2025年9月03日·1 分
非専門家にAIをわかりやすく説明するウェブサイトの作り方
非専門家にAIの能力を明確に説明するための計画、執筆、デザインのステップバイステップガイド。例、UXのコツ、信頼性を示す方法を含む。
非専門家にAIの能力を明確に説明するための計画、執筆、デザインのステップバイステップガイド。例、UXのコツ、信頼性を示す方法を含む。
ページを一つも書く前に、「非専門家」が誰なのかを正確に決めてください。単に「一般の人」ではたいてい不十分で、異なる期待を持って訪れるとAIは誤解されやすくなります。
主なグループを一つ選び（必要なら二次グループを一つ）、例えば：
各グループについて、既に知っていること、心配事、下すべき意思決定を短く書いてください。これが適切な詳細レベルと適切な事例の選定に役立ちます。
非専門家はまず実用的な答えを探します。コンテンツ計画は営業通話、サポートチケット、研修、コメント欄に出てくる質問から始めてください：
これらに明確に答えられなければ、どんなに見た目を整えてもサイトはマーケティングに見えてしまいます。
重要な成果を少数に絞ってください。よくある目標は：
目標が何を強調するか（明快さ、安心感、意思決定支援、実践的ガイダンス）を決めます。
目標に合う指標を選び、サイトを継続的に改善してください。例：
レビュー頻度（毎月または四半期）を決め、まだ誤解が残る箇所を調整します。
人はツールの長い一覧を見るよりも、AIができる「仕事」をいくつかに分けて示されると理解が速くなります。目安は3～6個のバケットです。
訪問者が日常の仕事で認識できるカテゴリを選びます。一般的な例：
各バケット名は単純な名詞（「テキスト」「画像」）か明確な動詞フレーズ（「文書から答えを見つける」）にしてください。説明が必要な凝った名前は避けます。
一貫性は混乱を減らします。各バケットには短い4つの要素を書きます：
この構成は、読者が素早く比較でき、期待を設定して過負荷にしません。
非専門家は通常、モデル名・ベンチマーク・パラメータ数・ランキングを知る必要はありません。代わりに利用者向けの指針を載せます：
技術用語を出す場合はオプション（短い注やツールチップ）にして、メインは親しみやすく保ちます。
良いAI解説サイトは予測可能に感じられます：どこにいるか、次に何を読むか、どこまで深く行くかがわかること。目的はすべてを一度に見せることではなく、「興味がある」から「判断できる」まで導くことです。
トップナビは小さく意味のある項目だけにします。実用的な基礎サイトマップ例：
この構成は初めての訪問者にわかりやすい入口を提供し、特定の答えを探すリピーターにも使いやすくします。
素早く進めたい場合は、この構造を静的ドキュメントではなく動くサイトとしてプロトタイプするのが有効です。例えば、チームはKoder.aiのようなツールでチャットブリーフからReactベースの解説サイトを生成し、「プランニングモード」やスナップショット、ロールバックを使ってコンテンツとナビゲーションを反復できます。
多くの非専門家は「機能」や「モデル」の意味を知らないため、ホームやメニューから見える「ここから始める」経路（3～5段階）を用意します。例：
各ページは層で設計します：最初に短い概要を置き、必要に応じて詳細へ進めるようにします。例えば機能ページは1段落の要約の後に「典型的な入力」「典型的な出力」「向いている用途」「注意点」などの拡張セクションを置きます。基本だけ知りたい人は早く止められます。
長いページを避け、関連コンセプトをつなげてください。例えば「ハルシネーション（作り話）」について読んでいる人には用語集や関連FAQを促すリンクを示し、サイト全体をガイド付き学習体験にします。
平易な言葉は「手抜き」ではありません。読者がAIの動作、できないこと、次に何をすべきかを理解できるよう摩擦を減らす作業です。
短い文、能動態、一段落一アイデアを目指します。複雑さで正確さが損なわれ始めたら、専門用語に頼るより一文で文脈を補ってください。例えば「モデルが一般化する」と言う代わりに：「過去の例からパターンを学び、そのパターンを使って新しい推測を作る」と説明します。
