カテゴリー: AI
btrax CEOによる2021年のイノベーショントレンド予想
毎年行っているイノベーション予測の中で、おそらく今年が最も難しいだろう。というのも、2020年初に想定していた未来はパンデミックの襲来でその起動が大きく変わってしまったから。変化と混乱の中で、時代は大きく変化している。
この急速な変化と不確実性の中で、新しいニーズがどんどんと生み出され、それに対して求められるソリューションも山積み。この非現実的とも言える新しい日常生活で、今年こそは、今までにないほどイノベーションが求められる年になってくるだろう。
リモートワーク採用の加速から消費者の行動の変化まで、2021年以降のさまざまな可能性についての見解と、私たちの未来の世界を形作る製品、サービス、体験を予測してみた。
高まるリモートワークで使えるDX系サービス
ここ一年で最も大きな変化が生まれたのが働き方だろう。これは表面だけの働き方改革ではなく、リモートワークを取り入れ始めた本当の意味で改革。そんな中で、リモートワーカーをサポートするために、新しい従業員体験をデザインする必要が出てきている。
リモートワークやハイブリッドワークへの急速な移行に対応するべく、ワークプレイスアプリ、特にコラボレーションや生産性向上のためのツールに対する需要が高まっている。最終的にはvSpatialに代表されるようなVRを利用したバーチャル空間に集まっての仕事も増えるかもしれない。
また、Salesforceによって買収されたSlackがグループの一員としてこれまでのイノベーションのペースを維持できるかどうかも注目したい。その一方で、Zoomに代表されるような、後発だけどより優れた体験を提供するサービスを提供するプレイヤーが登場する可能性も高い。生産性ツールを提供するスタートアップ、Memoryの新しいアプリであるGlueや、昨年プレシード資金を調達したAmieも注目だ。
あらゆる業界でリモート操作が導入される
リモートになっていくのは仕事だけではない。この時流に合わせて、外科医が遠隔地の患者に手術を行なったり、工場のオペレーションを遠隔から操作したりなど、さまざまな産業においてリモート操作が導入され始めるだろう。
5Gの高速インターネット接続の普及が進めば、より一層リモートの概念が進み、既存の生活の一部のリモート化が進み、新しいタイプのハイブリッドライフスタイルが始まるかもしれない。
求められる孤独感への対応
このリモートの流れの副産物として、メンタルへの影響があるだろう。バーチャルな非現実の中で生活の大半を過ごすことを余儀なくされることで、ユーザーは疎外感を悪化させる可能性がどうしても高まってしまう。
また、完全リモートコントロールを採用する産業が増えると、既存の社会的・経済的な分断が深まるか、まったく新しい分断が生まれてしまうかもしれない。
ニューヨーク大学の調査 によると、孤独が与えるストレスから人体が受ける影響の大きさは、1日に15本のタバコを吸うぐらいレベルであるという結果が出ている。そんな中で、孤独や疎外感を解消するためのユーザー体験が求められる。
現実離れした“盛り過ぎ”動画だらけに
インスタやTikTokなどのフィルター機能の高度な発達により、SNS上にはめっちゃ盛ったビジュアルで溢れかえっている。現実の人間や物体を撮影ものにもかかわらず、画面に映し出されるのはかなりかけ離れたものになりがち。
今後はオンラインミーティング等でもフィルターバリバリの美しい画像になってくると、実際に顔を合わせても本人かどうか識別できなくなる可能性だってある。
これは、発信者からしてみると心地の良いものかもしれないが、受け取るユーザー側からすると、何が「本物」なのかを問い直さざるを得なくなるだろう。
また、近い未来に生み出されるであろう完全に成熟したARシステムを介して適用されたリアルな「フィルタード」の世界では、奇妙にきれいで、奇妙に美しい人々で満たされた空間になってくるだろう。ブレードランナーの世界が「現実」になってくるかもしれない。
プラットフォーム化したもの勝ち
インターブランドによると、世界で最も価値のあるブランドのトップ5のうち4つがプラットフォームだという。Apple、Amazon、Microsoft、Google。Salesforceを加えれば、これらの企業は、今後数年間の技術的な方向性を示すプレイヤーだということがわかるだろう。
どのような業界であっても、優れた製品を作って販売するだけではもう十分ではない。人々が交流し、取引し、理想的にはお互いに学び合えるようなコミュニティやマーケットプレイスを作る必要がる。それがプラットフォームの力である。
それがどのようなタイプのサービスであったとしても、「プラットフォーム化」に成功できるかが勝負の分かれ目となりそうだ。』
高まるエシカルデザインへのニーズ
頻繁にインスタをチェックしたり、Amazonで必要のないものをついつい買ってしまったり、Netflixを延々と見続けてしまったりなど、プロダクトがどのようにデザインされるかによって、それを使う人々の行動や思考パターンが支配される。
デザイナー本来のユーザーニーズに対して最適なソリューションを届け、彼らをハッピーにするという役割の一方で、所属企業やクライアントのことも喜ばせるためにより“粘着性”の高い体験のデザインを急ぐばかり、倫理的な部分が失われることも起こる。
大きな視点で見ると、どのような体験を設計するかで、ユーザーの人生の時間をある程度左右するレベルの役割を担っていることにもなる。
2021年以降、特に消費者向け製品の設計と製造に関しては、よりユーザーを思いやった「エシカルデザイン」が企業の優先事項となってくるだろう。
