2018 Design & A.I. Report

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1. design intelligence x computational intelligence 範 凌 | 同済 x 特賛 デザイン&⼈⼯知能研究室 2 0 デザイン&⼈⼯知能レポート 1 8 Design & Artificial Intelligence Report ✉ 2018@sheji.ai BizReach Design 訳
2. 脳機⽐ ⼈間と機械の共同進化 マシンに創造を 理解させる マシンに不確定性を 分析させる A.I.がデザインの 新領域を描く オンライン/コネクト /インタラクション ニーズを極限まで 因数分解 マシンに デザインさせる ⼈とマシンの 相互作⽤の新しい形 デザインの3つの次元 デザイナーの コア・コンピタンス 2017 Design & A.I. Report はJohn Maeda⽒の Design in Tech Report 2018 に引⽤されている •100万 +PV •3,000 + アンケート •50 + インタビュー 2017年のレポートからのデータとフィードバック 2017年のレポートの中で、⼀番⼈気だった10の観点 2018 Design & A.I. Report
3. 2018 Design & A.I. Report 2018レポートチーム レポートチーム： 研究機関： • 同済 x 特賛 デザイン&⼈⼯知能研究室 sheji.ai • 範凌、龚淑宇、燕晓宇、劉益紅、鮑壹⽅、李想 外部協⼒： • 付志勇（清華⼤学） • 郭 鋭（中国⼈⺠⼤学） • 何⼈可（湖南⼤学） • 姜公略（ROKID） • 李姣姣（世界経済フォーラム） • 林 達（shanzhai.city） • 劉夢溪（FUTUREFORM） • 善 牧（Alibaba） • UX COFFEE • 孫凌云（浙江⼤学） • 呉卓浩（創新⼯場） • 楽 乘（Alibaba） • 張 鑫（KPF）
 • 特賛 Tezign 信息科技有限公司 • 同済⼤学デザイン創意学院 • Alibabaデザイン委員会 • 世界経済フォーラム • 深圳創想公益基⾦会 • 娄永琪（同済⼤学） • John Maeda（AUTOMATTIC） • 范凯熹（中国美術学院） • 6,000+アンケートを回答したデザ イナー、起業家、学者、学⽣、エ ンジニア、弁護⼠など スペシャル サンクス： （アルファベット順） 表紙イラスト：杨芷倩 • このレポートのインスピレーションとなった⽶・Aspen Instituteに感謝します • レポートの形式はJohn Maeda⽒の「Design in Tech Report」を踏襲しました
4. 2018 Design & A.I. Report 2018レポート翻訳チーム（⽇本語版） 翻訳チーム： BizReach Design 翻訳者： • 李 元杰 • 殷 瑞 • 徐 偉 The translation project is a voluntary initiative by BizReach Design. Visit sheji.ai to access the report in more languages. レビュアー & 校閲者： • ⽥中 裕⼀ • 三井 拓郎 • 景⼭ 泰考 • ⾅倉 すみれ ⽥中 裕⼀ デザインが経営の中核に⼊り、イノベーションを推進する流れが世界的にあるなかで、ビジネスやテクノロジーの劇的な変化に対応し ていくことは、特に⽇本のデザイナーにとって⼤きな課題です。本レポートは、デザイン領域の未来への可能性と警鐘が詰まったもの であると感じました。