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製品開発プロセスに人工知能を追加することには常に価値があるのでしょうか? | ビジネスにおける AI #55

公開: 2024-01-22

人工知能はしばしばまばゆいばかりの第一印象を与えます。 そのとき、私たちは設計プロセスを改善し、新しい製品を生み出すための興味深い可能性について考え始めます。 機械学習アルゴリズムのおかげで、AI システムは膨大な量のデータを分析し、コンセプトやプロトタイプを生成し、以前は達成できなかった精度で設計パラメーターを最適化できます。 デジタル変革の時代において、AI は競争力の獲得を目指す現代の企業にとって不可欠なツールとなっているようです。 ただし、新しいテクノロジーには常にそうであるように、その利点と同時にいくつかの課題も伴います。 以下では、プロセスに人工知能を統合することの良い面と潜在的な落とし穴の両方を詳しく見ていきます。

プロセスにおける人工知能 - 目次:

  1. 製品開発プロセスにおける人工知能の役割
  2. クローズアップ: AI 実装の隠れた課題
  3. ブラックボックスの罠。 AI の決定における透明性の欠如
  4. AIと倫理。 差別や偏見を避けるにはどうすればよいでしょうか？
  5. アルゴリズムの限界。 創造的なプロセスにおける人工知能
  6. 法律の管理と遵守を確保する
  7. まとめ

製品開発プロセスにおける人工知能の役割

人工知能は、新製品の設計および実装プロセスのさまざまな側面をサポートできます。 多くの場合、これは良いアイデアであり、主な利点は次のとおりです。

  • 市場調査– 調査分析やインタビューの文字起こしなどの反復的なタスクを自動化することで、調査を加速したり、より大規模に実施したりすることが可能になります。 これにより、チームは製品開発のより創造的で挑戦的な側面に集中できるようになります。
  • 新しいインスピレーション– 幅広いアイデアへのアクセスが容易になることは、生成 AI の主な利点の 1 つです。 AI アルゴリズムは、デザイナーのこれまでの考えを超えた未知のパターンやコンセプトを巨大なデータベースから検索できます。
  • 徹底したデータ分析– ターゲット顧客の行動、好み、購入動機に関するデータを処理することで、ターゲット顧客のニーズをより深く理解します。

しかし、AI コラボレーションを使用する前にもう一度考えたほうがよいのはどのような場合でしょうか?

クローズアップ: AI 実装の隠れた課題

製品開発プロセスにおける人工知能は多くの新たな機会を意味しますが、その実装には課題がないわけではありません。 その中で最も重要なものは次のとおりです。

  • 製品チームを徹底的にトレーニングし、既存の作業プロセスを AI システムとの統合に適応させる必要性。 これは、従来の働き方に縛られた専門家が配置された大規模な階層型組織では困難な場合があります。
  • AI アルゴリズムをトレーニングする顧客データのセキュリティに関する懸念。 追加のセキュリティ機能を利用するには、多くの場合、小規模組織の予算を超えるエンタープライズ ライセンス契約が必要になります。 そのため、小規模企業は、Llama 2、Vicuna、Alpaca などのオープンアクセス モデルを小規模に組み込むことを選択することがあります。 確かに、社内ではより強力なハードウェアが必要ですが、データのセキュリティは提供されます。 これは、機械学習モデルが機密の個人情報に依存しているためです。 セキュリティが適切に設定されていない場合、その漏洩は企業のイメージに悲惨な結果をもたらす可能性があります。
  • AI システムに関わる重要なビジネス上の意思決定に対する複雑さの増加と責任の分散。 これらのシステムのエラーに対する財務的および評判上の責任は誰が負うのでしょうか? AIの「ブラックボックス」を確実に監視するにはどうすればよいでしょうか?

