Irina Nik Product Designer

Navigating the AI revolution: how designers can stay competitive

人工知能は、私たちのデザイン方法や、デザイン業界で成功するために必要なスキルを変えつつあります。この記事では、AIがデザインに与える影響と、デザイナーが未来に備える方法を探ります。

Midjourneyが作成した、ジェネレーティブAIのコンセプト

誇大広告ではなく、現実

AI革命は未来ではなく、今起きています。Morning ConsultのGlobal AI Surveyによると、米国、欧州、中国では34%の企業がすでにAIを導入しています。

世界経済フォーラムやIBMのような多くの組織が、AIを第4次産業革命を推進する主要なテクノロジーと認識しています。AIは、私たちの生活、仕事、人間関係のあり方を根本から変えてしまうでしょう。

AIは、偏りがあったり、非倫理的で危険な結果を出したり、不正確な情報や誤解を招く情報を生成したりすることがあります。しかし、驚異的なスピードで進化しており、こうした問題は時間とともに改善されていくでしょう。

ジェネレーティブAIはどのように世界を変えていくのか

2022年には、すでに存在するものを分析するのではなく、新しいものを生成することができる技術であるジェネレーティブAIにおいて、大きな混乱が起こりました。

人間に近い回答をする能力

Open AI社のChatGPTが普及し、Googleが「コードレッド」の警告を発しました。ググる代わりに、人はAIチャットボットに何でも聞けるようになります。

現状、AIの回答は信頼性に欠けますが、将来的にはコンサルタントに対抗できるようになるかもしれません。マッキンゼーによると、AIはリスク・法務業界で、複雑な質問への回答、法的文書の確認、年次報告書の作成などに使われる可能性があるといいます。例えば、 Morgan Stanleyは、資産管理について顧客にアドバイスできるようになるAIをすでに開発しています。

カスタマーサービスもまた、AIの恩恵を受けるでしょう。現在のチャットボットは顧客の期待に応えられないかもしれませんが、将来的にはより多くの人間のマネージャーを置き換えることもできるかもしれません。

Midjourneyで生成された大規模言語モデルコンセプト

コンテンツを生成する能力

ジェネレーティブAIは、すでにマーケティングやSEOの分野で活用されています。コンテンツ制作をスピードアップさせ、必要なイラストを提供します。

例えば、GPT-3のマーケティングに特化したバージョンであるJasperは、ブログ、ソーシャルメディアの投稿、ウェブコピー、セールスメール、広告など、顧客と接するコンテンツを生成できます。

グラフィック生成機能

Microsoft Designer、Runway、DALL-E、Midjourneyなどのツールは、デザインをより身近なものにし、グラフィック生成のプロセスを加速させます。

これらは、すでにマーケティングやデザインの分野でも活用されています。Nestleは、フェルメールの絵画をAIで拡張したものをマーケティングキャンペーンに使用しました。Stitch FixはDALL-E 2を使って、色、生地、スタイルなどの顧客の好みに基づいて、服を視覚化する実験を行いました。Nutellaはアルゴリズム設計を実施し、700万個のユニークなパッケージングを作成しました。広告代理店のBBDOは、Stable Diffusionを使った素材の制作を実験しています。

また、見栄えの良いプレゼンテーションやソーシャルメディアの投稿は、デザイナーがいなくても生成できるようになりました（ついに😉）。

Text to Video: Early Access Waitlist | Runway

Runwayは、一連のAIデザインツールを組み合わせ、動画からイラストまで制作することができます

以下は、Sequoiaが作成したチャートで、基礎モデルの進展と関連するアプリケーションをどのように期待するかのタイムラインです：

SequoiaによるジェネレーティブAIの進展とその応用の可能性があるタイムライン

デザインはどう変わるか

UIデザイン

AIはすでに垂れ流すようなレベルでUIデザインを作成することができます。以下の画像は、Midjourneyが作成したものです。

Midjourneyによって生成されたUI

これらは、非常に多様な種類の画像に学習させたAIの結果です。もし、UIに特化したAIを作ったらどうでしょう？

例えばMidjourneyは、著者の同意なしにArtstation全体をトレーニングに使うことができてしまいますが、他の誰かが、Dribbble、Mobbin、Pageflow、Pttrnsから完全にラベル付けされたコレクションでモデルをトレーニングしようと決めるかもしれません。

Figmaで直接UIを生成できるようになるのでしょうか？まあ、最初の実験はすでに行われているんですけれど。

https://twitter.com/dhvanilp/status/1286452207513038848?s=20

Airbnbでは、機械学習やコンピュータビジョンに対応したAIを用いて、手書きのワイヤーフレームスケッチから本番さながらのコードでデザイン部品を作る、ジェネレーティブUIも実験しています。