これからのデザイナーは、A.I.と有効なパートナーシップを築き、より本質的で⼤きなエクスペリエンスをグラン ドデザインすることになるのでしょう。デザイナーに求められることも「変化・進化」していくのです。 三井 拓郎 昨年、AlibabaのA.I."Luban"のニュースを⽿にしました。「デザインA.I.の急速な進化が、⾝近な隣国で起きている」という事実に驚 くとともに、⼈間のオペレーションの限界も感じました。本レポートは、我々が技術と社会の変化に適応し、A.I.を活⽤する未来への ⽰唆と捉えるべきではないでしょうか。脳機⽐の⾼い（A.I.が不得⼿な）情動的なものを創造するスキルを⼈間が補うことで、デザイン の価値をより社会に還元する。そして、A.I.と「競争」するのではなく、「共創」し価値を創ることが、我々の使命だと思います。 景⼭ 泰考 ユーザーの体験に共感し、その体験を互いの利益にかなうようデザインしていくことが、プロダクトデザインで⽬下ホットな領域で す。しかし本レポートでは、その体験をさらに精緻に細分化し、⼈間性をアルゴリズム化しようという試みが語られており、その先鋭 さに驚きました。また、研究に留まらず、実際のプロダクトとして実現している点もまた驚きです。A.I.とデザインはもはや不可分では なく、共に未来を作る同朋として、ユーザーの課題を理解・解決をしていく関係性が、本来理想とする未来なのかもしれません。 李 元杰 "2018 Design & A.I. Report" を翻訳させていただき、ありがとうございました。⽇中両国の社会、技術、⼈⼯知能、⽂化、教育な ど、様々な分野の知識に沐浴すること⾃体が幸せだと感じてます。デザイナーの今後の⽣き⽅がどうなるのかを⼼配するより、もっと 広い視点、⾼い視座を持つことで、Design x A.I.の将来が少しだけ⾒えてきました。その思考、探求、批判の過程は⼤事だと思いま す。もし今回、ビズリーチからの翻訳を通じて、関⼼を持っている⽇本の⽅と⼀緒に思考、探求、批判の場を作れたら、幸いです。
5. 2018 Design & A.I. Report 本レポートでの原則となるアイデア 我々はアルゴリズムが結果を最適化できるか 知っているのだが、「何故できるのか」が分 からない 姚期智（コンピューターサイエンティスト、チューリング賞獲得者） “ ⾮構造化データ UNSTRUCTURED DATA データは我々の⽂化における「デジタルの 反響」、アルゴリズムはコードに散りばめ られたオピニオンだ。 Data is a digital echo of our culture. Algorithms are opinions embedded in code. Cathy O’Neil（⽶・数学者） “ 複雑なシステム COMPLEX SYSTEM コンピューターは「完全なクリエイティブ 思考」を作れない。……⼈類の創造性は簡 単にいうと「出其不意（不意を打つ、意表 を突く）」だと思います。 于渌 （論理物理学者、中国科学院院⼠） “ マシーンのEQ MACHINE EQ
6. ⽬次 啓蒙と紛糾 政治、経済、⽂化の領域で、「A.I.ｘデ ザイン」は⽀持されている？それとも批 判されている？その原因は？ 1. コンピューテーショナル インテリジェントデザイン 伝統的なデザインとコンピューテーショナ ルデザインの関連性と差異；それらはデザ イン業界にどういう意味があるのか？ 2. 脳機⽐ 2.0 コンピューテーショナル・インテリジェ ントの発展が、違う分野のデザイナーに どういう変化をもたらしたのか？ 3. A.I.デザインと未来 A.I.はデザイン教育、創造的な領域の⼈ ⽂科学、倫理感、精神へどう影響するの か？ 4.
