UXをAIプロジェクトに導入する5つの方法

編集部注：本稿を執筆したDebbie Pope氏は、The Trevor Projectで開発部シニアマネージャーを務める人物。
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AIや機械学習ツールが浸透し普及が進むにつれて、あらゆる組織の製品チームとエンジニアリングチームがAIを活用した革新的な製品や機能を開発するようになった。AIはデータを扱う組織なら避けては通れないパターン認識や予測、ユーザーエクスペリエンスのパーソナライゼーションなどに特に適している。
AIを適用する際に必要なのは、莫大な量のデータである。AIモデルのトレーニングには通常大規模なデータセットが必要となり、また大規模なデータセットを持つ組織はAIなら解決できるであろう課題にほぼ確実に直面している。言い換えると、データセットがまだ存在しない場合、データ収集はAI製品開発の「フェーズ1」とも言えるわけだ。
使用するデータセットが何であれ、データ収集やその他何らかの形でAI機能に人が関与しているはずだ。データ収集時やユーザーにデータを表示する際、UXデザインとデータの視覚化における指針は早期の段階で検討する必要があるだろう。
1. ユーザーエクスペリエンスを早期に検討する
ユーザーがどのようにAI製品を使用するのかをモデル開発の初期段階から理解しておくと、AIプロジェクトが明確になりチームが共有された最終目標に集中できるようになる。
例えば映画配

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