もしかしたら今後は、世界中の国々で、GDPをその国の豊かさの指標として見ることから離れ、人々の健康や地球のような他の繁栄の指標に優先順位をつける指標を検討するようになるかもしれない。そうなってくると、デザイナーが担う役割はかなり大きい。
個人データの扱いがより繊細に
オンラインで過ごす時間が増える中で、プライバシーとデータの保護はますます重要になってきている。GDPRは2018年に一連の新しいルールを敷いたが、ユーザーは企業によるデータ利用の透明性を求めている。これは、2020年にGAFAに代表される大手テクノロジー企業に対しての政府からの圧力を見ても明らかである。
Googleは2022年までにChromeでのサードパーティ製クッキーの使用を停止すると宣言し、すでにePrivacy法を先取りしている。2021年を通じて、信頼を醸成し、消費者との距離を縮め、競争上の優位性を高めるために、データ倫理をブランドに組み込むことで、より多くの企業がそれに倣うようになるだろう。
その一方で、感染症をコントロールするために、政府が個人の行動データを獲得しようとする動きも出てきている。2021年は、政府と企業との個人データに関するせめぎ合いがより加速しそうだ。
グローバルサプライチェーンの変革
2020年は、地政学的な不確実性や経済的なポピュリズムがもたらす混乱のリスクにより、サプライチェーンには大きな負担を強いられているい。その急速な変化に伴い、企業は週単位、あるいは日単位での計画の適応を余儀なくされている。
既存のサプライチェーン・ツールは存在するものの、人工知能（AI）からデータ分析、モノのインターネット（IoT）に至るまで、最新の新技術を最大限に活用するには比較的時間がかかっている。
2021年には、多くのサプライチェーンのスタートアップ企業が、発注の合理化、無駄の削減、リスクのある領域の明確化、当事者間の関係の保護などのソリューションを提供して、その名を轟かせ始めることが予想される。
AIを活用してコンプライアンスを向上させ、不正行為を減らすContingentや、危機管理から事業継続、マスコミュニケーションまで対応できるレジリエンスのためのエンド・ツー・エンドのソリューションを構築しているKrizoに注目される。
金融サービスへの大きな変化
今後、DXの波を最も大きく受ける業界の一つが金融系だろう。数年前から多くのフィンテック系スタートアップが、既存の大手銀行に挑戦してきた。2021年は「ノンバンク」の金融業への参入が増加していることもあり、より激しい攻防となる可能性がある。
その先頭に立っているのはUberで、Uber Cashの立ち上げにより、金融への注力を再燃させている。GAFAに代表されるような、革新的なテクノロジー・インフラを持つ企業が金融サービスに参入にするケースが増えており、いわゆるBaaS（Banking-as-a-Service）は、今年の最も重要なトレンドの一つになると考えられる。
それだけでなく、BaaSプロバイダーは、他のフィンテック企業や既存の銀行の間でも市場を持っており、自社のプラットフォーム開発に時間と投資をかけることなく、提供するサービスを革新することが可能。そのため、solarisBankやBankableなどのBaaSプロバイダーに注目したい。
何かと忘れがちだった5Gもそろそろ普及し始める
数年前からテクノロジー業界の最も大きな話題の一つだった5Gネットワークの普及であるが、昨今のコロナ騒ぎでいつの間にか話題に登ることが少なくなってきていた。むしろ、5Gがパンデミックの拡大の原因であるとの都市伝説すら出るくらいの存在になっていた。
しかし、時代は確実に動いている。エリクソン社のレポートでは、2026 年までに世界人口の約 60% を5Gがカバーすると予測している。この技術は、接続速度の高速化や大容量化だけでなく、超低遅延を実現している。
IoTやエッジコンピューティングだけでなく、自律走行車やロボット外科医、ドローンなどのマシン・ツー・マシン通信など、リアルタイムで即時の接続を必要とするものにとっても変革的なものとなる。
また、ゲーム、メディア、エンターテイメントにおけるARやVR体験にも大きな影響を与え、これまで以上にスムーズなユーザー体験を実現するだろう。2021年には5Gを実用化したサービスがいくつかリリースされてくると思われる。
自分独自の分析方法と解釈の方法を見つけられるかと言うことをここ数十年やってきたけど、ちょっとは自信がるけど半分以上は使えるかどうかはその時次第みたいな方法を今１０通り弱ほど試している。
もちろんそのうちの何種類かは実際のコンサルティングでも活用しているけど、データ分析なんてデータ分析で出た数式やグラフからどう日本語にするかで大きく解釈の幅が変わる。そこに分析対象の情報を理解できるかどうかも相当大きい。理解してる人が喋ると相手に通じる言葉になるが、理解していないと単なる分析結果を棒読みすることになる。よくデータサイエンティストが名前ばかりで使えないと言うのと同じだ。データ分析結果をどう翻訳できるのかさらにはそこからアクションプランに持っていくことができるかどうかで、これまた全く次元の違う話になる。
平たく言うと統計分析力を熟知しているなんてことは大したことではないと言うのと同じだ。。。。
データの読めない人はたくさんいる。まあこれはコンサルや研修講師でもいるね。でいいのかとうと、全然話にならん。確かにそれほど努力しないで天性的にデータが読める人もいる。それ以外の人はデータの山をどう分析してどうそれを具体的なアクションプランにするのかということをいろいろ考え多数失敗もしながらもどれくらい努力したかによる。
