Service Design Global Conference 2018 “Machine Learning for Everyone” workshopに参加して

2018/11/9_Service Design Global Conference 2018 報告会での、大草の講演資料になります

Transcript

1. Service Design Global Conference 2018 “Machine Learning for Everyone” workshopに参加して Maki Okusa Recruit Technologies @vegemaki
2. Hello! 大草 真紀 おおくさ まき リクルートテクノロジーズ サービスデザイン部 UXリサーチャー、 クライアントサービス企画 個人的にチャットボットデザイン、 ユーザーテスト 2018/11/15 2
3. SDGCワークショップINFO & TIPS プレゼンテーションとマルチトラック 今回は2日間で合計12種類×2回のWSが実施 事前にオンライン予約が必要 予約オープン後すぐほぼ満席になる 2018/11/15 @vegemaki 3
4. 2018/11/15 @vegemaki 4 Non-techな人でも 機械学習人工知能を用いた サービス検討が容易になる ツールキット
5. 2018/11/15 @vegemaki 5 2018 SERVICE DESIGN AWARD PROFESSIONAL FINALISTS
6. そもそも機械学習とは何か 2018/11/15 @vegemaki 6
7. 2018/11/15 @vegemaki 8 Machine Learningに適切なタスク Machine Learning(ML)は何でもこなせるわけではない 向いているタスク エキスパートなら数秒でできるタスク 規則を言語化するのが難しい/不可能なタスク データを簡単に集められるタスク
8. 2018/11/15 @vegemaki 9 MLを活用できる場面 Predict 株式の変動予測 Personalize データに基づいたレコメンド、ターゲットコミュニケーション Recognize 顔認証、音声認証、チャットボット Uncover structure 選定した本の中から共通項を発見、工場での欠陥品検査
9. いざワークショップへ！ 2018/11/15 @vegemaki 10
10. ワークショップの流れ 2018/11/15 @vegemaki 11 機械学習についての ベーシックな 情報の把握 ターゲットセグメン トを定義して ニーズや課題を 決める カスタマー ジャーニーを描く カスタマが出会うで あろう タッチポイントを マッピング 機械学習が 価値を発揮しそうな タッチポイントの 検討
11. ワークショップの流れ 2018/11/15 @vegemaki 12 MLが最も価値を発揮 できそうな点を 具体的に検討 Confusion canvasを 用いて MLが引き起こす エラーと その対処を検討 バグカードを用いて 起きそうなバグと 回避方法を議論 サマリーシートに 今までの内容を まとめる MLを用いたサービス のコンセプトが 完成！
12. Confusion canvas 2018/11/15 @vegemaki 13
13. Confusion canvas 2018/11/15 @vegemaki 14
14. Confusion canvas -Netflix- 2018/11/15 @vegemaki 15
15. おもしろかった点 MLが得意なこと不得意なことをシンプルに理解できる Confusion canvasの観点。 MLは完璧ではない(バグは起きる)という前提で、バグをカテゴライズ。 許容バグと絶対ダメバグを分類して、対応を検討するという観点。 2018/11/15 @vegemaki 16
16. こんなときに使えそう • アイディアブレストの際にマジックワードのように「人工知能 ででいい感じにやる」がでてくるとき • 非テック人材とテック人材間でIA、AI、MLについて話したい とき • IA、AI、MLのコアな部分だけを端的に理解したいとき 2018/11/15 @vegemaki 17
17. free versionがダウンロードできます！ 2018/11/15 @vegemaki 18 toolkit futurice
18. 2018/11/15 19 @vegemaki