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。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。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。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。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。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。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。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。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。Diffusionを使った素材の制作を実験しています。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😉)。RunwayRunway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。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=20Airbnb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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。Midjourneyによって生成されたメタバースのコンセプトAIはデザイナーの働き方を変え、転職市場で求められるスキルも変えるでしょう。単純作業や定型的なデザイン作業のほとんどが自動化されることは、今や明らかです。それ以外に何が自動化されるかは、まだ明らかではありません。デザイナーは、AIに適応し、AIとの付き合い方を学ぶ必要があるでしょう。これらは、AIの最初の日々に過ぎませんし、現在のブレークスルーのスピードは歴史的な前例がありません。Intelligenceの可能性さえ、今想像しているほど遠い話ではないかもしれません。Irinaは記事を書き、ChatGPTにいくつかの段落をより良く伝わるように書き直すよう依頼しました。Blog」にて配信しております。