この時代今までのその業界の論理と言うものをが全く通じないと言うことが表面化した年だった。でもその時に論理の代わりにベースになるのがデータ分析だ。そのデータの分析方法と使い方がわかるコンサルや研修講師はこの時代だから逆に仕事も多数来てるだろうけど、そうでないコンサルや研修講師は結構苦労した年だったと思うね。
データが読めるか読めないかは、自分で継続して諦めないで本当にさまざま手法で分析してみることが最低条件だ。さらに分析をしてもて何種類もの仮説を出して、それをベースにまた分析し直し、それを何回か繰り返してアクションプランを出せるかどうかによる。このサイクルを何千回繰り返すことができるかどうかによるだろうね。できない人はコンサルとか研修講師は諦めた方がいいかもしれないね。だからデータ分析ができる人材が少ないのは仕方がないことだね。
AIで何が変わるみたいな論調が昔あったけど、最近はあんまし盛り上がってないな。
所詮AIで認識技術と統計分析だよなみたいなことを言うと、元も子もない味気ない話になってしまうのかも知らんけど、実際はそうなんだよな。
統計という言葉が色々かわて最近は二文字言葉になっておしゃれで最先端ちっくになった気がするが、実戦でなかなか活用できないのは昔から一緒だ。
まあ、AI関係者？？？が壮大なこと言いすぎて一般ユーザーにはさらに手の届かないような気分にさせたり、気がついてれば自然と使っててそれほど恩恵を認識してないみたいなこともあったりする。まあ、データサイエンティストみたいな何ができるのかわからん職業分野を作ったりした方が悪いんだろうけど。。。
再度統計に目を移すと最近の話ではなくって大昔から統計はある。パソコンが普及する前からかもしれない。それが何回も波を超えて最近はAIとかビッグデータの言葉で再浮上しようとしてまた失速状態になるという輪廻を繰り返している。
まあ、経営は理論だ感覚だデータだという三つ巴のトレンドがぐるぐるまわってるから仕方がない。その3個の要素を組み合わせた提言をすればいいんだけど、そういうところが少ないのと、トレンドが変わることで儲かるところが多いんだといういつものどこかの策略にハマっているのかもしれない。まあええけどね。と、取り留めのないことをぶつぶつ書いてみた。。。
よく聞くけどちっとも実態が分からなくて飽きられてしまったトレンドキーワードNo.1はなんやろ。AIとかもそうだな。
みんな知ってるけど何かわからんという意味ではそうかもだ。
データ分析をどうのこうのというけど、実戦で使えなくては全く意味がないということをわかってない人が多すぎる。
統計分析をやる人も結構いるけど、実戦で使えない分析は全く意味がない。マーケティングでこんなん出ましたということは簡単なんが、そこからアクションプランにつながらなければこれまた全く意味がない。
ビッグデータでもそうだ。最近なぜか流行語になってるようだけど、ほとんどのプロジェクトは公共的に役に立つとかいうのはいいんだけど、このレベルでは企業的には使えるかどうかというレベルのものはなかなかお目にかからない。ビッグデータという割には庶民には関係ないような感じだ。こんなんでいいんかな。。。。
大昔はデータ分析、その次は統計分析、その次はビッグデータ、その次はAI？？？
真打はやっぱりデータマーケティングなんだと思う。あんまり何に使えるかわからんAIでもないし、ビッグデータみたいなおおまかな表現でもないし。。。。。
データをいろいろ遊び使い倒せば、こんなことが予測できるのかということが見えてくる。普通にピボットで数値を整理したりするだけでもなく、グラフ化して見えた気になるだけでもなく、実際にデータをブーンブーンふりまわしてそこから面白いことや今まで気が付かなかったことを発見する。。。。これがこれからの最も使える大きくて画期的な手法だと思う。。。。というのは自分だけかな。。。数字を過去のデータですからなんていう輩は問題外だし、グラフを見て何となくわかりますなんて数分で片づける輩も問題外だな。
最近こういう話が多いけど、実際は「時間」じゃなくって「熟考」レベルなんだな。熟考をするためにDXを導入するということだと思う。
AI時代のUXデザイン、GPT-3から考えるこれから必要なマインドセット
- AIの活用からUXデザインを考える
- シリコンバレーで話題のGPT-3とは？
- デモンストレーションに見る、常識を覆すGPT-3の凄さ
- GPT-3が可能にすることとその課題
- 今後のUXにおけるAIの役割
最近シリコンバレーを中心にGPT-3というAIが話題になっている。6月にベータ版が限定公開されて以来、多くの研究者・開発者がこのGPT-3を用いた様々なデモンストレーションを公開し、その性能の高さだけでなく応用性の高さにも注目が集まっている。
一部の人々からはGPT-3の登場によってAIは大きく進歩し、AIが人間の仕事を奪う日が近づいたと言われている。
特にこれまでのAIテクノロジーと比べて、GPT-3はUXデザインへの活用が見込まれている。故に、我々ビートラックスとしてもデザイン会社として注目しているテクノロジーである。
そこで来るべきAI時代のUXデザインとそのマインドセットを考えてみようと思う。
UXデザインへのAI活用について
エンジニアやデザイナーを中心に、これからのAI時代に人間のアドバンテージを生かしつつ、AIを活用してどのようにUXデザインを捉えるばきか。そして、どのようなマインドセットを持つべきかを考えてみよう。まずは、どのようなシーンでUXデザインにAIの強みを生かせるのか整理する。
膨大かつ複雑なデータ分析を補助する
