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AI駆動のサービスデザイン_ビジネスプランの新時代.pdf

makishy
September 11, 2024
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 AI駆動のサービスデザイン_ビジネスプランの新時代.pdf

2024/9/11に開催されたAI駆動開発勉強会#3の登壇資料です。
https://aid.connpass.com/event/327682/

makishy

September 11, 2024
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Transcript

  1. 2 KDDI Agile Development Center Corporation 自己紹介
 岸田 正吉
 KDDIアジャイル開発センター(ソフトウェアエンジニアリード)兼
 KDDI

    DIGITAL GATE (エンジニアリングマネージャー)
 
 OA機器メーカーのソフトウェアエンジニア経験を経て2018年にKDDIに入社。KDDI DIGITAL GATEにて金融、小売、製造、建設など幅広い業界/業種のお客さまのDX事 業立ち上げやアジャイル内製開発チーム立ち上げに従事。
 現在は、生成AIセミナーを通じた社内外への活用推進、企業への導入支援、LLMを 用いたプロダクト開発など生成AI普及のため精力的に活動中。

  2. 3 KDDI Agile Development Center Corporation はじめに
 本日お話すること
 • 新規サービス、プロダクトづくりの既存課題(主に企画フェーズ)


    • 社内向け開発した生成AIプロダクトを利用した新規サービス開発とその効果について
 
 お話しないこと
 • 生成AI・LLMに関する技術要素
 • ビジネスモデル
 
 

  3. 4 KDDI Agile Development Center Corporation アジェンダ 
 • 現在のプロセスとその課題


    • 生成AIを用いた事業アイデア生成プロセス
 • デモ
 • ツールの特徴
 • さいごに

  4. 9 KDDI Agile Development Center Corporation サービスデザインプロセスの課題 
 • アイデアの発想の限界


    ◦ 発想の枯渇やマンネリ化:同じチーム内での繰り返しや過去の成功例に依存しがちで、新規性が欠ける。 
 ◦ アイデアの多様性が不足:個々のメンバーの背景や専門性に依存しているため、視点が偏りやすい。 
 • 時間とリソースの制約
 ◦ アイデア出しからプロトタイピングまでの時間が長い:サービスデザインはアイデアの選定、検討、修正に時間がかかることが多い。 
 ◦ 人的リソースの制限:特定のスキルセットを持つ人材が不足しているため、デザインプロセスが停滞することがある 
 • ユーザーインサイトの取得と分析の難しさ 
 ◦ 適切なユーザーリサーチの実施が難しい:リサーチの質にばらつきがあり、正確なインサイトが得られない場合がある。 
 ◦ ユーザーニーズの把握が難しい:顕在的なニーズにのみ注目してしまい、潜在的なニーズや欲求を見逃す。 
 • アイデアの実現可能性の判断
 ◦ 技術的な実現可能性の判断が困難:アイデアが技術的にどれだけ実現可能かを迅速に判断するのが難しい。 
 ◦ ビジネスモデルの適用性:優れたアイデアでも、現実の市場や顧客に適合するビジネスモデルを見つけるのが難しい。 
 • チーム間のコミュニケーションの課題
 ◦ 多部門間での連携の難しさ:デザインチーム、開発チーム、マーケティングチームなど、各チームの視点が異なるため、協力がスムーズに進まない場合がある。 
 ◦ 共通言語の不足:専門用語や視点の違いにより、関係者間での認識がずれることがある。 
 • 検証と反復のプロセスの非効率性
 ◦ 仮説検証のサイクルが遅い:プロトタイピングやユーザーテストの反応を迅速にフィードバックし、修正を加えるのが遅くなりがち。 
 ◦ 反復回数の制約:時間やリソースの都合で、十分な反復作業ができないことがある。 

  5. 13 KDDI Agile Development Center Corporation 本ツールの特徴 
 • モデルはGemini

    1.5 Flash
 • 最大100万トークンの長いコンテキストウィンドウを活かし、生成した内容すべてトークンに含め連 鎖的にアイデアを生成
 • 軽量モデル(Flash)利用により高速なアイデア生成を実現
 • 非チャットUIにより、高度なプロンプトの入力やデザインプロセスの理解は不要
 

  6. 15 KDDI Agile Development Center Corporation 本ツール導入による効果 
 アイデア創出の高速化 


    • 短時間で膨大な数のアイデアを生成でき、これにより、従来の手作業で行うアイデア出しの時間を大幅に短縮し、より多様な視点を取り入れることが可能なる。
 アウトプットの質向上 
 • 初学者やあまり知見のないメンバーでも高度なフレームワークに即したアイデアを生成できる。また、高速で何度もアイデア生成と仮説検証を行えるため、通常の反 復プロセスよりも速く改善が可能になります。これにより、ユーザーからのフィードバックを迅速に取り入れ、サービスの品質向上に繋がる。
 チームの生産性向上とコラボレーション強化 
 • ツールを使うことで、チーム間の情報共有やアイデアの可視化が簡単になり、複数の部門が効率よく連携できる。生成AIが共通の基盤を提供することで、コミュニケー ションが円滑に進み、認識のズレを減少する。
 • また、営業、開発、マーケティングチームなど、複数部門が協力する際に共通のツールを介してアウトプットを評価することができ、各チームがよりスムーズに協力でき るようになる。
 営業活動や顧客提案の強化 
 • 営業ツールとしての利用: 生成AIをツール化することで、迅速にビジネスプランを提案できるようになり、営業活動での提案の質と速度を大幅に向上させることができ ます。具体的には、顧客ニーズに合わせたビジネスアイデアやサービスデザインを瞬時に生成し、競争力の高い提案が可能になります。

  7. 16 KDDI Agile Development Center Corporation さいごに
 生成AIを活用することで新規サービスのアイデアやヒントを瞬時に高品質にアウトプットすることができま す。
 LLMモデルの進化により、実務で利用できるほどの品質を期待できるようになってきました。


    チャットUIではない、業務特化UI により利用の敷居が下がり、営業活動や顧客提案といった新たな活用 シーンへの広がりが生まれます。
 1年前のまずは使ってみようというフェーズから、現在は、いかに業務の中で使いこなせるかが問われる 状況となってきています。
 アイデア生成に限らず、あらゆる業務で利用可能となってきました。
 最新のモデル を使いましょう。
 業務の中で積極的 に利用しましょう。
 
 生成AIは銀の弾丸で はないものの