ほとんどのAI用語にはより簡単な言い換えがあります。デフォルトで日常語を使い、どうしても必要な専門語だけ導入してすぐ定義します。
例：
必要な専門語は一度だけ簡潔に定義し、その後は同じ語を使い続けてください。
一貫性は余計な説明より混乱を減らします。どの用語を主要語にするかを決め、それ以外は必要最小限に留めます。
例えば「AIシステム」「AIモデル」「アルゴリズム」のどれを主要語にするかを決め、補助的な語は一度だけ注記します。
また出力の呼び方（”提案”か”回答”か）も一貫させます。意味を変える意図がない限り語を切り替えないでください。
各ページは「ここで得られるもの」を3～5の箇条書きで示すと、非専門家がすぐに方向付けできます。
良い要約は通常次を含みます：
こうすることで本文は読みやすく保ちつつ、安全に使うための精度も失いません。
何が入って何が処理されて何が出るか、そして人が次に何をするかを図で示すと理解が早まります。図は長い説明を省き、「魔法の箱」的誤解を減らします。
訪問者が何を用意する必要があるかを明確にします。一般的な入力種類：
パターンとしては：**「Xを与えるとYができる。与えないと推測する」**が有用です。
出力を平易な語で名前を付け、どんな形かを示します：
また出力が何でないかも明示してください：保証された最終決定や完全な真実ではないことを記載します。
短い図が画面に収まるようにします：
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
“Processing”は高レベルに留め、内部のモデル詳細は不要です。目的は明快さでありエンジニアリング解説ではありません。
図の横に「使う前に」の短い注意を置きます：
これにより図が実践的なワークフローになります。
事例はAIを抽象的なものから実用的なものに変えます。各機能ページに5～10件の現実的な事例（1ページまたはパネル単位）を用意してください。短く、親しみやすいシナリオが有効です。
各事例は一貫した構成にします：
こうしたモデルを使い、要約、ブレインストーミング、データ支援、カスタマーサポート草案などにも同様のセットを作ってください。
Before: 「今日中に必要です。できないなら今すぐ言ってください。」
After（AI支援）: 「本日17時までに進捗を共有いただけますか？難しいようならご連絡ください。調整します。」
チェックすべき点： 関係性に合ったトーンか、責任の無い約束が入っていないか、機密情報が含まれていないか。
Before: 「ローンチについて話した。リスクあり。サムがベンダーについて話した。」
After（AI支援）: 「アクション：(1) サムが水曜までにベンダーのリードタイムを確認する。 (2) プリヤが金曜までにローンチチェックリストを作成する。リスク：ベンダー遅延、承認担当不明。」
チェックすべき点： 名前や担当が正しいか、日付が合っているか、AIが埋めた決定を本人に確認すること。
Before: 「プレッシャーに強いロックスターを探している。」
After（AI支援）: 「締め切り管理、明確なコミュニケーション、優先順位付けができるコーディネーターを募集します。」
チェックすべき点： バイアスのある表現が除かれているか、要件が現実的か、アクセシビリティが考慮されているか。
Before: 「こちらのミスではありません。使い方を間違えています。」
After（AI支援）: 「ご不便をおかけして申し訳ありません。状況を把握したいので、実行した手順と表示されたエラーメッセージを教えていただけますか？」
チェックすべき点： ポリシーに沿っているか、過失の認め方に注意があるか、不要な個人情報を求めていないか。
Before: 「書類不備により保留中です。」
After（AI支援）: 「必要書類が不足しているため処理を完了できません。お送りいただくもの：90日以内の日付の住所確認書類。」
チェックすべき点： 要件が正しいか、非ネイティブにもわかりやすいか、余計な個人情報を集めていないか。
ダウンロード可能なプロンプトは有用ですが、常に最新に保てる場合にのみ公開してください。公開する場合は最終更新日を明記し、どのモデル／ツールで検証したかを示し、動作しなくなったときに報告できる仕組みを用意します。