言うまでもなくAIはデータの収集や分析を得意とする。これはUXデザインにも有効だ。例えば、ユーザーリサーチの際に様々なリサーチ結果を関連付け分析する場合はAIがデータ整理や分析の補助をしてくれる。
サービスをパーソナライズする
AmazonやNetfrixのように、ユーザーの行動から次のサービスを提案する試みは盛んに行われている。AIが発展すればよりユーザーの趣向にマッチしたものを提示できるだろう。
ただし、プライバシーの問題などでこういったトラッキングを嫌うユーザーも多い。より細かなパーソナライズを行う場合、ユーザー心理を考慮しなければならない。ユーザーの不快感のないサービスの検討こそUXデザイナーの仕事になる。
ワイヤーフレーム/プロトタイプの作成を簡略化する
UXデザインでは、ワイヤーフレームやプロトタイプの作成は繰り返し行われる。そういった工程を自動化・簡略化するにもAIが役に立つ。例えば、UIデザイン/開発ツールのteleportHQの例では、AIと画像処理を利用して、ホワイトボードに書かれた簡単なスケッチからHTMLのソースコードを生成している。
スケッチからソースコードを生成する様子
Non-AIサービスと言う選択肢も
ここまでAIのメリットを説明してきたが、逆にAIが一切関与していないことを保証するサービスも面白い。大量生産された製品より、職人が手作りしたものが好きだと言う人も多い。
また、営業メールを受け取る場合でも、AIが生成したテンプレートメールよりも手書きの便箋を受け取る方が印象に残るだろう。あえてテクノロジーを使わないことも、ユーザーに共感を訴えることに繋がる。こういった柔軟な姿勢がUXデザイナーに重要だ。
AIを扱う上で注意するべき項目
上記のようにAIが役立つシーンは多いが、現段階ではAIはまだまだ発展途中だと言える。AIが成生する文章やデザインはいまいちだ、といった話も多い。したがって、UXデザインをする上での課題も多い。
実在しない問題、不条理な質問を解釈できない
AIは辞書を引くように事実を正確に回答することは出来るが、正解のない問題には上手く答えることが出来ない。また、統計的なデータから未来を予測することはAIの得意分野だが、予測でなく未来を想像することはAIには難しい。
こうした特性を踏まえると、UXデザインに大事なユーザーの理解・共感はまだまだ人間の仕事だ。例えばユーザーリサーチでは、時には答えのない問題からユーザー自身も気づいていない原因や将来的な不安などを見極める必要がある。
これはAIには難しいだろう。単純な定量的な分析などはAIに任せて、UXデザイナーはこうした人間の得意分野に注力するなど、棲み分けを行って活用することが望ましい。
人間の感情や倫理観・意識の変化に対応できない
近年、差別に対する意識が大きく変わろうとしている。例えばBLM運動の影響で、映画『風と共に去りぬ』が一時的に配信停止されたニュースを聞いた方も多いだろう。同映画は（以前から批判はあったが）アカデミー賞を9部門で獲得し、名作として長年親しまれてきたが黒人差別や奴隷制の表現の為に一時的に配信を停止するに至った。
しかし、AIは過去の事例を学習のデータセットにしているため、差別的な表現を含んだ振る舞いをしてしまうケースがある。世論や意識が大きく変わる場合に過去の学習データを元にするAIが柔軟に対応することは難しい。
言い換えると、AIは相手の気持ちを想像する事が得意では無い。この点を考慮し、その時代の流行や雰囲気を掴み、より人間の感情に寄り添ったデザインこそが人間のアドバンテージになる。
デザインの多様性が失われる
将来的にはAIを搭載したデザインの生成ツールは一般的になり、それを使いこなすことがデザイナーのスキルになるだろう。しかし簡単にUIデザインが作れる分、どれも似たり寄ったりのデザインになってしまうだろう危険性がある。AIは人間のようにその日の気分でデザインを変えてみる、というようなことは無い。
そのため、差別化のためのブランディングがより重要になるだろう。他と異なるデザインを生み出せる独自性がデザイナーの存在意義となっていくだろう。
GPT-3がAI時代を切り開く
このように、AIのはあくまで人間のサポートで課題もまだまだ多いといった状況だ。しかしGPT-3が登場したことで、これまでの常識が覆されようとしている。
GPT-3とは、「Generative Pre-trained Transformer 3」の略で、機械学習による言語生成モデルだ。簡単に言うとAIによるテキスト生成器だ。ある文字列を入力すると、それに続く文章を予測し生成する。
普段の会話で使うような簡単な自然言語を入力し、そこから人間が書いたものとほぼ遜色のない文章を生成することが可能で、テキストで表現できるものはすべて扱える。そのため学習データによっては、文章、ニュース記事や会話のパターンだけでなく、UIデザインやプログラムのソースコードなども生成できる。
GPT-3はOpen AIという研究団体が開発した。Open AIは、テスラのCEOイーロン・マスク氏を始めとした投資家・実業家がAI技術の発展やオープンソース化の促進のために設立した非営利の研究団体だ。
GPT-3が特に注目されているのは、文章だけでなくUIデザインのHTMLやプログラムのソースコードにも応用できる点だ。専門知識は必要なく、自然な会話形式でUIデザインやアプリケーションが作れてしまう。
これがプログラマーやデザイナーの仕事をAIが奪う時代が来たのではないかと話題になっている。その具体例をとなるデモをいくつか見ていこう。
- GoogleのようなWebデザインのHTML/CSSを自動成生
- 実行可能なソースコードを生成
