生成AIが驚異的なスピードで進歩するにつれ、私たちは二重の課題に直面することになります。第一に、特定のタスクが自動化され、現在明確に定義されている役割の境界線が曖昧になる恐れがあること。第二に、AIのスキルを習得することで関連性と生産性を維持することです。長期的には、AIによって一部の業務は完全に自動化されるでしょうが、新たな機会も生まれるでしょう。ほぼ確実なのは、求職時にAIのスキルが競争上の優位性を示すということです。ユーザー・リサーチにおけるAIの可能性に注目し、その用途と課題を掘り下げ、AIの驚くべき能力をフルに活用するための貴重なインサイトを見つけましょう。
2023年の技術進歩の目覚ましい領域では、顔の表情や皮肉を解読することは、人工知能（AI）ツールやサービスにとって、依然として不可解な課題であり続けています。しかし、最近のAIの進歩により、これらのツールは急速に追いつきつつあります。
生成AIとChatGPT
生成AIは、多くの分野を補強し、加速させる可能性を秘めています。この記事では、ChatGPTとデジタル製品のユーザーリサーチにおけるその用途に焦点を当てます。これを深く掘り下げる前に、より広い背景を確認しておきましょう。
ChatGPTを含むAI言語モデルは、自然言語処理（NLP）と会話AI技術というより広いカテゴリーに当てはまります。さらに、生成AIは、ユーザーフロー、画面デザイン、コンテンツ、開発コードを自動的に生成できるAI、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）技術と定義されます。
Wired誌の共同創設者であるKevin Kellyは、2016年の著書「The Inevitable」の中で、サービスとしての人工知能の出現を予測しています。Kellyは、AIが電気のように広く普及し、誰もが利用できるユーティリティになる未来を描いています。彼は、AIが特定の孤立した用途に限定されるのではなく、リサーチャーが多様な問題を解決し、人間の能力を高めるために使用できる汎用ツールとして利用できるようになると予想しています。
Kellyの本が出版されてから7年後、Open AIが開発したChatGPTは、2022年11月の発売からわずか2ヶ月で1億人のアクティブユーザーを獲得し、チャットボットのリーディングカンパニーとして、また最も急速に拡大しているコンシューマー向けアプリケーションとして、生成AIのカテゴリーを例証しています。(出典：Reuters）
しかし、私たちは新技術がすぐにもたらす影響について楽観的になりすぎる傾向があります。アメリカの科学者で未来学者でもあるRoy Amaraは、アマラの法則と呼ばれるこの傾向を捉えた原則を作りました：
「私たちは、短期的にはテクノロジーの効果を過大評価し、長期的にはその効果を過小評価する傾向がある。」-Roy Amara
短期的な過大評価は、ビッグデータ、3Dプリンター、モノのインターネット、クラウドコンピューティング、拡張現実、バーチャルリアリティ、ブレイン・コンピューター・インターフェイス、自律走行車、Web 3.0、ブロックチェーン、NFT、暗号通貨、スマートコントラクト、メタバースなど、いくつかのテクノロジーに当てはまります。この原則は、新しいテクノロジーに対してより現実的な期待を抱くのに役立つでしょう。
アマラの法則に合致する「ハイプ・バイアス」は、調査・アドバイザリー会社のGartnerが導入した、新興技術の成熟度と採用を示す「ハイプ・サイクル」の概念に完璧に反映されています。
Gartnerによる2022年7月時点のAIのハイプ・サイクル。
ハイプ・サイクルのグラフによると、生成AIは "Peak of Inflated Expectations（膨らんだ期待のピーク) " に入り、"Plateau of Productivity(生産性のプラトー) " に達するにはおそらく2～5年かかるでしょう。
Gartnerのテクノロジー・イノベーション担当リサーチ・バイスプレジデント、Brian Burke氏は、ChatGPTの消費者向け機能は始まりに過ぎず、生成AIの企業向け用途ははるかに洗練されたものになるだろうと考えています。
Gartnerの関係者は、このような予想もしています：
ChatGPTを "リサーチ・バディ "として使う
生成AIのより広範な背景を簡単に見た後、これがデジタル製品デザインのユーザーリサーチにどのように適用できるかを見てみましょう。
UXリサーチを向上させるためにChatGPTを使用することの利点は、適切に使用することで、作業のスピードと質が向上することです。AIツールを使う最も良い方法は、「リサーチバディ」（YouTubeのPragmatics Studio）として扱うことでしょう。インタビューでの質問、より良い質問の仕方、より魅力的なリクルーティングメッセージの作成、データの要約、データインサイトの簡素化などに活用することができます。ここでの秘訣は、AIにより良い質問をする能力を進化させることであり、人間ベースのリサーチを代用することではありません。
