AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内でChatGPTの話が出ておりまして、どこまで実務に使えるのかを知りたいのです。要するにこれって我々が商品開発や顧客対応で使える道具になるのでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば分かりますよ。結論から言うと、ChatGPTはデザイン工程の「助言者」「代替ユーザー」「試作品としての対話窓口」の三つの役割で実務に貢献できるんです。まずはその三点を押さえて進めましょう。
三つの役割、ですか。具体的にはどういう場面でそれぞれ使えるのか、投資対効果の観点から教えていただけますか。導入で一番コストがかからないのはどれですか？
素晴らしい視点ですね！端的に三点でまとめます。1) 助言者としては企画やアイデア出しの工数を削減できる、2) 代替ユーザーとしてはユーザー調査の初期段階で安価に仮説を検証できる、3) 試作品としてはプロトタイプの対話テストを繰り返せる。最も低コストなのは助言者の役割で、既存の業務に対してすぐに試せますよ。
なるほど。ですが、ChatGPTは時々とんちんかんな回答をするとも聞きます。現場で誤った方向に進んでしまうリスクはどう管理すればいいですか？
いい質問です！重要なのは検証の仕組みを人間側に残すことです。具体的には三つのガードを用意します。1) 出力結果に対するレビュー担当を置く、2) 小さな実験で仮説を検証する、3) 成果を定量指標で評価する。こうすれば誤りがそのまま意思決定に直結するリスクを下げられますよ。
これって要するに、AIの出力は『参考意見』であって『最終決定』は人がする、ということですね？そこは我々の判断で止めれば良い、と。
その通りですよ！素晴らしい着眼点ですね。要はAIは『高速なブレインストーミング相手』であり、人が最終的に検証して意思決定する体制を作れば実運用は安定します。では実際の研究ではどのように試したかを簡単に説明しますね。
ぜひ。実務に落とすイメージがつかめれば、投資の判断がしやすくなります。あと、現場の社員がAIを信用せず使わないという問題もあります。導入時の心構えは何かありますか？
素晴らしい着眼点ですね！失敗を恐れず小さく実験する姿勢を作ることが大事です。三つの導入ポイントを示します。1) まずは非公開の内部タスクで試す、2) 成果を定量化して共有する、3) 社員教育として短いハンズオンを行う。これで現場の抵抗感はかなり下がりますよ。
わかりました。最後に一つ、本論文は実際にどのようにChatGPTを使って検証したのですか？プロジェクトの流れを教えてください。
要点を三つでまとめます。1) ChatGPTにペルソナ作成やインタビューの模擬を行わせ、設計仮説を生成した、2) アイデア出しとブレインストーミングで複数案を短時間に得た、3) 最後にユーザー体験を模擬評価させることで改善点を抽出した。これを一回の継続セッションで実施しています。
なるほど、よく理解できました。要するに、ChatGPTは「早く安く仮説と対話の量を増やす道具」であり、最終判断と検証は人がする形で使えば現場でも活用できる、ということですね。ありがとうございました。これで社内で説明できます。