- UIデザインの自動生成
- プレゼンテーションをAIが作成
GoogleのようなWebデザインのHTML/CSSを自動成生
これはGoogleライクなデザインのHTML/CSSを生成するものだ。ここでは「Googleのロゴと検索ボックス、そして “Search Google “と “I’m Feeling Lucky “という2つのライトグレーのボタン」と入力するとGoogleのような検索ページを表示するソースコードを生成している。
そして、最初に生成されたデザインには不具合があったため、さらに「(2つのボタンの)間にスペースを入れる」、「幅の広い検索ボックス」と追加の入力をして、見事にGoogleと同じデザインを表示できている。
ここでのやり取りは実際のデザイナーとエンジニアの物に近いと言えるだろう。こうした自然な会話形式で簡単にページのデザインを実現できている。
Here’s a sentence describing what Google’s home page should look and here’s GPT-3 generating the code for it nearly perfectly. pic.twitter.com/m49hoKiEpR
— Sharif Shameem (@sharifshameem) July 15, 2020
実行可能なソースコードを生成
上記のデモを公開したSharif Shameem氏は簡単な指示からアプリケーションを作成するデモも公開している。
ここでは「”3ドルを追加”ボタンと”5ドルを引き出す”ボタンと残高の表示」と入力すると、そのソースコードを生成している。そして、残高の計算には触れていなかったがAIがそれを解釈して、計算機能を実装してくれている。
人間であれば、指示されたボタンの名前などを解釈・推測してボタンの操作に合わせて金額を計算して表示すると分かるが、それと同じことをAIが行っているのだ。
I just built a *functioning* React app by describing what I wanted to GPT-3.
I’m still in awe. pic.twitter.com/UUKSYz2NJO
— Sharif Shameem (@sharifshameem) July 17, 2020
UIデザインの自動生成
次に見てもらうのは、デザインツールFigmaのプラグインとして作られたGPT-3によるデザイン生成のデモだ。文章による指示から見事なデザインを生成している。
与えた入力は「カメラアイコンと”Photos”タイトル、メッセージアイコンのあるナビゲーションバーを持つアプリ。各写真がユーザーアイコン、写真、ハートアイコン、吹き出しアイコンを持つ写真のフィード」で、そこからInstagramのようなデザインを生成している。こちらも人間と同じようにAIが指示された内容を解釈している。
This changes everything.
With GPT-3, I built a Figma plugin to design for you.
I call it “Designer” pic.twitter.com/OzW1sKNLEC
— Jordan Singer (@jsngr) July 18, 2020
プレゼンテーションをAIが作成
他にも面白いデモとして、プレゼンテーション用のスライドを生成するというものがある。徳島県在住のBemmu Sepponen氏はGPT-3を利用してスライドの作成を試みた。
「関西のHacker Newsイベントで提供されたプレゼンテーション。プレゼンテーションのタイトルは…」と入力すると、「日本でコーディングを学ぶための戦略(Strategies for Learning to Code in Japan)」というタイトルのスライドが生成された。
その内容は、コーディングを学ぶことの有用性を説くもので「問題を解決するベストな方法は常にシンプルだ。猿が出来るくらいに」という文章と共に、猿の絵がついたスライドなど、とても「それらしい」ものに仕上がっている。
ただし、スライドだけとは言え、全体的に具体性に欠け、「それらしい」レベルのものと言えるだろう。それでも、これをAIが生成したと気付く人は少ないのではないだろうか。
GPT-3が成生したプレゼンテーション
GPT-3にチューリング・テストを行ってみた結果
次に『チューリング・テスト』を試した事例を紹介しよう。このテストでは対話している相手がAIか人間かを見分ける質問を行い、このテストをパスしたAIは「自身で考えられる知能を持っている」と言われている。
いくつかその受け答えを抜粋する。まずは基本的な事実に関する質問だ。GPT-3は問題なく回答している。
Q: 1955年のアメリカ大統領は？( Who was president of the United States in 1955?)
A: 1955年のアメリカ大統領はドワイト・D・アイゼンハワーです(Dwight D. Eisenhower was president of the United States in 1955.)/i>
Q: 彼はどの政党に所属していたか？(What party did he belong to?)
A: 彼は共和党に所属していました(He belonged to the Republican Party.)
次に常識に関する質問だ。従来のAIにとっては難問であったが、GPT-3は回答出来ている。
Q: 大好きな動物は？(What is your favorite animal?)
