ドキュメンテーションはまだお母さんのファイルキャビネットにある

ドキュメンテーションはまだお母さんのファイルキャビネットにある 考えてみると、これはかなり奇妙なことです。ほとんどのドキュメンテーションは、ファイル、フォルダ、階層に整理されています。ドキュメントはフォルダの中の別のフォルダの中に入れられ、表面上はきれいに整頓されています。問題は、知識がそのように振る舞うことはめったにないということです。コンポーネントのアクセシビリティに関する決定は、デザイン、エンジニアリング、コンテンツ、カスタマーサポートに影響を与える可能性があります。では、それに関するドキュメンテーションをどこに置けばよいのでしょうか？主題が複雑になるほど、その選択はより困難になります。 現代のデスクトップは、1970年代にXerox PARCで開発されました。初期のグラフィカルユーザーインターフェースは、オフィスワーカーに馴染みがあったため、ドキュメント、フォルダ、ファイルシステムといった物理的なオフィスの概念から多くを借用しました。50年経った今でも、私たちは同じメンタルモデルを使用しています。しかし、30歳未満の人が物理的なファイルキャビネットを使ったことがある人はどれくらいいるでしょうか？ 私たちが受け継いだファイルキャビネット 私たちのデジタル世界のどれほど多くが、この古いオフィスのメタファーに基づいて構築されているかを、私たちはめったに立ち止まって考えません。かつて、私は同僚がすべてのファイルをMacのデスクトップに直接保存していたことがあります。彼は空間的にナビゲートし、ドキュメントを画面上の異なるゾーンに配置し、それらがどこにあるかの筋記憶を発達させました。彼がそれらがデスクトップフォルダの下のディレクトリ構造内に保存されていることに気づいていたかどうかさえ、私は確信がありません。私は、フォルダの中のドキュメントという考え方で育ち、UXデザイナーとして、ウェブサイトの情報アーキテクチャを拡張しました。しかし、もし私たちがこのツリー構造で準備されていなかったらどうでしょうか？おそらく、より創造的で空間的なインターフェースが登場したかもしれません。 人々は図書館員のようにドキュメンテーションを閲覧しない 情報探索（Information Foraging）という理論があります。これは、人々が階層を体系的に探索するのではなく、手がかりをたどると示唆しています。Peter PirolliとStuart Cardは、人々を情報探索者（information foragers）と描写しています。ウェブで何かを探している人々にとって、これは非常に素晴らしい言葉です。小動物を探すアナグマのように、私たち人間は有用な情報が近くにある可能性を示す兆候を探し、常に探索を続けるかどうかを決定しています。これは、ドキュメンテーションのユーザーがしばしば以下のような行動をとる理由を説明するのに役立つかもしれません。 * 閲覧する前に検索する * 数レベル探索した後に停止する * 同僚に尋ねる * 重複したドキュメントを作成する 情報はしばしば存在しますが、人々はそれがどこに保存されているかを本能的に見つけることができません。それを設定した人にとっては理にかなっていましたが、キャビネットの数段下、冬のセーターやハイキングソックスと一緒にしまわれていたため、見つかることはありませんでした。私たちは皆、あのチームのConfluence wikiに慣れています。 知識は一つのフォルダに収まらない デザインシステムに戻ると、コンポーネントのアクセシビリティに関する決定は、キャビネットのどの引き出しにも入れられる可能性があります。 * デザイン * エンジニアリング * コンテンツ * アクセシビリティ * カスタマーサポート しかし、私たちのフォルダ構造は、私たちに一つの場所を選ぶことを強制します。その瞬間、他のすべての経路がより困難になります。研究者たちはこの限界について何十年も議論してきました。1990年代初頭のセマンティックファイルシステムに関する研究は、情報は物理的な場所ではなく、属性と意味によって検索可能であるべきだと主張しました。人々は通常、情報についてトピックやタスクの観点から考えますが、従来のファイルシステムは情報を場所によって整理します。 AIが問題点を露呈させる これをAIがどのようにナビゲートするかと比較してみてください。