人は数学の授業はいりませんが、不確実性を平易に伝えてほしいです。効果的な枠組みは：AIはデータのパターンに基づいて出力を予測するもので、人のように確実に「知っている」わけではない、という一文です。これだけで多くの混乱が防げます。
日常語で失敗の仕方を明示します：
こうした問題は注釈や関連機能の近くに隠さず書くことが大事です（例えば「要約」や「質問応答」ページにハルシネーションの注意を置く）。
「システムは学習したパターンに基づいてもっともらしい次の語を選んでいます」といった表現を使い、その意味として「自信があっても間違っていることがある」と付け加えます。信頼度スコアや「誤りの可能性あり」ラベルを表示する場合は、次に何をすべきか（二重確認、出典要求、信頼できる参照と比較）を示してください。
医療、法務、財務に関連する提案をする場合は警告ブロックを入れてください：AIの出力は専門家の助言に代わるものではなく、重要な詳細を欠く可能性があり、資格を持つ専門家による確認が必要であることを明示します。曖昧な注意書きは避け、リスク（誤診、コンプライアンス違反、誤った課税助言など）を具体的に名前で示してください。
| Best for | Not for |
|---|---|
| メール、要約、アウトラインの初稿作成 | 医療診断や治療方針の決定 |
| ブレインストーミングや質問項目の作成 | 法的解釈、契約承認、コンプライアンスの最終判断 |
| 初級者向けの概念説明 | 最終的な投資判断や確実な財務決定 |
| ノート整理やチェックリスト生成 | 検証なしに正確性が必要な作業 |
ユーザーはすべての技術詳細を知る必要はありませんが、「自分のデータはどうなるのか」「何が安全策か」という問いには具体的な答えを求めます。透明性を重要な要素として扱ってください。
何を収集し、何を収集しないか、理由を読みやすく具体的に説明する専用ページを作ります。よくある入力の例を示すと理解が早まります。
含める項目例：
一般ユーザーはAI出力が「検証済み」とは思いませんが、誤解を避けるため過剰な期待を与えない表現にします。高レベルでの安全対策を示しつつ、完璧な保護を主張しないでください。
含める安全対策例：
短い「上手に使うための」セクションで適切な利用場面と注意すべき赤旗を示し、明確なエスカレーション手順を添えます：
誰が製品の背後にいるか、どのように維持されているかが見えると信頼が育ちます。例えば：
透明性が一貫して具体的であれば、AIの説明はマーケティングではなく実務的なガイダンスに近づきます。
用語集とFAQは初心者の“補助輪”になります。さらに専門家間で定義が揺れないようにする役割も果たします。
エントリは短く具体的に、コンピュータサイエンスを学んだことがない人向けに書きます。まずは頻出用語から：
各エントリの下に小さな行で「“別の言い方”があるかも」として、よくある同義語や近い用語を列挙します。
機能ページでは用語が初出する箇所に一文のツールチップを付けます。ツールチップは読書を邪魔せず、以下を守ると効果的：
FAQは読者が既に抱いている疑問や懸念に答えるべきです。含めるとよい質問例：
用語集とFAQが見つけやすく一貫していれば、読者は用語の解読に時間を取られず、AIが何をできるかに集中できます。
AIをわかりやすく説明するサイトは読みやすさを重視すべきです。慣れない概念を学ぶとき、デザインが負担にならないようにします。
タイポグラフィと余白で理解を助けます：
密な内容は短い段落に分け、見出しで各部分の目的を示します。専門用語を導入する場合は本文の前に一文の注で定義するとよいです。
非専門家はまず斜め読みをしてから読むかを決めます。ページごとに一貫したパターン（明確な見出し、1段落の「ここで学ぶこと」、説明の構造化）を用い、ナビゲーションを予測可能にします（トップメニュー＋パンくずや「概要に戻る」など）。
コールアウトは目的を持って使いましょう（「重要な要点」「よくある誤解」「試してみるプロンプト」など）。繰り返しは避けます。
アクセシビリティ向上はすべてのユーザーに利点を与えます。必須の点：
フローや比較は小さい画面で壊れやすいので、積み重ねカードやアコーディオン、左右比較を縦方向の「Before→After」に変換するパターンを使います。タップ対象は大きく、ホバーのみのインタラクションは避けます。
