論文の概要: Extending the UXR Point of View Pyramid: A Generative AI-Augmented Methodology for Human-Centred AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.31143v1
• Date: Fri, 29 May 2026 10:51:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.553487
• Title: Extending the UXR Point of View Pyramid: A Generative AI-Augmented Methodology for Human-Centred AI Systems
• Title（参考訳）: ビューピラミッドのUXRポイントを拡張する:人間中心のAIシステムのためのジェネレーティブAI拡張方法論
• Authors: Festus Fatai Adedoyin, Huseyin Dogan, Melike Akca, Abiodun Adedeji,
• Abstract要約: 我々は、AIを付加したPoVピラミッド、合成と仮説生成のための構造化されたプロンプトアーキテクチャ、AI対応のプレイブックカードシステムを定式化する。 ジェネレーティブAIは、分析的な権威ではなく、人間の検証と規制の意識に基づく支援メカニズムとして位置づけられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8665975431697432
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rising household debt and cost-of-living pressures in the United Kingdom have intensified the role of AI-driven financial technologies in mediating credit assessment, repayment structuring, and debt support services. These systems increasingly shape consequential financial decisions, yet they operate within complex socio-technical environments characterised by regulatory constraint, algorithmic opacity, and heightened vulnerability risk. User Experience Research (UXR) Points of View (PoVs) are critical in translating heterogeneous research evidence into strategic direction for product and governance decisions. However, the existing UXR PoV framework was not designed for AI-mediated financial systems where interpretability, fairness, and accountability are central. This paper extends the UXR PoV pyramid into an AI-augmented methodological framework for Human-Centred AI debt management technologies in the UK financial services context. We formalise (1) an AI-Augmented PoV Pyramid, (2) a structured prompt architecture for synthesis and hypothesis generation, and (3) an AI-enabled Playbook Card system that embeds Generative AI into UXR workflows while preserving traceability and ethical oversight. Generative AI is positioned not as an analytic authority, but as an epistemic support mechanism subject to human validation and regulatory awareness. By grounding the framework in debt management technologies, including affordability assessment, repayment planning, and financial stress prediction systems, this work advances UXR methodology for high-stakes financial AI environments and contributes to the evolution of responsible, AI-powered UXR practice within the CHI community.
• Abstract（参考訳）: 英国における家計債務の増加と生活費の圧迫により、信用評価、返済構造、債務支援サービスの仲介において、AI主導の金融技術が果たす役割が強まった。 しかし、規制の制約、アルゴリズムの不透明さ、脆弱性リスクの増大によって特徴づけられる複雑な社会技術的環境の中で運用されている。 ユーザエクスペリエンスリサーチ(UXR) ポイント・オブ・ビュー(PoV)は、異質な研究証拠を製品およびガバナンス決定のための戦略的方向性に翻訳する際に重要である。 しかし、既存のUXR PoVフレームワークは、解釈可能性、公正性、説明責任が中心的なAI経由の金融システム向けには設計されていない。 本稿では、UXR PoVピラミッドを、英国金融サービスにおける人中心型AI負債管理技術のためのAI拡張手法フレームワークに拡張する。 我々は,(1)AI強化されたPoVピラミッド,(2)合成と仮説生成のための構造化されたプロンプトアーキテクチャ,(3)トレーサビリティと倫理的監視を維持しつつ,生成AIをUXRワークフローに組み込むAI対応のプレイブックカードシステムを定式化した。 ジェネレーティブAIは、分析的な権威ではなく、人間の検証と規制の意識に基づく疫学的な支援メカニズムとして位置づけられている。 この研究は、手頃なアセスメント、返済計画、金融ストレス予測システムなど、債務管理技術の枠組みを基盤として、高額な財務AI環境のためのUXR方法論を推進し、CHIコミュニティ内のAIを活用したUXRプラクティスの進化に貢献する。

関連論文リスト

• The Buy-or-Build Decision, Revisited: How Agentic AI Changes the Economics of Enterprise Software [0.0]
  生成的人工知能の進歩は、企業アプリケーションのためのメイク・アンド・バイの判断の経済性を阻害している。 本稿では,メイク・オー・バイ決定の根底にある要因を再評価するために,概念研究アプローチを採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-29T09:47:47Z)
• The economic alignment problem of artificial intelligence [0.0]
  我々は、成長ベースのシステム内で高度なAIを開発することは、社会的、環境的、実在的なリスクを増大させる可能性があると論じる。 成長後の研究は、AIのリスクを大幅に削減できる概念とポリシーを提供することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-25T12:22:46Z)
• Agentic AI for Financial Crime Compliance [0.0]
  本稿では、デジタルネイティブ金融プラットフォームにおける金融犯罪コンプライアンス(FCC)のためのエージェントAIシステムの設計と展開について述べる。 このコントリビューションには、リファレンスアーキテクチャ、現実世界のプロトタイプ、およびAgentic AIが規制下で再構成できる方法に関する洞察が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-16T14:53:51Z)
• Never Compromise to Vulnerabilities: A Comprehensive Survey on AI Governance [211.5823259429128]
  本研究は,本質的セキュリティ,デリバティブ・セキュリティ,社会倫理の3つの柱を中心に構築された,技術的・社会的次元を統合した包括的枠組みを提案する。 我々は,(1)防衛が進化する脅威に対して失敗する一般化ギャップ,(2)現実世界のリスクを無視する不適切な評価プロトコル,(3)矛盾する監視につながる断片的な規制,の3つの課題を特定する。 私たちのフレームワークは、研究者、エンジニア、政策立案者に対して、堅牢でセキュアなだけでなく、倫理的に整合性があり、公的な信頼に値するAIシステムを開発するための実用的なガイダンスを提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-12T09:42:56Z)
• Generative AI in Financial Institution: A Global Survey of Opportunities, Threats, and Regulation [3.410195565199523]
  ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)は、グローバルな金融環境を急速に変えつつある。 この調査は、金融エコシステム全体でのGenAI採用の概要を提供する。 我々は、AI生成フィッシング、ディープフェイク対応詐欺、AIシステムに対する敵攻撃など、新たな脅威について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-30T12:25:30Z)
• Managing extreme AI risks amid rapid progress [171.05448842016125]
  我々は、大規模社会被害、悪意のある使用、自律型AIシステムに対する人間の制御の不可逆的な喪失を含むリスクについて説明する。 このようなリスクがどのように発生し、どのように管理するかについては、合意の欠如があります。 現在のガバナンスイニシアチブには、誤用や無謀を防ぎ、自律システムにほとんど対処するメカニズムや制度が欠けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:59:06Z)
• An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI) for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
  本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。 目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)

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。