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UIからメカニクスへ(AI eats UXクロージング)
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UX Tokyo
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AI eats UXイベントでのクロージングセッション
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UIからメカニクスへ(AI eats UXクロージング)
1.
AI EATS UX
MEETUP 2017/04/23 Toshiyuki Maeda “AI eats UX” クロージング UIからメカニクスへ
2.
AI eats UX
3.
黎明期ですね
4.
今回のきっかけについて
5.
① CESにて
7.
Amazon Echoがそこら中にある
8.
CES2017 @ LAS
VEGAS
9.
骋鲍滨がない
10.
NUI (with AI)
11.
なにをどう设计するのか??(*冲*)
12.
UXデザインの既存フレーム?ナレッジから はみ出た存在に見える
13.
②础滨(アルゴリズム?)とのリアルな生活
15.
従業員 3,000 運転手 100,000
~ 500,000
16.
How Uber Uses
Psychological Tricks to Push Its Drivers’ Buttons https://www.nytimes.com/interactive/2017/04/02/technology/uber-drivers- psychological-tricks.html?utm_source=digg&_r=1
17.
Work with Algorithm (アルゴリズムによるマネジメント)
18.
背後のメカニクス ‘forward dispatch’ 乗客が降りる前に次の乗客がアサインされる (Netflix的bringe-watching状態) →kill surge→ドライバよりUberが儲かる ‘loss-aversion
approach’ Uberをオフラインにしようとすると 幾ら($XX)機会損失するか提示される ? ? ? ?
20.
フェアなのか?
21.
UBER DRIVERS間の情報交換 “Fuber” = FXXking
Uber
22.
ビジネスシステムが そのまま人の尊厳にまで関わる (※今に始まったことではない、組織的には退化?)
23.
鲍齿の课题では?
24.
例えば、3人の割り勘を仕切る
25.
3,000人の割り勘を仕切る
26.
50万人に仕事の割当てを仕切る
27.
アルゴリズムによる分配 “フェアな分配”をスケールするには
28.
「平等と公平は违う」
29.
フェアを担保する仕组みとは?
30.
AIの応用範囲が広がると これらの課題が頻出しそう
31.
鲍齿へのインパクトが大きい领域
32.
UI メカニクス
33.
UX Mecs 行動経済学 インタラクション デザイン 機械学習、 ビッグデータ
36.
详しい方、ご兴味ある方
37.
一绪に研究しましょう
38.
おしまい TOSHIYUKI MAEDA @T_MAEDA AI
eats UX
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