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LLMを活用した “反直感的”な新規サービス設計

LLMを活用した “反直感的”な新規サービス設計

■ 登壇イベント :LLM in Production Meetup #0 kick off
https://llm-in-production.connpass.com/event/287806/

■ Algomatic
HP:https://algomatic.jp/
採用情報:https://jobs.algomatic.jp/

Shunsuke Ono

June 27, 2023
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Transcript

  1. チャットUX Notチャットな、より楽なUX ˔ チャットUXは想起されやすい&プロト タイプしやすい ˓ LLMはChatGPTで⼀世⾵靡 ˓ チャットUXなプロダクトは早く簡 単に作りやすい

    ˔ しかし、⼈類は怠惰。「チャットで柔軟 に」は⾯倒でもある ˔ チャットUIに固執せず、その⾯倒さを回 避したプロダクト設計が求められる ˓ これまでの「n回clickすること、n 秒待たされること」による離脱率 ˓ 踏まえると「打ち込む内容を考え て、タイピングして、返事をn秒待 って・・・」は、結構⾟い 直感 反直感 想起されやすいチャットUXが最適とは限らない。NoチャットなUXが求められるケースも多い チャットインターフェースの難しさ 1
  2. 「全員が柔軟に使える」より、「天才の発明の再⽣産」 2 誰もが柔軟に使えるUX 誰もが“LLMを意識せず”使えるUX ˔ e.g. 社員全員でChatGPT活⽤は難しい ˓ ChatGPTは「全員が柔軟に使え る」プロダクト

    ˓ エクセルを習得していない⼈すら 多い世界 ˓ 「柔軟性」は多くの⼈には難しい ˔ ⼀部の⾼リテラシー層が使い⽅を発明 ˔ それをLLMを意識せずに誰でも再⽣産で きるUXを作る。柔軟性は消すことも ˓ e.g. LLMと会話するプロンプトは ユーザーは作らず、事前にセット ˓ 実は過去の、ソフトウェアSaaS、 SIer、ITコンサル、と似た流れ︖ 直感 反直感 誰もが柔軟に使える設計が最適とは限らない。⽬的に応じて「柔軟性」を最適化する必要あり
  3. ˔ 抽象度を上げるほど、インパクト増 ˓ e.g. ⼀連の作業 → ⼈間同⼠の連 携 → 部署同⼠...

    → 会社同⼠... ˓ AIエージェント的な思想 ˔ 最適なワークフロー設計も変わりうる ˔ ⼈にしかできない「柔らかいタスク」が ⾃動化の律速だった領域にチャンス 細分化された単⼀タスクの置換 ⼀連のタスク(=ワークフロー)の置換 ˔ e.g. メールの⽂⾯作成、キャッチコピー 作成、etc ˔ 難易度低く、まず思いつきやすい、取り 組みやすい ˔ ビジネスインパクトは限定的 直感 反直感 単⼀タスクの置換で終わらず、ワークフローの再定義・置換が狙える領域に⼤きなチャンスありか 「単⼀のタスクの置換」より、「ワークフローの再定義」 3
  4. まとめ チャットインターフェースの難しさ ˓ チャットUIは想起されやすい&プロトタイプしやすい ˓ しかし⼈類は怠惰。「チャットで柔軟に」は実は⾯倒でもある 「全員が柔軟に使える」より、「天才の発明の再⽣産」 ˓ 例えば「社員全員でChatGPT活⽤します」は難しい ˓

    ごく⼀部の⾼リテラシー層が使い⽅を発明している ˓ 発明された使い⽅を、LLMを意識せずに誰でも使えるようなユーザー体験を作っていく 「単⼀のタスクの置換」より、「ワークフローの再定義」 ˓ タスクが細分化されるほど、インパクトが⼩さい ˓ ⼀連のタスク(=ワークフロー)を置き換えに⾏く ˓ 「柔らかいタスク」がワークフロー⾃動化の律速だった領域にチャンスありか 1 2 3
  5. ⽣成AIサービス開発に興味ある⽅、お話ししましょう ˔ チャットUIの強さ・⾯⽩ さ ˔ プロンプトの精度向上・ バージョン管理の⾟み ˔ APIのコストの⾼さと、⾒ 合うサービス設計・事業

    選定 ˔ Rate Limitの⾟み ˔ … etc 他皆様と議論したいトピック 採⽤しています ˔ Software Engineer ˔ Machine Learning Engineer ˔ Product Manager ˔ BizDev(新規事業) オンラインでも