A: 犬がお気に入りです(My favorite animal is a dog.)
Q: どうして？(Why?)
A: 犬は忠実で友好的だからです(Because dogs are loyal and friendly)
Q: 犬が不機嫌になる2つの理由は何？What are two reasons that a dog might be in a bad mood?
A: 犬が不機嫌になる2つの理由はお腹がすいているか暑い時です(Two reasons that a dog might be in a bad mood are if it is hungry or if it is hot.)
ここまで、順調に回答しているが、逆にうまく回答できていない例を紹介しよう。前提や質問自体がおかしい場合は正しい回答が出せないことが多いようだ。例えば下記の質問は「無い」が正しい回答だ。
Q: 太陽に目はいくつある？(How many eyes does the sun have?)
A: 太陽には目が一つあります(The sun has one eye)
また、アメリカ建国前の年次でのアメリカ大統領について質問するとイギリスの国王や政治家の名を挙げている。
Q: 1600年のアメリカ大統領は？(Who was president of the United States in 1600?)
A: 1600年のアメリカ大統領はエリザベス1世です(Queen Elizabeth I was president of the United States in 1600.)
いくつかの関連した質問をした場合も、前後関係を理解した回答ができていないという。
Q: 1本鉛筆を箱に入れ、さらにもう1本鉛筆を箱に入れたら箱の中には何がある？(If I put a pencil in a box, then put another pencil in the box, what is in the box?)
A: 鉛筆が2本(Two pencils.)
Q: そこから1本鉛筆を取り出して、カエルを入れたら箱の中に何がある？(Then if I take out a pencil and put in a frog, what is in the box?)
A:カエルが1匹( A frog.)
ここまでデモを見て、GPT-3の凄さを理解頂けただろうか？こういったツールが一般的になるのであれば、デザイナーやプログラマーの仕事が無くなると言われている理由が分かるだろう。
GPT-3からUXデザインを考える
このGPT-3によって、「AIによって出来ること」の選択肢が大きく増えるだろう。そして、それはUXデザインにも影響する事になる。前述したUXデザインにおけるAIの利点以外にもGPT-3によって、より多くのことができるようになると考えられる。その例をいくつかあげてみよう。
チャットボットや音声認識による会話形式インタフェース
現在でも、チャットボットやSiriなどの音声認識を使用した会話形式インタフェースは存在するが、より自然な対話形式のUIが簡単に実現できるだろう。こうしたテクノロジーの進歩を考慮したサービスやユーザー体験の実現も、新しいデザインの選択肢となるだろう。
プロトタイプの設計・作成の補助
前述のデモで見てもらった通り、GPT-3によって簡単なUIデザインやアプリケーションならすぐに作成できる。これはプロトタイプの作成とその検証に非常に有用だ。これまでプロトタイプの作成等にかかっていた時間を削減できるし、より多くのパターンのプロトタイプを試すことが出来るようになるだろう。
最適なUIのカスタマイズ
現在ではGoogle Analyticsのように、サイト上で訪問者がどのページに長く滞在し、どのページが閉じられ易いかといった情報を分析することが可能になっている。そういったUIデザインの使用率の統計データからのユーザーに最適なデザインを考案することができるだろう。また、個々のユーザーの嗜好や特性を分析し、パーソナライズしたUIデザインを表示するといったことも可能になるだろう。
GPT-3の課題点
しかし、プレゼンテーション作成やチューリング・テストの例から、GPT-3は「それらしい」文章を生成するものの、その中身を理解しているわけではないということが分かるだろう。他にも様々な課題があると言われている
差別的な表現
GPT-3にも差別的な表現の問題があると言われている。GPT-3の生成するテキストには性別、人種、宗教などに対して偏った、ネガティブな表現が生成されると報告されている。
例えば、「銀行員」や「名誉教授」などの高度な教育レベルの職業は男性とする傾向が多く、「イスラム教」という単語からは「テロリスト」などが生成される傾向があるという。
FacebookのAI部門を統括するJerome Pesenti氏はユダヤ人、黒人、女性、ホロコーストという単語を入力としてGPT-3にツイートを生成させたところ差別的な表現のツイートが生成されたと警告している。
#gpt3 is surprising and creative but it’s also unsafe due to harmful biases. Prompted to write tweets from one word – Jews, black, women, holocaust – it came up with these (https://t.co/G5POcerE1h). We need more progress on #ResponsibleAI before putting NLG models in production. pic.twitter.com/FAscgUr5Hh
— Jerome Pesenti (@an_open_mind) July 18, 2020
GPT-3に限らずAIサービスはしばしば差別的な振る舞いをすると指摘されることがある。学習に使用されるデータセットに差別的な事柄が含まれているため、結果として偏った表現を出力してしまうのだ。
