AI ベースのプロジェクトでデザイン思考を使用する理由は何ですか?

翻訳者 | Li Rui

レビュアー | Sun Shujuan

人工知能開発マネージャーやデザイナーは、より人間中心でアジャイルな人工知能システム開発を構築するためにデザイン思考手法をよく使用します。

企業のプロジェクト開発にとって、適切なプロジェクト管理方法を選択することは非常に重要です。これは、開発者がエラーを減らし、開発プロセスをスピードアップし、ターゲット グループ間で問題を特定するのに役立ちます。開発者は対象グループのニーズを深く理解した後にのみ、問題に対する解決策を開発できます。問題発見に重点を置いたプロジェクト管理手法は数多くあり、デザイン思考もその 1 つです。

人工知能は人々の生活においてより重要かつ重要な部分になりつつあります。自動運転車から Siri や Alexa などの音声アシスタントに至るまで、人工知能をベースにした製品やサービスはいたるところにあります。 AI デザイン思考は、リソースが限られた予測不可能な環境において無駄がなく反復的な方法で動作できる人工知能システムを設計するプロセスです。 AI は予測可能なルールや動作には従わないため、AI 向けの設計には、他の種類のテクノロジ向けの設計とは異なるスキルが必要です。企業は、AI がプロセスにどのような影響を与えるか、AI プロジェクトに AI を実装する方法についてさらに理解する必要があります。

デザイン思考とは何ですか?

デザイン思考は、完璧な開発プロセスを作成するための古くからある (しかし非常に現代的な) 方法の 1 つです。このアプローチはユーザーから始まり、ユーザーを開発全体の中心に置きます。ユーザーのニーズ、感情、気持ち、問題は開発チームにとって最も重要なものであるべきです。

1960 年代、探検家たちはデザイン思考を中心に最初のアイデアを練り始めました。そのアイデアは、L. Bruce Arche の著書『The Visual Thinking Experience』に記載されています。彼らの目標は、画家、作家、デザイナーなどのクリエイティブな人々のためのツールとベスト プラクティスを実際の製品やサービスの開発に使用することです。

しばらくの間、デザイン思考は IT の世界では少し忘れられていたか、アジャイルやスクラムの時代では最も人気のある手法ではありませんでしたが、デザイン思考の実装によるプロジェクトの明らかな改善によってその人気が高まりました。思考力 より迅速かつ適切な意思決定、企業が対象グループの問題を明確に理解できるようになること、プロジェクト全体のリスクを軽減することなど、その度合いは向上し続けています。

デザイン思考の方法論は人工知能プロジェクトの開発にどのように適応しますか?

人工知能にデザイン思考を適用する際の課題の 1 つは、普遍的なアプローチがないことです。数年間同様のプロジェクトに取り組んだ後、Nexocode は、ソフトウェア開発コミュニティで人気のあるデザイン スプリント フレームワーク ソリューションなど、デザイン思考の多くのフレームワークとソリューションを使用する、成熟した実戦テストされたプロセスを開発しました。知識と経験を統合して一致させ、機械学習によるイノベーションを目指すすべての企業向けのロードマップを作成します。これは、各クライアントに合わせた AI デザイン スプリント ワークショップから始まり、AI の機会の調査、プロトタイプの作成、および可能な AI 実装のテストに焦点を当てます。私たちは、すべての企業が、なぜ、どこで、どのようにプロジェクトを開発する必要があるのか​​を理解するために、有用な AI プロジェクトを開発したいと考えていると考えています。そのため、AI デザイン スプリントではこれらのトピックに焦点を当てています。これはほんの始まりにすぎませんでしたが、クライアントがプロジェクトの開発を継続することを決定した後は、実行されるすべてのステップで設計が反復的に行われました。

デザイン思考を AI 開発に組み込む場合、チームが鍵となります。したがって、経験豊富な AI 専門家のチームを擁することが重要です。彼らはプロセス全体を通じて重要な役割を果たし、その知識とスキルはプロジェクトに大きな影響を与えます。

なぜ機械学習プロジェクトには人間中心のアプローチが必要なのでしょうか?

