【翻訳】ChatGPT ✕ UXリサーチ(Radu Jitea, UX Collective, 2023)

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ジェネレーティブAIが驚異的なスピードで進化していく中で、私たちは2つの課題に直面することになるでしょう。第一に、特定のタスクが自動化されるリスクがあり、現在明確に定義されている役割の境界線が曖昧になるかもしれません。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が挙げられます。長期的には、AIによって一部の業務が完全に自動化されるかもしれませんが、新たな機会が生まれるでしょう。ほぼ確実に言えることは、AIスキルは就職活動において競争優位性を持つということです。ユーザーリサーチでその可能性に注目し、その用途と課題を掘り下げ、その驚くべき能力を十分に活用できるような貴重なインサイトを見つけ出しましょう。

2023年の技術革新が目覚ましい中、人工知能(AI)ツールやサービスにとって、表情や皮肉を読み解くことは、依然として不可解な課題のひとつに過ぎません。しかし、最近のAIの進歩に伴い、これらのツールは急速に追いついてきています。

ジェネレーティブAIとChatGPT

ジェネレーティブ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。本記事では、ChatGPTと、デジタルプロダクトのユーザーリサーチにおけるその活用に焦点を当てます。これを深く掘り下げる前に、より広い文脈をおさらいしておきましょう。

ChatGPTを含むAI言語モデルは、自然言語処理NLP)と会話型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、ジェネレーティブAIは、ユーザーフロー、画面デザイン、コンテンツを自動生成し、コードを開発できるAI、機械学習(ML)、自然言語処理NLP)技術として定義されています。

ワイアード誌の共同創業者であるケビン・ケリーは、2016年の著書「The Inevitable」の中で、サービスとしての人工知能の登場を予言しています。ケリーは、AIが電気のように、誰もが利用できるユーティリティとして普及する未来を想定しています。彼は、AIが特定の孤立したアプリケーションに限定されるのではなく、研究者が多様な問題を解決し、人間の能力を高めるために採用できる汎用的なツールとして利用できるようになると予想しています。

ケリーの著書が出版されてから7年後、OpenAI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、チャットボットの代表格として、また最も急速に拡大した消費者向けアプリケーションとして、ジェネレーティブAIカテゴリーをの有用性を実証しています。(出典:ロイター)。

しかし、私たちは、新しい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あり未来学者でもあるロイ・アマラは、この傾向をとらえた「アマラの法則」という原則を作りました。

「私たちは、ある技術の効果を短期的には過大評価し、長期的には過小評価する傾向があります。」 - ロイ・アマラ

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ース、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、いくつかの技術に当てはまります。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かせることにつながります。

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ガートナーが導入した、ベンチャーテクノロジーの成熟度と採用度を示す「ハイプ・サイクル」という概念に見事に反映されています。

ガートナーによる2022年のAIのハイプサイクル(2022年7月時点)

ハイプ・サイクルのグラフによると、ジェネレーティブAIは「膨張した期待のピーク」に入り、「生産性の安定期」に達するには、おそらく2~5年かかるとされています。

ガートナーのテクノロジーイノベーション担当リサーチVPであるブライアン・バーク氏は、ChatGPTの消費者向け機能は始まりに過ぎず、ジェネレーティブAIの企業向け用途ははるかに高度になるだろうと考えています。

また、ガートナーは次のように予想しています:

  • 2025年までに、新薬や新素材の30%以上が、ジェネレーティブAIの手法で体系的に発見されるようになるだろう。
  • 2025年までに、大企業はアウトバウンドマーケティングメッセージの30%をジェネレーティブAIで生成するようになり、2022年の2%以下から大きく増加する。
  • 2030年には、テキストからビデオまで、コンテンツの90%をAIが生成する大ヒット映画が制作され、2022年の映画におけるAI生成コンテンツの0%とは対照的なものになるだろう。

ChatGPTを 「リサーチの相棒 」として活用する

ジェネレーティブAIの広い文脈を簡単に見た後、これがデジタルプロダクト設計のため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。

ChatGPTを使用してUXリサーチを改善することの利点は、適切に使用することで作業のスピードと質を向上させることができることです。おそらく今、AIツールを使う最も良い方法は、「リサーチの相棒」(YouTubePragmatics Studio)として扱うことで、インタビュー質問、より良い質問の仕方、より魅力的な採用メッセージの作成、データの要約、データインサイトの簡略化などに役立てます。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、人間による研究を代用することではありません。

1つ目は、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リスク、2つ目は、AIスキルを習得することで関連性と有効性を維持する必要性です。

長期的には、AIが一部の業務を完全に代替する可能性もありますが、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スキルが競争優位となり、場合によっては必須条件となることです。

ユーザーリサーチを考えるとき、AIを含む使用するツールに依存しない重要な基準として、「あるユーザーリサーチはゼロのリサーチより優れている」というものがあります:

「ユーザーリサーチがないことを表す技術的な名前があるんです:「推測」です。」

ChatGPTをユーザーリサーチに使うことについては、リサーチャーの武器であるあらゆるツールと同様に、使い方次第です。全体として、ユーザーエクスペリエンスという職業は、過去20年間、参入の敷居が低く、歴史的に苦労してきました。この苦闘は、UXデザイナーやプロダクトデザイナーという職種の人気と入手性が急上昇していることと、質の高いトレーニングプログラムの入手性が低いことが対照的であることが一因となっています。このような敷居の低さは、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もたらし、UXインプットの信頼性やパフォーマンスに影響を及ぼしてきました。

Googleトレンドにおける、ユーザーエクスペリエンスデザイン、ユーザーエクスペリエンス、ユーザーリサーチ。全世界。2004年-現在。

UXリサーチャーに特化した職務は、伝統的に心理学、データ、統計、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。しかしそれでも、予算やプロジェクトの範囲からリサーチ専門のリソースを確保できない仕事はたくさんあり、UXジェネラリストは調査・分析からデザイン・テストまで、すべての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中でも顕著で、高品質なサービスと低品質な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でも、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したりすると、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くなります。インハウスのUXリサーチチームは、フリーランスや代理店のサービスと比べて、納期や予算がはるかに優れているため、この問題を回避できる可能性があります。また、インハウスチームは、ビジネス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、納品基準が高くなる可能性があり、リサーチがより深くなります。

ジェネレーティブAIツールの導入により、UXサービスの低品質問題は、一夜にして最高潮に達したと言えるでしょう。ChatGPTがユーザーを模倣し、ペルソナ、プロダクト要件、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、情報アーキテクチャ、競合分析、ユーザージャーニーマップなどのリサーチ成果物を瞬時に生成し、一見本物っぽく見えるがよくよく観察してみると実行できない、「推測」の問題に立ち戻らせる、ジェネレーティブAIツールの悪用が潜在していると予想できます。ジャレド・スプールもこれをこう呼んでいます: 「オートコンプリートによるデザイン」です。

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場合、評判の良いソースから人を採用し、UXの状況に詳しい人からアドバイスをもらうようにしましょう。もし、それがあまりにも良いものであれば、おそらくそうではないだろうという、古い経験則があることを忘れないでください。

ジェネレーティブ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、これまでの技術進化と同様に、新しいエキサイティングな道を切り開く可能性も秘めています。

遠くない将来、人類とAIがこのテーマについて共に振り返り、笑い合えることを願いながら、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でしょうか? それは、共感力を高める最新の技術だと思ったからです!

読んでくださっ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。