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

Service Design Global Conference 2018 “Machine Learning for Everyone” workshopに参加して
Maki Okusa Recruit Technologies @vegemaki

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

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

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

2018/11/15 @vegemaki 5 2018 SERVICE DESIGN AWARD PROFESSIONAL FINALISTS

そもそも機械学習とは何か 2018/11/15 @vegemaki 6

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

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

いざワークショップへ！ 2018/11/15 @vegemaki 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

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！

Confusion canvas 2018/11/15 @vegemaki 13

Confusion canvas 2018/11/15 @vegemaki 14

Confusion canvas -Netflix- 2018/11/15 @vegemaki 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

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

free versionがダウンロードできます！ 2018/11/15 @vegemaki 18 toolkit futurice

2018/11/15 19 @vegemaki

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