AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「メニュー設計にAIを使える」と聞きまして、正直ピンと来ません。そもそもメニュー設計って何を指すんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず「メニュー設計」とはアプリやソフトの操作の入口になる項目配置やコマンド割当ての設計です。直感的に探せるか、業務に合うかを左右しますよ。
なるほど、でもうちの現場は昔からのメニューがあって、変えると混乱しそうです。AIを入れる利点は何でしょうか。
大丈夫、一緒に見れば必ずできますよ。ポイントは三つです。第一に選択肢の整理で時間が減ること、第二に利用者視点での命名やグルーピングが改善すること、第三にホットキーやショートカット割当ての提案が得られることです。
それって要するに、AIが今あるメニューを見て改善案を会話で出してくれて、導入は段階的に進められるということですか？
その通りです！ここで肝になるのはLarge Language Models (LLMs) 大規模言語モデルの活用です。LLMsは大量のテキストから学んだ知見を対話の形で引き出せるため、設計者と会話しながら候補を出すのに向いていますよ。
ただコストが心配です。外部モデルを使うのは権限やデータの問題もあります。現場にどう入れてROIを説明すればいいですか。
良い視点です。まず小さく試す、次に成果を数値化する、最後に段階的に拡大するという三段階で説明できます。実務ではまず非公開データを使わずにプロンプトと既存仕様だけで試作することが現実的です。
現場の担当が「言葉でやりとりしてメニュー案が出ればありがたい」と言っていたのですが、学習は必要ですか。現場の教育負担が増えるのは避けたいのです。
大丈夫です。設計支援のインターフェースはチャット形式で直感的ですし、テンプレートを用意して入力負担を減らせます。私が一緒に初期テンプレートを作れば現場の教育は最小限で済みますよ。
つまり、初期投資は小さくして実務に合わせてチューニングし、効果が見えたら本格導入するという流れで説明すればいいのですね。
おっしゃる通りです。まずは最も利用頻度の高いメニュー領域の数パターンを生成して、KPIとして操作時間や誤選択率の変化を測りましょう。報告資料は数字で示すと経営判断が速くなりますよ。
分かりました。自分の言葉で整理しますと、AIは会話でメニュー案を出し、現場と一緒に段階的に試して効果を数値で確認するツールを作るということですね。まずは試験導入から始めてみます。
