較的平均的な受容性が示唆されるが, ツールが有用であると認識されるほど, 意図が高くなることが示唆された。
分析の結果, 生産ツールの利用頻度は, 従業員が作業の文脈でこれらのツールをどのように認識しているかを理解する上で重要な要因である可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T15:35:43Z) - A Large-Scale Survey on the Usability of AI Programming Assistants:
Successes and Challenges [23.467373994306524]
実際には、開発者はAIプログラミングアシスタントの最初の提案を高い頻度で受け入れない。
これらのツールを使用して開発者のプラクティスを理解するため、多数の開発者を対象に調査を実施しました。
開発者がAIプログラミングアシスタントを使用する動機は、開発者がキーストロークを減らしたり、プログラミングタスクを素早く終了したり、構文をリコールするのに役立つためである。
また、開発者がこれらのツールを使用しない最も重要な理由は、これらのツールが特定の機能的あるいは非機能的要件に対処するコードを出力していないためです。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-30T03:21:53Z) - Read and Reap the Rewards: Learning to Play Atari with the Help of Instruction Manuals [69.76245723797368]
Read and Rewardは、Atariゲーム開発者がリリースしたマニュアルを読むことで、Atariゲーム上のRLアルゴリズムを高速化する。
各種RLアルゴリズムは,設計支援による性能向上とトレーニング速度の向上を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-09T05:47:03Z) - On the Evaluation of Vision-and-Language Navigation Instructions [76.92085026018427]
自動的に生成されたナビゲーション命令を利用することで、視覚・言語ナビゲーションのウェイフィングエージェントを強化することができる。
既存の命令生成装置は包括的に評価されていない。
BLEU、ROUGE、METEORおよびCIDErは接地ナビゲーションの指示を評価するために有効ではないです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-26T01:03:49Z)
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。