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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?
AI eats UX Opening Talk 20170422
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%E
3%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
自己の破灭に対する恐怖から
わが子を食らう
AI eats UX??
UX eats AI??
个人的な体験
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?
データの质と量
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?
问い
(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つの问い
? 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”の终焉?
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
/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
“现场の知”
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

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