ほとんどの現代のAI検索システムは、従来のドキュメントリポジトリが行うような、フォルダ構造に主に依存していません。デザイントークンのページは、それが「Design System → Foundations → Accessibility → Colour」の中にあるからではなく、カラーコントラストについて言及しているために取得できます。 AIシステムで作業するほど、フォルダはストレージメカニズムであり、知識アーキテクチャではないことが明らかになります。AIは、人間が長年取り組んできた問題を露呈させています。 ストレージアーキテクチャから知識アーキテクチャへ 私たちは、絶え間ないコンテキストスイッチの世界に生きています。私の神経多様性の脳は、ブラウザタブ、アプリケーション、メッセージ、そして私の電話の間を絶えず移動しています。そのような環境で、人々がドキュメントの唯一の「正しい」場所を覚えておくことを期待するのは、ますます非現実的になっています。ツリーベースの組織構造は、私たちのツールやワークフローに深く埋め込まれているため、すぐに消える可能性は低いです。より有用な質問は、それらの構造内の情報をより簡単に見つけられるようにするにはどうすればよいかということです。 知識の単一の「ホーム」に依存するのではなく、複数の方向から発見できるようにすべきです。現代のドキュメンテーションは、同じ情報への複数の経路から恩恵を受けます。 * 検索 * メタデータ * タグ付け * クロスリンク * 関連コンテンツ * 参照 * セマンティック関係 この考えは、Chase McCoyの先見の明のある記事「Design systems as knowledge graphs」にいつも私を連れ戻します。彼は、デザインシステムは基本的に孤立したアセットのセットではなく、相互接続された知識の集合体であり、個々の情報の保存場所を知ることよりも、概念間の関係を理解することの方がしばしば価値がある、と論じています。私は過去数年間、ノートテイキングのためにObsidianを使用しており、その最も強力な機能の1つは、タグとリンクが関係性のグラフを作成する方法です。ノートを厳格な階層に押し込めるのではなく、アイデアがどのように接続され、重なり合い、交差するかを示します。それは、私がこれまでに使用したどのフォルダ構造よりも、知識が実際にどのように機能するかにより近いです。 アクセシビリティが常にこの方向を指し示していたのではないかと疑問に思い始めています（得意げな顔）。アクセシビリティの繰り返しテーマの1つは、情報が単一の経路に依存すべきではないということです。意味を伝えるために、色だけ、形だけ、または視覚的な位置だけを頼ることはありません。ドキュメンテーションにも同じ原則が適用されます。人々が検索、ナビゲーション、リンク、メタデータ、関連コンテンツを通じて情報に到達できる場合、情報は発見しやすくなります。人間が情報を見つけるのを助けるのと同じ特性が、AIシステムがそれを検索するのを助けます。 * 明確な構造。 * 意味のある見出し。 * 有用なメタデータと説明。 * 一貫した言語。 * 概念間の強い関係。 目標は、情報を保存する完璧な場所を見つけることではありません。それは、人がどのような経路でそこに到達しても、簡単に見つけられるようにすることです。 引き出しを閉める 長年、私たちはドキュメンテーションをファイルキャビネットのように扱ってきました。適切なフォルダに物を入れ、ラベルを付けます。しかし、私がどれほど心を痛めても、人々は私が注意深く作成した階層をさまよい、その分類法を賞賛することはめったにありません。彼らは検索し、スキムし、リンクをたどります。そして、情報を見つけることが仕事のように感じられた瞬間、彼らは離れてしまい、誰かに尋ねてしまいます。 AIがあなたのドキュメンテーションにアクセスできるようになると、どこに何をファイルしたかは気にしません。それは意味、コンテキスト、そして関係性を通じて情報を見つけます。ドキュメンテーションの未来は、より大きなファイルキャビネットに良いラベルを付けたものではありません。それは、人間と機械の両方が複数の方向から発見できる、つながりのある知識の集合体です。フォルダ、ファイルキャビネット、またはYour Mumについて強い意見がある場合は、Blueskyで私に連絡してください。