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社内のAI活用事例と活用促進のための取り組みを大公開!

 社内のAI活用事例と活用促進のための取り組みを大公開!

2024/05/28に、プロデザ!byリクルートvol12で発表した、上村・黒羽・夏目・三浦の資料です。

Recruit

May 28, 2024
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Transcript

  1. © Recruit Co., Ltd. アジェンダ • オープニング • 登壇者紹介 •

    プレゼンテーション • 質疑 • おまけコーナー
  2. © Recruit Co., Ltd. 3 Product Manager プロダクトデザイン室 プロダクトマネージャー Design

    Director デザインディレクター Customer Support カスタマーサポート 株式会社リクルート プロダクトデザイ ン室によるナレッジ発信イベントです ハッシュタグは#プロデザ 今日は ココ!
  3. © Recruit Co., Ltd. 7 今日のはなし • 社内のプロダクトマネージャーに向けて、生成AI活用を推進している 「プロダクトデザイン室AI活用PJ」の取り組みをご紹介 •

    リクルートのプロダクトマネージャーは普段の業務で どう生成AIを使っているのか。 • 生成AIを活用したプロダクト『じゃらんnet』チャットの紹介と AI活用までの検討プロセスを公開
  4. © Recruit Co., Ltd. 8 モデレーター プロダクトデザイン室 SaaS領域プロダクトデザインユニット • 『Airレジ』機能開発プロダクトマネージャー

    • 『プロダクトデザイン室AI活用PJ』チームリーダー • 2020年~ リクルート新卒入社後『SUUMO』のエンハンス • 2022年~ 『Airレジ』 PdM 所属 役割 略歴 上村 魁 Kai Uemura
  5. © Recruit Co., Ltd. 黒羽 健人 登壇者 夏目 大地 三浦

    泰嗣 テーマ①: 社内の生成AI活用推進 の取り組み テーマ②: プロダクトマネージャー の生成AIで業務効率化 テーマ③: 生成AIを活用した プロダクト事例
  6. © Recruit Co., Ltd. 13 自己紹介 プロダクトデザイン室 SaaS領域プロダクトデザインユニット • 『Airペイ/Airレジ』新機能開発プロダクトマネージャー

    • 『プロダクトデザイン室AI活用プロジェクト』コンテンツ推進チームリーダー 立教大学経営学部卒業 2022/04- 株式会社リクルートに新卒入社 ・2022/07-2023/4:『ポンパレモール』 ・2023/04-現在:『Airペイ/Airレジ』新機能開発 ・2023/06-現在:『AI活用PJ』 所属 役割 略歴 夏目 大地 Daichi Natsume
  7. © Recruit Co., Ltd. 14 プロデザ室AI活用PJとは ※2024年3月時点 2つのチームに分かれて活動 生成AIの 「活用人数を、最大化する」

    を使命とするチーム イベント企画・メルマガ配信など 社内向けにコンテンツを発信。 AIコンテンツ推進チーム 生成AIを使って 「既存業務時間を短縮し、 価値創造に時間を使う状態にする」 を使命とするチーム 業務生産性向上に向けて ツール開発・検証を実施。 フィジビリ推進T ※AI活用プロジェクトにおける活動は、リクルートのAI指針に則って行っております。
  8. © Recruit Co., Ltd. 15 プロデザ室AI活用PJとは ※2024年3月時点 2つのチームに分かれて活動 生成AIの 「活用人数を、最大化する」

    を使命とするチーム イベント企画・メルマガ配信など 社内向けにコンテンツを発信。 AIコンテンツ推進チーム ※AI活用プロジェクトにおける活動は、リクルートのAI指針に則って行っております。 生成AIを使って 「既存業務時間を短縮し、 価値創造に時間を使う状態にする」 を使命とするチーム 業務生産性向上に向けて ツール開発・検証を実施。 フィジビリ推進T
  9. © Recruit Co., Ltd. 16 プロジェクトとして生成AI活用を進めている背景 個人 プロジェクト 組織の生産性向上 活用人数

    活用レベル × × ◦ ▲ ◦ ▲ アプローチできる対象が広がる=個人活用では難しい組織の生産性向上が可能に
  10. © Recruit Co., Ltd. 22 知る 興味を持つ アカウント登録する 試す 生成AI未経験者

    生成AI試行者 各グループ・組織行脚 メルマガ配信 Slack・Teamsへの情報投稿 生成AI勉強会 生成AIイベント企画 生成AI試行者を増やす施策
  11. © Recruit Co., Ltd. 31 プロダクトデザイン室 CS/CLのマッチング領域のグロース 2018-2023 新卒で総合広告代理店入社し、マーケ&PdM 2023