欠点は、驚異的なスピードで進歩する生成AIがもたらす二重の課題です。第一に、生産性の向上と同時に特定のタスクが自動化され、現在明確に定義されている役割の境界線が曖昧になる恐れがあること、第二に、AIのスキルを習得することで、適切かつ効果的な人材であり続けることが不可欠であることです。
AIは長期的にはいくつかの仕事を完全に代替できる可能性があるでしょうが、新たな機会も生まれるでしょう。ほぼ確実なのは、求職時にAIのスキルが競争上の優位性を示し、場合によっては必須条件となることです。
ユーザーリサーチについて考えるとき、AIを含め、使用するツールに依存しない1つの重要な基準は、ユーザーリサーチはゼロよりもあった方がいい、ということであり、Jared Spoolがよく言うように、
「ユーザー・リサーチの欠如には専門的な名前があります。“ 推測 ”です。」
ユーザーリサーチにChatGPTを使うことについては、リサーチャーのあらゆるツールと同様、どのように使うか次第です。全体として、専門職としてのユーザーエクスペリエンスは、過去20年間、参入の敷居が低く、歴史的に苦戦してきました。この苦戦は、UXとプロダクトデザイナーの役割の人気とその地位が急上昇したことと、それとは対照的に、質の高いトレーニングプログラムが十分に提供されていないことが原因の1つです。この参入障壁の低さは、歴史的にビジネスチームや組織のリーダーシップに誤解や混乱を生み、UXインプットの信頼性やパフォーマンスに影響を与えてきました。
全世界。2004年から現在まで。
UXリサーチャーに特化した職務は、伝統的には心理学、データ、統計学、学術研究の分野で長年の経験を持つ専門家が集まるため、水準が高くなる傾向があります。しかし、予算やプロジェクトの範囲によってリサーチ専用のリソースを確保できない仕事はたくさんあり、UXジェネラリストは、リサーチや分析からデザインやテストまで、全領域をカバーすることになります。
最近では、スタンダードが向上し、UXプロフェッショナルが利用できるリソースやコミュニティも質が向上していますが、低品質のUX成果物は依然として存在しています。このような品質の偏在は、UXフリーランスサービスの間で顕著であり、高品質のサービスと低品質のサービスを見分けるにはスキルが必要です。デザインエージェンシーは、UXチームが予算や納期のプレッシャーに直面したり、クライアントに好印象を与えようとするときに、同じ問題に直面するかもしれませんが、フリーランスサービスに比べればリスクは低いでしょう。インハウスのUXリサーチチームは、フリーランスやエージェンシーサービスよりもはるかに潤沢な納期と予算を利用できるため、この問題を回避できる可能性が高いでしょう。インハウスチームは、クライアントとの関係が継続的であるため、評判を維持する必要があり、納品基準も高くなる可能性があります。
生成AIツールの導入により、UXサービスの低品質問題は一夜にして新たな高みへとエスカレートしました。ChatGPTはユーザーを模倣し、ペルソナ、製品要件、ユースケース、インタビュー質問、ユーザーフロー、ユーザーペインポイント、機能セット、ユーザーストーリー、インフォメーションアーキテクチャ、競合分析、ユーザージャーニーマップなどの調査成果物を即座に生成するために使用されます。Jared Spool もこれをこう呼んでいます： 「自動補完によるデザインだ。」
あなたのビジネスがUXの専門家とそのサービスを契約したいとしたら、評判の良い情報源から人を採用し、UXの状況に精通した人々に助言を求めましょう。古くからある経験則として、「良すぎて真実でないなら、それはおそらく真実ではない」ということを覚えておいてください。
生成AIの未来
AIは指数関数的に進化・改善し、いくつかの業界を破壊し、タスクの進め方や役割の定義に影響を与える可能性があります。しかし、これまでのあらゆる技術進化と同様に、新しいエキサイティングな道を生み出す可能性も秘めています。
笑いは、AIの話題にまつわる蓄積された緊張を解きほぐすのに役立つ、私のお気に入りの方法です。そう遠くない将来、人類とAIがともにこの話題を振り返り、笑い合えることを願って、ジョークで締めくくりましょう：
😆なぜAIはユーザー・リサーチャーの新しいメガネに嫉妬したのか？
それは、共感を高める最新の技術だと思ったからだ！
・・・
読んでくれてありがとうございます！価値を感じていただけたなら幸いです。
あなたの最も重要なインサイトは何でしたか？最大の驚きはどうでしたか？あなたの考えをぜひお聞かせください。
私は、アイデアをテストし、会話を促進し、UX分野が進歩し、進化するのを助けるために文章を書いています。しかし、これは、私たちが参加し、オープンにアイデアを議論し、建設的なフィードバックを提供する場合にのみ機能します。
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英語版参照元：
https://uxdesign.cc/chatgpt-meets-user-research-unlocking-new-frontiers-4c3fa3ebc42c
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