膨大な学習データとその調整を行えば、差別的な表現をなくすことは出来るだろう。しかし、往々にして開発の予算や期間には限りがあり、現実的には難しいだろう。
サービスを公開する以上、その影響を考慮し内容に責任を持たなければならない。
フェイクニュースの作成など悪用される
GPT-3の前バージョンとなるGPT-2が公開された時から既に危惧されていたが、こういったツールは高性能である分、悪用される危険性がある。GPT-2については、2019年11月ITmediaの記事で「安倍首相の辞任」という単語からニュース記事の生成を試みた結果を見ることができる。GPT-2の時点で簡単にフェイクニュースが作れるのが分かるだろう。
実際にGPT-3で作った記事がニュースサイトのランキング1位になるという出来事があった。カリフォルニア大学バークレー校の学生がGPT-3を用いて偽のブログ記事を作り、それがHacker Newsのランキングで1位になったのだ。ほとんどの読者がAIが生成した記事だとは気付かず、何人かはブログをサブスクライブしたという。
まとめ: AIとUXデザインの未来予想
本記事で紹介したもの以外にも、GPT-3の生成した興味深い文章やイノベーションの可能性を感じさせるデモンストレーションが数多く公開されている。ぜひ調べてみてほしい。こういったデモを見るとライターやデザイナー、プログラマーなど、いわゆる「クリエイティブ」とされてきた職業であってもAIによって不要になる未来が近づいてきたと話題になっている意味が理解できるだろう。
しかし、GPT-3の登場当初は、その高機能さからAI時代の幕開けだと大きな注目を集めていたが、徐々にGPT-3の不得意な事柄や課題が分かってきたため、AIが人間の仕事を奪うのはまだしばらく先になるだろう言われるようになってきた。
Open AIで代表を務めるSam Altman氏も、GPT-3はまだ問題が多くありGPT-3はAI時代の兆しでしかないとツイートしている。
The GPT-3 hype is way too much. It’s impressive (thanks for the nice compliments!) but it still has serious weaknesses and sometimes makes very silly mistakes. AI is going to change the world, but GPT-3 is just a very early glimpse. We have a lot still to figure out.
— Sam Altman (@sama) July 19, 2020
しかし技術は劇的に進歩している。人間と遜色のないAIが登場するのも遠くないだろう。GPT-3はそれを示唆している。AIの技術進歩にアンテナを張っておくことが重要だ。
AIの利点・不利点を理解し、AIに出来ないスキルを磨く、そして上手く利用する方法を身に着けることがこれから重要な姿勢となる。
ビートラックスでは、最新技術の動向をリサーチし、UXデザインの提供やその支援を多く手がけてきた。ご興味がある方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
データ分析をするときにできるだけわかりやすくしてほしいというオーダーが多いが、そんなことではデータ解析の重要性が半減するんだけどね。
データはわかりやすくグラフ化したりするところが多いけど、これは確実に騙しの方法が潜んでいると思った方がいい。まあ、視覚でどこかの結論に誘導しようという魂胆だ。せっかく大量のデータを分析するのだったら、とことん細部に拘って分析するべきで、誰でも一目で分かるような出し方をすれば、山ほどデータ解析しているので、このグラフの表す方向のように一目瞭然。文句言うなよと言うようになるのがデータ分析にとっては全く意味を帳消しにすることぐらい悪いことだと思う。
もちろん世の中には経営者でも経営企画やマーケティングの人でも全く数字が読めない人が多いことは事実だ。責任は読めない方にある。読めないでそんな役職になるなよと言いたい。せっかくデータがあるのだから普通以上にあらゆる角度から分析することが大事であって、中にはグラフを加工してみやすくしようなどとしているところもあるみたいだけど、そんな子供騙し的な方法は取らないで、ガチで読み会をやってほしいものだ。
流通業の特にアパレルのDX化って、レジの自動化やECとリアルの在庫の一元化とかそんなんが多いけど、そんなうわべのDX化をしてもほとんど意味がない。企業の基幹システムとサブシステムとの統合ERPを真剣にやらないと本当になくなると思うね。
流通業でもアパレル以外ではしっかりERPを他の業界並みにやっているところもちらほらあるけど、とはいいながらもほとんどのところは分散したシステムを何とかつなげるようにしているぐらいのところが多い。ましてやアパレルなんかはほとんどのところがERPといえるほど統合しているところはないだろう。いくらECだとかオムニチャネルだといたところで基幹がしっかりしていなければ、そんなもん完全なつけやいばだ。いままで店舗展開だとかトレンドだとかECだとかフランチャイズだとかいろいろその都度いろいろ営業戦略を立ててきたのだろうけど、その根幹はどいう言った戦略を立てようが様々な部署での様々な情報が関連付けて見えるようになっているか、そこから問題が課題になって改善できて強みになれるかどうかのサイクルができているかどうかである。