    リクルートにジョインしPdM 副業でPdMやXR/AI領域の小規模会社の経営など 所属 役割 略歴 黒羽 健人 Kento Kuroha 自己紹介
  12. © Recruit Co., Ltd. 32 UXリサーチから〜プロダクト企画における生成AI活用場所 プロセス 使い方 一般的に使えるツール例 ※リクルートでの利用実績がないものも含む

    リサーチ設計 リサーチクエスション/仮説の叩きの作成&壁打ち Graffer/chatGPT/claude3 リサーチ必要物の作成 質問票の作成(RQ/仮説/仮説検証の基準/質問/各質 問に割ける時間) Graffer/chatGPT/claude3 事前リサーチ 上記リサーチクエスション&仮説へのデスクリサーチ クエリを作成しての事前のデータ分析 Perplexity/Graffer/chatGPT/claude3 ※GPTでRQ/仮説を出す→それをperplexityで1つ1つ調 べる リサーチシュミレーション 1回生成AIを練習台としてインタビューを実施し、質 問票を更新(インタビュー不慣れなメンバーの場 合) Graffer/chatGPT/claude3 リサーチ用プロトタイプ作成 「動くプロトタイプ」を作成し、インタビュー中に その場でプロトタイプをアップデート! Graffer/GPT Builder/Vrew 文字起こし/整理 インタビュー文字/音声データの文字起こしと整理、 課題の構造化、JTBDの発見など teamsAI/notionAI/notta/SpeachToText 効果試算 リサーチの結果生み出したアイデアが創出する効果 をフェルミ推定 perplexity/Graffer/chatGPT/claude3
  13. © Recruit Co., Ltd. 33 例えば、リサーチ用プロトタイプを15分で1つ作る • 「動くプロトタイプ」として機能する • GPTBuilderは、「コンシェルジュ型MVP」と同等レ

    ベルの新しいMVPの型になる(だろう) • 自分/メンバーでinput< >outputを変え手を動かすと プロダクトの論点やリスク、10xのポイントに気づ ける • アイデアを内部で理解する速度が体感5倍になる • インタビュー中にversion0.2,→0.3,→0.4....をつくれ る!
  14. © Recruit Co., Ltd. 34 UXリサーチから〜プロダクト企画における生成AIの活用スタンス 「今のその作業/思考を1回生成AIで!」「無理そう」でも1回Promptを! 入り口 チームメンバーにも「それ1回生成AIとやってみたらどうなる?」と問いかけ実験 の被験者数を増やす

    副業や個人制作で生成AIに頼り切って限界を知ると同時に試行回数を増やす 担当プロダクト領域のサービスを簡易的にトレースしたものにchatGPTのAPIを組 み込んでみて、挙動を知り試行の質を上げる(個人制作として) 試行者数UP 自分の試行回数 UP 試行の質UP GPT-4o、触りました???????
  15. © Recruit Co., Ltd. 36 自己紹介 データ推進室 マリッジ&ファミリー・自動車・旅行DEG データ基盤開発 2014-

    SIerに新卒入社、技術開発部で自然言語処理を用いた製品開発 2019- リクルートに中途入社、『じゃらん』のサービス改善のための基盤 開発 所属 役割 略歴 三浦 泰嗣 Yasuhide Miura
  16. © Recruit Co., Ltd. 43 プロダクト作りで意識したこと • トークフローを定義し、そのポイントポイントでユーザー体験を引き上げるような機能 を提供する o

    エリア誘発、エリアアピール文生成、宿アピール文生成 • プロンプトインジェクションの対策 o ユースケースに沿った発話か(今回の場合、旅行に関する発話か)をスコアリン グして判断し、関係ないと判断した場合には定型文を返す
  17. © Recruit Co., Ltd. 44 プロダクト作りの苦労話 • 生成AIはプロンプトを修正すると振る舞いが変わってしまうので、回帰テストを回して望ま しい品質になっているかのチェックが必要 •

    しかし、プロンプト修正やコード改修のたびに回帰テストを回すのは大変 • 生成AIの出力結果の確認も生成AIにやらせようとしたが、精度面をクリアできず挫折 • そこで開発フェーズで評価用のデータを作成し、その内容と著しくずれていないかをチェック する。大きくずれている場合は人力でチェックするようにして回帰テストの工数を削減&品 質担保