人工知能は予測可能なルールや動作には従わないため、人工知能の設計には、他の種類のテクノロジーの設計とは異なるスキルが必要です。これは、これらのテクノロジーを毎日使用するユーザーのニーズ、感情、感情、思考を考慮し、この AI の使用中に直面する可能性のあるすべてのことを考慮に入れ、可能な限り人間中心のソリューションを作成することを意味します。ベースのプロセス 問題のある製品またはサービス。設計ソリューションの実現可能性とその影響は、通常のソフトウェア開発ほど明らかではありません。機械学習プロジェクトには、優れた倫理的な設計と信頼できるデータ ソースが必要です。プロジェクトはそれぞれ異なりますが、研究開発を成功させるにはプロジェクト マネージャーのデータ サイエンスの知識が不可欠です。

デザイナーは、人間中心の AI 製品やサービスを作成するために AI デザイン思考に焦点を当てる必要があります。このため、AI 設計者は、他の種類のテクノロジと同じデザイン思考プロセスに従う必要がありますが、AI 倫理を含むすべての問題を考慮して、これらのテクノロジを毎日使用する人々の感情、感覚、思考も考慮する必要があります。このような人工知能ソリューションを実装する際に直面する可能性のある問題。

(1) 責任を取る

人工知能に基づく製品やサービスはすでに人々の日常生活に影響を与えているため、人工知能プロジェクトでは責任を取ることが重要です。

人工知能を人々の生活のあらゆる側面で使用する場合、人工知能のデザイン思考に携わる設計者は、実際の使用時のさまざまな種類のリスクを考慮しながら、考えられるすべてのシナリオを検討する必要があります。たとえば、AI システムが特定の決定を下した場合、誰が責任を負うべきでしょうか? AI システムの決定は最終的なものなのでしょうか、それとも人間による見落としはあるのでしょうか?

(2) 説明能力

深層学習システムはブラックボックスのように動作します。彼らの意思決定プロセスは、人々が意思決定を行う方法と同じように説明することはできません。すべての AI ソリューションはある程度説明可能であり、またそうすべきです。ただし、AI 設計者は、AI は魔法の箱ではなく、AI の動作方法にはルールがあること、つまり AI が特定のシナリオでなぜそのように動作するのかを知る必要があることを理解する必要があります。

(3) 信頼

人工知能に基づく製品やサービスは、信頼するのが簡単ではないかもしれません。 AI アルゴリズムは不透明なことが多く、解釈型 AI の欠如は AI への過度の依存につながる可能性があります。デザイン思考は、ユーザーが AI アルゴリズムの動作を理解できるように明確なフィードバック ループを提供するシステムを設計することで、開発者が人工知能に対する信頼を築くことを可能にするツールです。

(4) 人間とコンピュータの対話

人間とコンピュータの対話は新しいものであり、標準的な人間とコンピュータの対話とは異なるものでなければなりません。人間とコンピューターの対話に関するベスト プラクティスと推奨事項がいくつかあります。デザイン思考のアプローチは、企業がエンドユーザーの視点から AI について考え、起こり得るインタラクションに焦点を当てるよう促すため、AI ベースの製品やサービスにとって優れたフレームワークです。

この文脈において、他の手法と比較したデザイン思考の主な利点は、入力データ、アルゴリズムプロセス、出力、および人工知能が使用できるすべての考えられるシナリオを考慮して人工知能ソリューションを設計できることです。これにより、設計者は AI の意思決定プロセスをより詳細に制御できるようになり、AI がプログラミング言語よりも明確になります。

人工知能におけるデザイン思考の段階

デザイン思考について語るときに理解しておくべき最も重要なことの 1 つは、この段階です。デザイン思考は、前のフェーズを基にして次のフェーズを構築する単純なプロセスであり、前のフェーズが完了した後にのみ開始できます。

(1) 共感

このステージでは、企業のユーザーに対する共感を育むことに焦点を当てます。さまざまな社会、考え方、経験、グループを代表する多くの人々が集まり、彼らと一緒に感情、考え、期待を発見する必要があります。たとえば、企業が自社の製品やサービスをどのように利用して生活を改善できるかなどです。

