論文の概要: Personalizing Personal Health Interfaces: Co-Design with Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.15046v1
• Date: Mon, 14 Sep 2026 05:06:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 07:15:06.08105
• Title: Personalizing Personal Health Interfaces: Co-Design with Generative AI
• Title（参考訳）: パーソナルヘルスインターフェースのパーソナライズ - ジェネレーティブAIとの共設計
• Abstract要約: そこで、Figma Makeを使って、14人の参加者がGoogleとApple Healthのインターフェースを再設計した。 生成的共同設計により、参加者は直接インターフェイスを作成し、意図とモデルのデフォルトの境界を曖昧にする。 保存エージェントとフレキシブルなユーザ指向インタフェースの意義について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.084544865606034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personal health interfaces present wellbeing data through standardized dashboards that rarely fit how people interpret or act on it. Personalizing them to what people would like to see for themselves often requires design and technical expertise, a barrier that generative AI may potentially lower. Therefore, we ask what designs emerge and how it enables and constrains the design process. We conducted a co-design study where 14 participants redesigned Google and Apple Health interfaces using Figma Make. Participants reimagined interfaces that supported personal context, future planning, and interactive experiences, yet conversational AI designs converged around chat-window conventions. AI helped materialize loosely articulated ideas, but model defaults and generation latency shaped iteration. The process more readily operationalized interpretability and accountability than privacy, trust, and emotional safety. Generative co-design let participants create interfaces directly, blurring the boundary between intentions and model defaults. We discuss implications for preserving agency and flexible user-directed interfaces.
• Abstract（参考訳）: パーソナルヘルスインターフェースは、人々の解釈や行動にほとんど適合しない、標準化されたダッシュボードを通じて、幸福なデータを提示する。 自分たちで見たいものをパーソナライズするには、設計と技術的な専門知識が必要になることが多い。 したがって、どのようなデザインが出現し、それが設計プロセスをどのように実現し、制約するかを問う。 そこで、Figma Makeを使って、14人の参加者がGoogleとApple Healthのインターフェースを再設計した。 参加者は、パーソナルコンテキスト、将来の計画、インタラクティブなエクスペリエンスをサポートするインターフェースを再定義した。 AIは、疎結合なアイデアを実現するのに役立ち、モデルデフォルトと生成遅延型のイテレーションを実現した。 このプロセスは、プライバシー、信頼、感情的安全よりも、解釈可能性と説明責任をより容易に操作した。 生成的共同設計により、参加者は直接インターフェイスを作成し、意図とモデルのデフォルトの境界を曖昧にする。 保存エージェントとフレキシブルなユーザ指向インタフェースの意義について論じる。

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