では、説明文からアプリ全体を生成するのはどうでしょう？Builder.aiはすでにこの領域を開拓しており、人工知能でアプリのドラフト版を作成しています。

デザインシステムへのアプローチの仕方も変わりそうです。Figmaがすでに議論しているヘッドレスデザインシステムの導入により、インスピレーションを与える画像や、説明文に基づいて、標準的なコンポーネントセットを生成するようにAIを訓練することができます。今は悪名高い仕事でも、機械にアウトソースすることが可能になります。

アイデアの探索

ジェネレーティブAIは、強力なスケッチツールであり、探索プロセスを加速させます。デザイナーもノンデザイナーも、膨大な数の代替的な方向性を、これまで必要とした時間のほんの一部で探索できるようになったのです。

https://twitter.com/RemitNotPaucity/status/1562319004563173376?s=20

ユーザーリサーチ

ジェネレーティブAIは、ユーザーリサーチのプロセスにも実装されています。例えば、リサーチや各種報告書のための準備資料の作成をAIが支援するようなイメージです。

しかし、他のAIモデルは、リサーチデータを分析することで、ユーザーリサーチを別の次元に引き上げることができます。

例えば、UserTestingは、すでに機械学習を導入して、ユーザーテストのセッションの映像に含まれる心情を特定しています。まだわかりませんが、将来的にはLarge Language Modelsがこれらのユーザーテストの映像からレポートを生成することができるようになるかもしれません。

ユーザーテストでビデオセッションの心情を特定する

AIは、顧客とのやりとり、ソーシャルメディア、アプリのレビュー、電子メールなど、さまざまなソースから来る大規模な顧客データを分析するのにも役立つかもしれません。その結果、UXデザイナーは、より少ない労力で、より信頼性の高いユーザー行動のイメージを得ることができるようになるでしょう。

成長実験も、そのプロセスに機械学習を導入することで変わってくるかもしれません。Facebookは、広告のプロセスに機械学習を導入しています。多くの広告バリエーションの中から最適なものを選び出し、いつ、誰に見せるのが良いかを理解することができます。将来的には、デザイナーもテストを自動化し、成長実験をスピードアップする同様のツールを手に入れることができるかもしれません。

デザイナーが準備する方法

デザインプロセスにAIを導入する最初の試みは、すでに進んでいます。例えば、インテリアデザイナーはモックアップ作成にInteriorAIをテストしています。サービスデザイナーはスケッチツールとしてAIを使い始めました。プロダクトデザイナーは、ブレインストーミングのプロセスでDALL-Eを使用しています。

Isabella OrsiによるInteriorAIを使ったインテリアデザインのモックアップ

生産性向上

AIはデザイナーの生産性を飛躍的に向上させます。ユーザーデータの分析からプロトタイプの作成まで、デザインプロセスをスピードアップさせることができるでしょう。

すでに今、デザイナーはデザインに必要なアイコンやコピー、画像を生成したり、AIを使って視覚的な探索をすることができます。

プロンプトの作成にお困りの方は、こちらのサービスをご利用ください： Phraser, Dallelist, Midjourney Prompt Generator, PromptHero, handbook by dallery.gallery.

より高度なデザイン

生産性が向上し、AIが単純作業をすべて引き受けてくれるかもしれないということは、デザイナーがより高いレベルの課題、たとえばリサーチ、製品戦略、成長実験などに集中するためのリソースが増えるということです。

Midjourneyが作成したデザイン思考のコンセプト

社会的知性と人間中心デザイン

AIがハードスキルを必要とする作業を支援するようになると、デザイナーは社会的知性を必要とする活動に時間を割くことができるようになります。人々に価値と喜びをもたらすにはどうしたらいいか、人々が互いに、そしてシステムとどのように相互作用するかといった課題は、AIにアウトソースするのは困難です。

AIによって、人に焦点を当てる機会が増え、人間中心デザインやアクセシビリティの仕事にリソースを割くことができるようになるかもしれません。

デザイナーにとっての新たな課題

テクノロジーの進歩に伴い、デザイナーにとっての新たな課題も出てくるかもしれません。

顧客向けのAIをより広く導入するようになったら、デザイナーは、偏りがなく、倫理的で価値のある結果を生み出すように責任を負うべきです。

メタバースは、これまでにない新しいインタラクションデザインの課題ももたらすでしょう。UIデザインとは異なり、バーチャルリアリティには確立されたインタラクションパターンがほとんどなく、まだ解明されていないことがたくさんあります。