例えば多店舗のところで店舗運営部がいくら何やろうが、販売力が上がったということであろうが、在庫が全体的に減ったということであろうが、EC比率が上がったところで、経営はもっと財務的なことから商品・人一つ一つまで最適化だけではなく次の手が打てるような配分にまでもっていかなければならない。それは商品や人や店舗などの分析以外に、経営分析＋財務分析などを数字でロジックで計画として大中小・長中短で示せなければならない。それにはやっぱり統合ERPが必須なんだとつくづく思う。本当ならそのERPを活用したうえでさらに応用統計などをつかった分析や予測をして、、、ということなんだと思うね。
最近ミーティングに出ているとほとんどのケースで「AIでほにゃらら・・・・」という話が出てくるんで、その「AIほにゃらら」はどういう計算分析ロジックですか？なんて質問するとほぼ全部答えられないのが笑える。
DX業界の流行語大賞のように出てくるけど、ほとんどの人は説明ができない。こまったらAIみたいな落ちのつけ方をしてくる。こういのはほとんどまやかしでしかない。
知らん使ってるのも話にならんが、それで取引先を煙に巻くのはもっと悪質だ。まあ、こっちとしてはどれほどその提案者や企業が真剣にやってののか理解してしゃべっているのかが一目瞭然のようにわかるリトマス試験紙としては最高なんで、必ず聞いてみることにしてるんだけどね。統計を長年やっている立場として。。。。
DXばやりやけど。どこかの政府が25年にはIT人材が足りなくなるぞと脅しをかけて？？？るんやけど。。。で、DX
DXね。この手の話はどんどんキーワードが変わってきますが中身は一緒？
で、まあとにかくこれからの世の中IT化で乗り切れ！！！ということで、SI屋も導入する側もけしかけているんだけど、そのSI屋が取引先のことを知らないで何とかフォースだの何とかコードなどなんとかRPとか導入しても、ほとんどの場合は使う側の理解不足？導入する側のノウハウ不足？で使えない代物が多数できることになるわけなんだわ。
本来ならね、導入する前にその会社のビジネスモデルとか、現状将来の立つ位置とか、そのための考える力とかまあ基本的なところの考える力と理解力がなければ、要は三文字熟語のとくいなSI屋に何とかシステムを導入させられて、結果使いこなせないまま、その時のシステムに企業の工程が固定されて、気が付いたら時代遅れなんてことになるわけなんだな。
で、またどこかの政府が新しいキーワードで中身は一緒で外見の違うシステムの導入みたいなのをけしかけるということになる。
世の中はグルグル回るということだ。
やっぱりこのパターンだな。メダリオンに因果関係を問うのはナンセンスだ。膨大なチャート資料から価格サイクルの法則性を発見し・・・・・数秘術的なアプローチというのも共通点だ。
アフターコロナ後の先端ビジネスモデルの予言
いいね、この予言というのがいかにも外れそうで。。。
コロナウイルスでわかったことは、それほど会社に行かなくても営業のできるところはできるし、それによってコストのかけ方が全く変わった。さらにはお取引先や消費者へのアプローチ方法が、今までの方法でなくてもよくなったということがわかったということである。
極端な話をいうと、完全非接触で仕事ができる可能性がわかったということになる。例えば、今までの営業とかミーティングは面と向かって、、、ということであったが、それがZOOMとチャットワークなどで済むということである。
その先には、ZOOMやチャットワークなんかでも時代遅れになって、営業側も買い手側もアプリで取引が完全にできる可能性が見えてきたということであろう。そのアプリの開発方法によっては、営業自体バックオフィス自体（もちろん販促やマーケティングなども）いらなくなる可能性が見えてきたことである。
さらには、AI（この言葉は大嫌いで、正確には応用統計学といった方が正しいと思うが）で、経営判断・営業判断も相当な確率で出せるようになりそうだということである。
まあ、社内には、統計の達人やビジネスモデルのプロや仕事のプロセスを何とでも作れる巨人や天才プログラマーがいれば、それで充分。本社なんて物流がしっかりしていれば、どこにあっても構わない。。。。。というような究極のビジネスモデルが現実になりそうだということだ。
今までの会社形態は遅かれ早かれ大きく変わるといえそうだ。
相変わらずW●Sのニュースとかそこに出てくるコメンテーターはあまりにもピンボケで笑える。
有名大学の学者はあかんね。世間と大きくづれている。。。。
DX（デジタルトランフォーメンション）ってよく言うけど社内のデータをつなげて活用できるようにあるいはAIでなんていうけど。
社内のシステム担当に社内の業務がよくわかってAI？（本当は統計処理）することによって活用できるようにというけど。システム担当が社内業務を理解して統計分析できるようにしてそれが活用できることは統計わからないんでまず無理だと思った方がいい。よう出てくるデータサイエンティストも業務のこと知らんしな。
その手のホワイトボックス的なものが出てくるのは何となく思ってたけど。やっぱりこういうのがあるんだな。
それで先のテーマで誰のAIか？なんて言葉を使ったが、そこでは全くその手の話をしていないのでここで補足したい。
とにかく今のAIはマスコミ受けのいいような話しか見えてこない。ロボットだとかマシンラーニングだとかディープラーニングだとか自動化云々だとか、、、、まあ、なんでもいいんだが実際に企業ではそれがいつから使えるのだろうか？？？？
少なくても企業コンサルをやっている人間としても多分現場の人にしても来月から使えるのかしらとか、それでうちの取引先の売り上げや利益が上がるのは今月かしら？？？？なんてのがまず一番の興味ではないだろうか。何年か先のAIより今月使える分析の方がはるかに効果はある。いくら投資してもいくら時間かけてもいくらコンソーシアムを作ってもいくら有名企業が参加してもそんなもんはなかなか役に立たない。
特に分析が必要なところは今までなかなか投資できなかった中小企業や個人レベルではないだろうか。上場企業なら使えるというレベルではほとんど良い恩恵は受けられない。今後日本がこの手の分野でなんとかというようなことを考えているのであれば、中小でも個人でも使えるAIもどきやビッグデータもどきを広げていく必要がある。