良い解説は「これで終わり」ではなく、読者が次に何をするかを手助けします。押し付けがましくなく、訪問者の意図に合わせた行動を用意してください。
少数の明確なコールトゥアクションを用意し、それぞれの目的を明示します：
文言は具体的に（何が得られるか、どれくらい時間がかかるか、何が必要か）を示します。
インタラクティブな道筋を作るなら「サンプルアプリを作る」CTAも有効です。Koder.aiのようなプラットフォームは短いチャットブリーフから動くWeb体験（Reactフロント、Go/PostgreSQLバックエンド）を生成でき、情報アーキテクチャやデモの検証に役立ちます。
初学者を初心者コンテンツに通したり、専門家を余計な導入に通さないでください。ページ上部に簡単な「私は学習中／評価中」のようなボタンを置くだけで導線を分けられます。
フォームを置くなら必要な情報（サンプルファイル、業界、目標、制約）とその後の流れを示します。可能なら：
AI関連情報は変化が速いので、担当者を決め、レビュー頻度（月次・四半期）を設定し、簡単なバージョン情報（「最終確認：YYYY年MM月」「何が変わったか」）を載せて信頼性を保ちます。
インタラクティブなデモやツールに紐づく場合はソフトウェアリリースと同様に変更管理、ロールバック、変更点のドキュメントを用意してください（Koder.aiのスナップショットやロールバック機能のようなツールは、素早い反復でリスクを減らすのに役立ちます）。
まず主要な非専門家グループを1つ選び（必要なら副次的なグループを1つ）、各グループについて短いプロファイルを書きます：
これで説明のレベルが適切になり、「一般的な聴衆」という曖昧さを避けられます。
必ず実際のソース（営業通話、サポートチケット、オンボーディング、コメント）から質問を集めてください。信頼や意思決定に関わる質問を優先します。例えば：
これらに明確に答えられないと、見た目は洗練されていてもサイトがマーケティングに見えてしまいます。
実際に重要な成果に結びつく1～3個の目標を選んでください。よくある例：
主要なページは少なくとも1つの目標に沿うように設計しましょう。
目標に合った指標を選び、定期的に（毎月か四半期ごと）レビューします。役立つ指標の例：
結果に基づいて、まだ誤解が残る箇所のコンテンツを改善します。
機能を長いツール一覧で示すよりも、訪問者が日常業務で認識しやすい3～6個の“仕事”カテゴリにまとめると理解が早くなります（例：テキスト、画像、音声、検索・Q&A、スプレッドシート）。
カテゴリ名はシンプルで文字通りのものにして、説明が必要な遊び心あるラベルは避けてください。
各機能ページで同じミニテンプレートを使うと比較しやすくなります：
一貫性があれば、深く読まずとも機能を比べられます。
通常はモデル名、ベンチマーク、パラメータ数、ランキングなどは省き、ユーザー向けの指針で置き換えます。例：
技術用語をどうしても出す場合はオプション（ツールチップや短い注）にして、メインページは親しみやすく保ちます。
トップナビゲーションは小さく、予測しやすくしておくのが基本です。実用的なサイトマップ例：
また、初心者向けの「Start here（ここから始める）」経路を目立つ場所に置くと、好奇心から判断までの導線を作れます。
簡潔な文、能動態、一段落に一つの考えを心がけてください。専門用語は日常語に言い換え、どうしても使う場合はすぐに一文で定義します。
また、主要概念ごとに一つの語を選んで統一することで、繰り返し説明するより混乱を減らせます（例：「AIシステム」をメイン用語に決めるなど）。
機能に影響する箇所の近くに制限を書き、重要な場面（医療・法務・財務など）では明確な警告を出してください。単純な説明としては：
ユーザーに次に取るべき行動（確認・編集・検証・エスカレーション）を明示しましょう。
実際の入出力を示す図は「魔法の箱」的な誤解を減らすのに有効です。図と一緒に簡単な実務上の注意（チェック、編集、検証、人による承認の必要性）を添えて、すぐ使えるワークフローにしてください。
また、デモや事例は各機能ごとに5～10件程度を目安に用意すると抽象感が薄れます。