覚えておく必要があるのは、企業開発プロセスの中心は常に人々とそのニーズにあるということです。企業は、製造プロセスを支援するバックエンド AI プラットフォームを導入しています。すべてのプロセスには多くのステークホルダーが関与しており、最初のフェーズでは感情や将来の目標と機会が関係します。人工知能を実装する場合、機械学習モデル、ニューラル ネットワーク、またはデータ分析に関する知識が必要になる場合があるため、この段階はより複雑になります。既存のソリューションに複雑な実装プロセスが導入されないようにするために、プロジェクトの開始時に AI の実現可能性を検討する必要があります。

(2) 定義

さまざまな人々と対話した後、対象グループと対象課題を定義できます。開発者は人工知能を導入する機会について考える必要があります。特定の正当なニーズを持つグループを選択し、彼らの問題に焦点を当てて AI ソリューションを実装します。これにより、状況全体を明確に把握し、プロジェクトで対処する問題を選択することができます。今こそ、質問し、洞察を求め、より深く掘り下げる時です。

(3) アイデア

この段階では、対象グループの問題の解決策を見つけます。チームを編成し、チームメンバーがアイデアをブレインストーミングできるようにする必要があります。このフェーズの目標は、チームの創造性を解き放ち、ターゲット グループの問題を解決するための新しい方法や珍しい方法を見つけることです。この段階では、プロジェクトでどの AI アルゴリズム、ツール、テクニックを使用するかを定式化できます。

(4) プロトタイプ

チーム メンバーがブレインストーミングを行った後、最も興味深いアイデアを選択し、最小限の実行可能製品 (MVP) などのプロトタイプに変換して、できるだけ早く知識を収集します。これは時間のかかるプロセスであるため、この段階で包括的な AI ソリューションを開発する必要はありません。この段階での主な目標は、学習能力を身につけることです。この AI 開発アプローチを使用すると、企業は完璧なソフトウェアを開発するための最適な方法を選択します。

(5) テスト

これは、企業が製品の問題を特定して排除するのに役立つため、最後ですが、おそらく最も重要な段階の 1 つです。これは、プロトタイプがターゲット グループに提示されるか、最初のフェーズで選択された現実に近い環境でテストされる瞬間です。ユーザーの反応や、企業が提供する製品の使い方、感情を観察することができます。ビジネスのソリューションは問題を解決しますか?気に入らない場合は、今が改善するときです。

デザイン思考の利点

(1) 利害関係者のニーズを満たす

あらゆるプロジェクト (人工知能に基づくプロジェクトを含む) における企業内の内部ソフトウェアの顧客満足度およびビジネス導入を向上します。プロジェクトにデザイン思考を導入することの最も重要な利点の 1 つ。デザイン思考手法を使用して構築された製品のユーザーは、使用時に高い満足度を示します。企業のユーザーは常に製品開発の中心にいるため、顧客満足度が常にその最大の目標である必要があります。

(2) 人工知能投資の投資収益率の向上

企業がデザイン思考の演習に費やす時間により、長期的な人工知能への投資を確保できます。どのビジネスにも独自の特性とニーズがあります。これが、機械学習の実装をカスタマイズする必要がある理由です。デザイン思考は、企業の問題点を特定し、AI のビジネスケースを定義するのに役立ち、AI の夢を収益性の高い投資に変えるのに役立ちます。

(3) イノベーション

デザイン思考プロセスのアイデア段階では、非標準的な方法、つまり既成概念にとらわれない方法で考えることを目的としています。このアプローチにより、企業はこれまで考えもしなかった問題の解決策を見つけることができます。これは、企業が非常に革新的なソリューションを作成し、市場で目立つのに役立つ可能性があります。

(4) 失敗リスクの低減

企業がターゲット層とその課題を詳しく調査すると、ニーズに合った製品が開発され、製品化される可能性が高くなります。成功の。

結論

デザイン思考手法は今後も長く存在するでしょう。これは、デザイン思考手法が人工知能製品やサービスの開発に使用できる効果的で有用な手法であることを証明しています。

しかし、これは簡単な作業ではなく、企業は問題に遭遇する可能性があります。したがって、チームをサポートしてくれる信頼できるパートナーを見つけることが不可欠です。これは戦略会議から始まり、テストと開発フェーズの成功で終わります。

元のタイトル: Applying Design Thinking to Artificial Intelligence. Why Should You Use It in Your AI-based Projects? 、著者: Dorota Owczarek

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