AIを効果的に活用するためにプロダクトデザイナーがすべきこと
本記事は、Fastcompanyにより翻訳されたものです。
ジェネレーティブAIソリューションは、製品デザインにおいて主に2つのレベルでイノベーションを推進しています。第一に、ダイナミックな顧客体験の創出方法を変えつつあり、これらの強力なテクノロジーは、顧客体験の設計・開発方法を変えつつあります。
製品デザインの未来を効果的に形作るために、デザイナーは以下の重要な質問に対する答えを見つける必要があります：
- AIの拡張が製品デザインにもたらす具体的なメリットや利点とは何か？
- 新しいAIデザインツールは既存のワークフローにどのように統合されるべきか、また、その効果的な使用にはどのような新しいスキルやプラクティスが必要なのか。
- プロダクトデザインは、AIを活用した新しいツールや体験の開発に具体的にどのような影響を与える
ことができるのか？
AIアシストデザイナーの働き方
シニアプロダクトデザイナーは、社内で 「Mele 」と呼ばれているUIデザインアシスタントから通知を受け取ります。彼らはコラボレーティブワークスペースに飛び、異なるプラットフォームや市場にまたがる次期機能アップデートのためのUIデザインと新しく生成されたバリエーションに目を通します。
デザイナーは、主要なユーザーインターフェイスの設定パラメータと品質保証範囲をチェックします。なぜなら、これらのモジュール化された顧客インターフェイスは、特定の顧客セグメントとリアルタイムの行動パターンに基づいて、プラットフォームごとに動的に変更されるからです。また、コンテンツの指標もチェックします。AIが生成したコンテンツは、様々なニッチをバランスよくカバーしており、エンゲージメント予測を現実的に理解するのに役立っているようです。
基本が整ったので、デザイナーは、合成顧客データを活用して、製品アナリストのAIアシスタントに、UIソリューションのバリエーションを評価するための体験の全体的な粘着性に関する予測を計算するように依頼します。
予備的な分析を得た後、プロダクトデザイナーは関連する生成されたコンテンツを持つUIのセットを選択し、ユーザーリサーチャーとデータサイエンティストとのミーティングを設定し、ユーザーインターフェースのパラメータとAIモデルの関連する最適化目標を評価するために、より詳細な顧客インサイトを得る方法について議論します。彼らはまた、メレが最新のエントリー・ポイント・データとマーケティング・コンテンツにアクセスできることを再確認するために、製品マーケティングとキャッチアップし、イン・エクスペリエンス・パターンの最適化だけでなく、カスタマージャーニー全体を考慮します。
プロダクトデザイナーはまた考えます：実際の顧客は何を感じるだろう？それは彼らにとってどのような感情を表出させ、その体験は彼らの生活にどのような影響を与えるのだろうか？不十分なデータや不正確な解釈のために欠落しているインタラクションフローの現実的なエッジケースはないだろうか？
人間の現実を理解する
今日の生成AIシステムは、その出力が人々の生活や周囲の世界に及ぼす影響を理解していません。この理解は時間の経過とともに改善されていく可能性がありますが、どのAIモデルにとっても、特定のコンテンツ（テキスト、画像、視覚化、動画など）、推奨、レイアウト、体験が現実世界でどのように利用されているかを、すぐに真に「自分自身の外に出る」ことは難しいでしょう。また、その出力が個人やその環境に対してどのような結果をもたらすかを完全に（というよりまったく）把握することもできません。
今日の最先端のAIツールには、本当の意味での感情的な知性や、私たちの身体的な人間の現実に関する理解も欠けています。そしてこれは、当分の間続くでしょう。人間の感情は複雑な相互作用から生まれます：実生活は「計算不可能な」驚きに満ちており、私たちがどのように考え、行動するかに影響を与える、微妙な文化的、社会的、行動的慣習に満ちています。
生成された 「合成データ 」は、一般的なダイナミクスを理解するために顧客の行動を予測するのに役立つかもしれませんが、プロダクトデザインは定性的な観察を通して人間の行動の細部に深く入り込みます。これらの観察は、デザイナーが実際の顧客の視点から経験や関連する定量的データを評価し、理解するための鍵となります。
プロダクトデザイナーは、現在も将来も、AIが生成したコンテンツ、デザイン、体験を、人々の活動や生活の中で適切な役割と文脈に置くことになります。プロダクトデザイナーにとって最も強力なことのひとつは、イノベーション発見のフレームワークから顧客インタビューまで、すでにあるさまざまな共感手法を駆使して、顧客のメンタルモデル、ニーズ、意図、コンテクストを深く理解することです。
AIが顧客と接する様々な体験の創造やパワーとして使われるようになるにつれ、人間の心理や生理を理解することは、製品デザインにおいてさらに重要な側面となります。この知識を活用することは、実際の顧客が製品や体験と具体的にどのように結びつくかを評価する上で、初期のアイデア出しからプロトタイプからの学習収集に至るまで不可欠である。製品デザインは、顧客の幸福を危険にさらすことなく、ビジネスインパクトを最適化するという極めて重要なバランスを見出す上で、重要な役割を果たすでしょう。
人間中心のデザイン：包括性、多様性
現在のAIシステムは、自分が偏っているかどうかを自律的に知ることはできないし、アクセスしにくい、あるいは包括的でない体験を作り出しているかどうかを認識することもできません。同様に、今日のAIシステムは、それが全く真実でないとか、深刻な党派的なものであることを理解することなく、前例のない量のコンテンツを生成することができます。
データの偏りやアクセシビリティ要件のチェックは、時間の経過とともに、より自動化されていくでしょう（例えば、AIが他のAIを監督し、操縦する）。それでも、予見可能な未来においてさえ、個々の人間の生活のあらゆる側面を、その豊かさと次元のすべてにおいて含むデータセットは存在しない（そして今後も存在しない）でしょう。