ブラックボックスの罠。 AI の決定における透明性の欠如

ニューラル ネットワークなどの高度な機械学習技術の基本的な欠点の 1 つは、行われる決定に透明性が欠如していることです。 これらのシステムは「ブラック ボックス」のように機能し、基礎となるロジックを理解することなく入力を望ましい結果に変換します。

このため、AI が生成した推奨事項に対するユーザーの信頼を確保することが非常に困難になります。 システムが特定の製品バリエーションやコンセプトを提案した理由が理解できない場合、その提案の妥当性を評価することは困難です。 これはテクノロジー全体に対する不信感につながる可能性があります。

製品開発に人工知能を使用する企業は、「ブラックボックス」問題を認識し、ソリューションの透明性を高めるための措置を講じる必要があります。 解決策の例は次のとおりです。

  • ニューラル ネットワーク内のデータ フローの視覚化、または
  • 追加のアルゴリズムによって生成された決定のテキストによる説明。

AIと倫理。 差別や偏見を避けるにはどうすればよいでしょうか？

もう 1 つの重要な問題は、AI に関連する潜在的な倫理問題です。 機械学習システムは、多くの場合、さまざまな種類のバイアスや代表性の欠如を伴うデータに依存します。 これは、差別的または不公平なビジネス上の決定につながる可能性があります。

たとえば、Amazon の採用アルゴリズムは、同社の歴史的な採用パターンに基づいて男性候補者を優先しているように見えました。 次の目的で機械学習を使用してアプリケーションを開発する場合にも、同様の状況が発生する可能性があります。

  • 顧客サービスの優先順位を設定し、
  • 広告ターゲティング、
  • 最寄りの地域の専門家を提案するか、
  • パーソナライズ製品の提案。

このような問題を回避するために、企業は、さまざまな人口統計グループを適切に表現するために使用するデータセットを注意深く分析し、差別や不公平の兆候がないか AI システムを定期的に監視する必要があります。

アルゴリズムの限界。 人工知能が開発中

人工知能は創造的なプロセスをサポートし、アイデアを検索し、ソリューションを最適化します。 しかし、AI を完全に信頼することを選択した企業はまだ少数です。 コンテンツ作成プロセスに人工知能を導入することは素晴らしい機会をもたらしますが、生成された素材に含まれる情報の公開または確認に関する最終決定は人間の入力によって行われなければなりません。

したがって、デザイナーとプロダクト マネージャーは AI テクノロジーの限界を認識し、AI テクノロジーを既製のソリューションの自動ソースとしてではなく、サポートとして扱う必要があります。 主要な設計とビジネス上の意思決定には依然として創造性、直観、顧客に対する深い理解が必要ですが、アルゴリズムだけではこれらを提供することはできません。

。 artificial intelligence in the process

出典: DALL-E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

管理と法的遵守を確保する

AI リスクを最小限に抑えるために、企業はこれらのシステムに対して適切な監視および制御メカニズムを実装する必要があります。 これには以下が含まれますが、これらに限定されません。

  • AIモデルが生成する情報の正確性と情報源を実用化前に検証し、
  • 機械学習アルゴリズムのバイアス、予測の不確実性、意思決定の透明性を監査します。
  • 社内の AI システムの設計、テスト、適用を監督する専門委員会または倫理委員会を設立する。
  • 許容可能な AI アプリケーションと、ビジネス プロセスや設計上の決定におけるこれらのシステムの干渉の制限に関する明確なガイドラインを作成します。
  • その指示に過度に無批判に依存することを避けるために、制限と落とし穴を認識するように設計者をトレーニングします。
artificial intelligence in the process

まとめ

要約すると、人工知能は間違いなく、新製品の設計と実装を最適化し、加速するための刺激的な展望を切り開きます。 ただし、従来のシステムや慣行との統合には課題がないわけではなく、その中には不確実性や予測の透明性の欠如など、基本的なものもあります。

AI の可能性を最大限に活用するには、企業はテクノロジーの限界を理解し、適切な注意と批判をもって AI を扱う必要があります。 また、高度なアルゴリズムを実際のビジネス プロセスに導入することに伴うリスクを最小限に抑える倫理的なフレームワークと管理手順を開発することも重要です。 そうして初めて、AI は人間の創造性と直感を価値ある安全な補完物にすることができます。

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Is it always worth it to add artificial intelligence to the product development process? | AI in business #55 robert whitney avatar 1background

著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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