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AI eats UX?Nozomu Tannaka
Recruit Technologies Inc.,
反中 望(たんなか のぞむ)
Nozomu Tannaka
2006-2008 Works Applications Inc.,
2008-2014 beBit Inc.,
2015- Recruit Technologies Inc.,
UX Design, UX Strategy, Multi-Segment UX…
この絵は?
フランシスコ・デ・ゴヤ
『我が子を食らうサトゥルヌス』
ローマ神話に登場するサトゥルヌス(ギリシア神話のクロノスに相当)が将来、自分の子に殺されるという予言に恐れを抱き5人の子を次々に呑み込んでいったという伝承をモチーフにしており、自己の破滅に対する恐怖から狂気に取り憑かれ、伝承のように丸呑みするのではなく自分の子を頭からかじり、食い殺す凶行に及ぶ様子がリアリティを持って描かれている。
Wikipediaよりhttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%88%91%E3%81%8C%E5%AD%90%E3%82%92%E9%A3%9F%E3%82%89%E3%81%86%E3%82%B5%E3%83%88%E3%82%A5%E3%83%AB%E3%83%8C%E3%82%B9
自己の破滅に対する恐怖から
わが子を食らう
AI eats UX??
UX eats AI??
個人的な体験
2008年~2014年ビービット時代
伝統的“UCD”
行動観察
ユーザインサイトの発見
コミュニケーションシナリオ設計
UI設計
価値の源泉は?
インサイトを把握する調査力・分析力・共感力
UI設計の“引き出し”の多さ(『画面設計25選』)
2015年~リクルートテクノロジーズへ
最近の仕事
BigData / AIを活用したUX設計
ユーザ理解 テクノロジー理解
UXコンセプトの定義
画面デザイン活用できるデータ模索
モデルチューニング
価値の源泉は?
データの質と量
どのように価値のあるデータを得るか?
データの扱い方
どのようにデータを保持し、加工するか?
モデルの精度
どのようにモデルを構築し、チューニングするか?
価値の源泉が変わりつつあるのではないか?
問い
(機械学習を含む広義の)AIによって、UXデザインにどのような変化が起きているのか?
3つの問い
• Chat eats UI? ~ チャットがUIを食らうのか?
• Data eats Insight? ~ データがインサイトを食らうのか?
• AI eats Designer ~ 人工知能がデザイナーを食らうのか?
Chat eats UI?
パン田一郎
Relux(宿泊予約サービス)
Amazon Echo
https://www.amazon.com/Amazon-Echo-Bluetooth-Speaker-with-WiFi-Alexa/dp/B00X4WHP5E?th=1
チャットボットを活用したサービスが
実用化されはじめている
○シナリオ+UI設計 “No UI”
デバイス特性に合わせた、ユーザインターフェースのノウハウが重要
対話の条件分岐の設計UIは「会話文」のみ
“ファセット検索”の終焉?
Data eats Insight?
フォト検索(ゼクシィ)
マルチモーダル(画像とテキストを関連づけて類似度をマッピングできる技術)を活用し、「こんな式がやりたい」というイメージから式場を探すことができる機能を実装
全文解析によるレコメンド(ゼクシィアプリ)
記事の全文テキストの解析データから「似ている記事」を自動判定し、カスタマー一人一人におすすめの記事をレコメンド
word2vecを用いたレコメンド(リクナビ)
自然言語処理に使われるword2vecの技術を応用し、リクナビ上でカスタマー行動に基づくレコメンドモデルを構築
https://www.slideshare.net/recruitcojp/ss-56150629
○IA設計とタクソノミー モデルの試行錯誤
ユーザインサイトを踏まえた、適切な情報設計とカテゴライズの技術
ブラックボックスである機械学習のモデル構築学習速度
IAの終焉?
時間をかけた正しいIA設計、タグ付け、カテゴライズといったものが不要になる?
機械学習の精度はやってみないと誰にもわからない。いかに早くリリースし、実データで何度もチューニングしていくかが重要になる。
AI eats Designer?
Google Optimize(ABテストツール)
ああああああ
https://bita.jp/dml/smarthome_device
AutoDraw(イラスト作成ツール)
https://seleck.cc/979
○職人の高度なスキル 速度と回数
精緻なシナリオ設計とコミュニケーション設計
大量のデータと大量の実験を回せる組織・体制づくり
“UCD”の終焉?
職人技でカスタマーのインサイトを捉えて丁寧に設計するよりも、大量のデータを食わせて回すほうが精度も高くなる?
本日のセッション
今起きている変化を正しく冷静に捉えたい
“現場の知”
木村憲仁さん・白井祐典さん
澤紀彦さん・吉村大希さん
福田基輔さん
久保田賢さん
羽山祥樹さん
ちゃちゃきさん
児玉哲彦さん
深層学習による中古車の「内装検索」「車種検索」
AIによる記事自動作成(AI決算サマリー)
ChatbotにおけるAI化の登り方と”ゆるされるデザイン
機械学習から(ほんのちょっと)垣間見えたUX
Watsonが拓く新しいUXの地平
AIへの期待、わかること、わからないこと
???
CLOSING & 懇親会
OPENING
休憩
休憩
#aieatsux