製品デザインは、デザインやデータによって体験が偏ったり歪んだりしないように、また、AIを活用した顧客体験において、非効率なモデルや回帰によってアクセス不能にならないようにする、多様性と包摂の守護者である。同様に、プロダクトデザインは、AIが作成したコンテンツが偏ったり一方的なものになったりしないよう、深い理解と解決策を生み出すことができます。
プロダクトデザイナーは、データの偏りや機械学習モデルの不備を軽減できるような有意義なガイドラインやツールの開発を推進すべきである。これに秀でるためには、デザイナーはAIシステムと機械学習手法を深く理解し、データサイエンティストやビジネス専門家など他の職種と協力して設計と開発を形成するスキルを高める必要があります。
AIを活用したデザインスキルと実践方法を意識的に開発する
プロダクトデザイナーは、ChatGPT、Co-Pilot、Figmaプラグインなどの基本的なものから、Midjourney、Galileo AI、Balsamiqなどの特定のツールまで、AIを活用したデザインツールを積極的に探求すべきです（新しいツールはキノコのように出現しています）。これらのツールを活用することで、ユーザー・インターフェースの詳細、ビジュアル・デザイン、プロンプト、データ・ビジュアライゼーションが、AIが生成したオプションやコンテンツとシームレスに連携するツールをチームが活用できるようにする、AIを活用したデザイン手法やファシリテーション手法をさらに発展させることができるはずです。
人間の行動とそのコンテクストを全体的に構造化し理解する
プロダクトデザイナーは、人間中心の共感方法を開発し、活用することに力を入れるべきです。人間の思考と行動の全領域を深く理解するには、生理学だけでなく、人間の心理学に関するスキルと知識を意識的に開発する必要があります。重要なのは、このアプローチをAIでスケールさせるために、人間の行動に関するこの理解を、計算可能なデザインフレームワークとガイドラインに変えることである。そして、コンテンツやエクスペリエンスの創造を支援するAIモデルを促し、導き、指示するために使用されます。
データ、モデル、AIを活用した体験の質を理解するためのツールを設計する
プロダクトデザイナーは、AIが生成したコンテンツやエクスペリエンスの品質を理解するために使用できる、AIを活用した（人間がループに参加する）ツールの設計と作成において、積極的な役割を担うべきである。これらのツールは、彼らや部門横断的なチームがデータの偏りを検出し、望ましくない顧客体験を大規模に認識できるようにする必要があります。これにより、プロダクトデザインは、例えばチームがAIが生成する体験のコンテンツの多様性をよりよく理解できるようにする、関連する顧客中心の指標の開発に参加する必要があります。
学際的アプローチを推進する
プロダクトデザイナーは、そのスーパーパワーを使って、拡張可能な学際的な働き方の促進と開発を推進すべきである。データサイエンティストやデザイナーから、心理学者、プロンプトエンジニア、ビジネスエキスパートまで、様々な専門家を効果的なコラボレーションのために一堂に集められるよう、チームや組織に力を与えることが目標であるべきです。
設計と開発のペースが加速するにつれ、効果的な部門横断的コラボレーションは、成功するチームと組織にとって不可欠となります。同様に、未来がより速くデザインされ、構築されるにつれて、意識的なデザイン選択を行うためには、プロダクトデザイナーがシナリオベースの思考を活用し、他の専門家とともに、さまざまなデザインや開発の選択の潜在的な、可能性のある、そして望ましい結果を具体的にマッピングできることが重要になります。
倫理的で持続可能な意思決定を促進する価値主導の会話をエンパワーする
AIシステムは、極めて重要な 「なぜ？」の問いを理解する力が限られています。なぜこれを作るのか？なぜこれが重要なのか？これは正しいことなのか？
私たちの地球と人類のために、彼らは倫理的な考察を積極的に提起し、取り組むことができるはずです。意識的な価値主導のデザイン・アプローチによって、彼らは現実世界のジレンマに対する具体的な答えを見出すことができます。例えば、ビジネスの利益と顧客の幸福、あるいはあるデザインの方向性が環境に与える影響のバランスをどう取りますか。ひとつの組織としてだけでなく、社会的なレベルで最もインパクトのある解決策は何か？
やがて、人間のプロダクトデザイナーがデザイナーであるAIとともに流動的に働くようになれば、プロダクトデザイナーの役割は、デザインクラフトとAIクラフトが絡み合う領域へと拡大し、AIデザイナーのような新たな役割が出現することになるでしょう。人間と機械の知能、人間と機械のエージェンシーの間の意味のある境界線が消え始める時が来るでしょう。人間とAIのプロダクトデザインを区別する必要はなくなるでしょう。
明日のプロダクトデザインの基盤は、今日構築されます。プロダクトデザイナーは、傍観するのではなく、どのようにジェネレーティブAIツールやエクスペリエンスがデザインされ、構築され、適用されるかのプロセスを主体的に形作ることができます。プロダクトデザイナーは、新たなAIテクノロジーやソリューションが私たちを取り巻く世界にどのような影響を与えるかを導く、より人間中心のプロセス、プラクティス、メトリクスの創造を推進することができます。
以上、AIを効果的に活用するためにプロダクトデザイナーがすべきことについて紹介しました。ほかのAI製品をもっと知りたい方に、普通の画像拡大を超えて、AI技術を利用して画像を拡大しながらピクセルを自動的に補充して、画像の高解像度化を実現するVanceAIのAI画像拡大、テキストをベースに、その内容通りの絵画を一瞬で生成するAI 描画を試すのをおすすめします。
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