Web上での意思決定に対するプロアクティブおよびリアクティブなガイダンスの実現：WebSeekを用いたデザインプローブ

Facilitating Proactive and Reactive Guidance for Decision Making on the Web: A Design Probe with WebSeek

January 21, 2026

著者: Yanwei Huang, Arpit Narechania

cs.AI

要旨

ChatGPT AgentやGenSparkなどのWeb AIエージェントは、日常的なWebタスクにますます利用されているが、依然としてテキストベースの入力プロンプトに依存し、ユーザーの意図を能動的に検知できず、インタラクティブなデータ分析と意思決定のサポートを提供しない。我々はWebSeekを提案する。これは混合主導型のブラウザ拡張機能であり、ユーザーがWebページから情報を発見・抽出し、インタラクティブなキャンバス内でテーブル、リスト、視覚化などの具体的なデータアーティファクトを柔軟に構築、変換、洗練できるようにする。この環境内では、ユーザーはテーブルの結合や視覚化の作成などのデータ変換を含む分析を実行できる一方、組み込みAIが文脈を考慮したガイダンスと自動化を能動的に提供し、明示的なユーザー要求に受動的に対応する。WebSeekをプローブとして用いた探索的ユーザー調査（N=15）により、参加者の多様な分析戦略が明らかになり、人間とAIの協働における透明性と制御性への欲求が浮き彫りになった。

English

Web AI agents such as ChatGPT Agent and GenSpark are increasingly used for routine web-based tasks, yet they still rely on text-based input prompts, lack proactive detection of user intent, and offer no support for interactive data analysis and decision making. We present WebSeek, a mixed-initiative browser extension that enables users to discover and extract information from webpages to then flexibly build, transform, and refine tangible data artifacts-such as tables, lists, and visualizations-all within an interactive canvas. Within this environment, users can perform analysis-including data transformations such as joining tables or creating visualizations-while an in-built AI both proactively offers context-aware guidance and automation, and reactively responds to explicit user requests. An exploratory user study (N=15) with WebSeek as a probe reveals participants' diverse analysis strategies, underscoring their desire for transparency and control during human-AI collaboration.