投稿者 global-ai-media 
Google GeminiのWeb版にて、ウィンドウサイズ変更時にチャットのスクロール位置が失われるというUIの不具合が報告されました。この一見些細なバグは、実は多くの企業が直面する「AIモデルの性能」と「アプリケーションとしての品質」のギャップを象徴しています。本記事では、この事象を起点に、日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際に軽視しがちなUI/UXの重要性とリスクについて解説します。
世界的なAIサービスでも起こりうる「フロントエンド」の課題
Googleの開発者コミュニティにおいて、生成AIサービス「Gemini」のWebインターフェースに関する不具合が報告されました。具体的には、ブラウザのウィンドウサイズを変更（リサイズ）した際に、チャット画面のスクロール位置（アンカー）がリセットされ、ユーザーが読んでいた箇所を見失ってしまうというものです。
「たかがスクロールの問題」と思われるかもしれません。しかし、長文の回答や過去のコンテキスト（文脈）を行き来しながら対話を行う生成AIのユースケースにおいて、視線を見失うことはユーザー体験（UX）を著しく損ないます。Googleのようなトップレベルの技術力を持つ企業であっても、生成AI特有の動的なUI挙動の制御には、依然として課題が残っていることを示唆しています。
チャットUI特有の難しさ：ストリーミングと可変長テキスト
従来のWebアプリケーションと異なり、生成AIを組み込んだアプリケーションの開発には特有の難しさがあります。その一つが、LLM（大規模言語モデル）からの回答が「ストリーミング」で返ってくる点です。
トークン（文字や単語の単位）が逐次生成され、画面上のコンテンツ量がリアルタイムに変動し続ける中で、スクロール位置を適切に維持したり、ユーザーが意図的に遡って読んでいる状態を阻害しないように制御したりすることは、高度なフロントエンドエンジニアリングを要します。今回のGeminiのバグは、レスポンシブ対応（画面サイズに応じた表示調整）と、この動的なコンテンツ生成の制御が衝突した結果生じたものと推測されます。
日本企業における「PoC疲れ」とUI品質の関係
日本国内でも多くの企業が生成AIの導入を進めていますが、いわゆる「PoC（概念実証）疲れ」に陥るケースが散見されます。その原因の多くは「回答精度」に求められがちですが、実務の現場では「使い勝手の悪さ」が利用定着を阻んでいるケースも少なくありません。
日本人は世界的に見てもソフトウェアの品質に対する要求水準が高い傾向にあります。どれほど高精度なLLMを裏側で動かしていても、UIがカクついたり、スクロールが意図しない挙動をしたりすると、ユーザーはシステム全体への信頼を失います。「システムが不安定だから、AIの回答も間違っているのではないか」という心理的なバイアスがかかるためです。
特に業務効率化ツールとして社内展開する場合や、顧客向けサービスとして組み込む場合、モデルの選定（GPT-4か、Claudeか、Geminiか）に注力するあまり、この「ラストワンマイル」であるUI/UXの実装がおろそかになると、プロジェクトは失敗します。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiのUI欠陥事例から、日本の意思決定者や開発者が学ぶべき点は以下の通りです。
1. フロントエンドエンジニアリングへの投資
AI開発＝データサイエンティストやMLエンジニアの仕事、という認識を改める必要があります。AIの出力を人間にとって扱いやすい形に変換し、違和感なく提示するためには、高度なフロントエンド技術が不可欠です。予算配分やチーム構成において、UI/UX担当者の比重を高めることを推奨します。
2. 「信頼」を支える品質管理
AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクが叫ばれる中、ユーザーに安心して使ってもらうためには、アプリケーションとしての挙動が堅牢であることが前提条件となります。特に日本では、細部の挙動の粗さが「品質への不信感」に直結するため、リリース前のUIテストは従来以上に厳格に行う必要があります。
3. ベンダー選定時の評価基準
SaaSやパッケージ製品を選定する際、AIモデルのスペックだけでなく、「レスポンス生成中の操作性」や「マルチデバイスでの挙動」など、実際の利用シーンに即したUI検証を評価項目に加えるべきです。
AI技術は魔法ではなく、ソフトウェアエンジニアリングの延長線上にあります。モデルの賢さだけでなく、「道具としての使いやすさ」に目を向けることが、日本企業におけるAI活用の成功率を高める鍵となるでしょう。