7. 2018 Design & A.I. Report 1. 啓蒙と紛糾 ENLIGHTENMENT & ENTANGLEMENT ⼈間は紛糾でできている Antoine de Saint-Exupéry “ 政治、経済、⽂化の領域で、「A.I.ｘ Design」は⽀持されている？それとも批判さ れている？その原因は？ • 啓蒙：マシンを創造できる、⼈類は計算できる • 紛糾：簡易化への抵抗 • デザイン：ビッグデータと⾮構造化データ
8. 2018 Design & A.I. Report 啓蒙*：機械知能は「創造できる」、⼈類知能は「計算できる」 ੜ෺͸ΞϧΰϦζϜͩɻશͯͷಈ෺͸ʢϗ ϞαϐΤϯε΋ؚΉʣΦʔΨχοΫΞϧ ΰϦζϜͷू߹Ͱɺ਺ඦສ೥Λܦͯɺࣗ વਐԽʹબ͹ΕͨΜͩɻ
   Yuval Noah Harari（イスラエル歴史学者） 📖 Homo Deus: A Brief History of Tomorrow “ w ӡ༻ݪଇɻݪଇʢࣗ෼ͷϧʔϧ΍ϩδο Ϋʣ͸ܾஅͷϓϩηεΛΑΓ؆୯ʹ͠ɺ ܾஅྗΛߴΊΔɻ
   w ࣗ෼ͷݪଇΛΞϧΰϦζϜʹస׵͠ɺί ϯϐϡʔλͱͱ΋ʹ൑அ͠Α͏ɻ
   Ray Dalio（Founder of investment firm Bridgewater Associates） 📖 Principles “ * 啓蒙は「無知」を追い出し、それから⼈類は経験で得た証拠を解釈でき、AからB、BからC 因果関係で⼈類の科学的な認知を推進している。 • 啓蒙2_⼈類知能は「計算できる」 • 啓蒙1_機械知能は「創造できる」 ͸΋ͷΛ෼ྨ͢Δʹ͸ྑ͘ग़དྷ͍ͯͯ ʢDMBTTJpDBUJPOʣɺ
   աڈͷϲ݄ؒͰੜ੒ʹ͓͍ͯ΋޲্͠ ͍ͯΔʢHFOFSBUJPOʣ
   Mustafa Suleyman（DEEPMIND) 🗣 Automated Creativity Session, WEF Davos 2018 “
9. 2018 Design & A.I. Report 紛糾*：リダクションへの抵抗 *世界への認識を深めれば深めるほど、⼀つの「因」は必ず⼀つの「果」になるとは限らないと感じている。⽂化と規則のとてつもない変化により、我々は「啓蒙時代」から「紛糾時代」に進出 している。ーー複雑なシステムでは、「因果関係」を⾒分けられない。 シンギュラリティ → 複雑な適応性があるシステム 指数主義 → ⾮線形・循環 物質・⾮物質オブジェクト → システム センター・ヒロイズム → システムへの参加者 コントロール → 謙遜 • 紛糾1：複雑のシステム અͩΒ͚ͷΦϒδΣΫτʢ,OPUUZ
   0CKFDUTʣఆٛɿ֓೦ɺઃܭɺੜ ࢈ɺ࢖༻ɺޡ༻ͳͲશͯ͸ઢܗͰ͸ͳ͍෺ͩɻ࣮ફɺϓϩηεɺϙ Ϧγʔͱབྷ·ͬͯɺ੒ޭʢߏ੒ʣ͢Ε͹ɺ෺࣭ͷଘࡏɺ੡଄ͷจԽɺ ࣾձͷߏ੒ʹӨڹΛ༩͑Δɻ Paola Antonelli （MoMA キュレーター） Neri Oxman（MIT MEDIA LAB） Kevin Slavin（MIT MEDIA LAB） “ • 紛糾2：節だらけのオブジェクト Joichi Ito（MIT MEDIA LAB） 📖 簡易化への抵抗宣⾔：機械と⼀緒に複雑な 未来をデザインする
10. 2018 Design & A.I. Report デザイン：ビックデータと⾮構造化データ ⾮構造化データ:多様性 $ - クライアントデータ 🎉 - 業界データ & - 消費者データ 🔖 - デザインデータ ( - デザイナーデータ 💏 - 社会データ ビッグデータ：量 🔖 - デザインデータ：1、2、3、4、5… * . + . , . - . . → / * → 👕 → 🏭 → 2 → 🥝 「もの」 「こと」 デザインの事理学 柳冠中（清華⼤学美術学院代表教授）実録 / スライド 89% デザインクリエイティブ データは⾮構造化データ データ出典：世界経済フォーラムクリエイティブ転 覆レポート A.I.による、ウェブサイト、logo、ポス ター、動画、名刺などの⽣成
11. 2018 Design & A.I. Report 2. 伝統的なデザインとの関連性と差異。 データと計算はデザインにおいて、どう いう意味があるのか？ • クラシックデザイン vs 計算知能デザイン • ⼤規模なパーソナライゼーション • デザインの ROI / KPI • 計算知能により、各役の間の連携効率を⾼める • デザインビジネス：まだデータ経済になっていない • デザインとデジタルツール • デザインは⾮構造化データとして処理される • ビジネスロジックとデザインロジックのマッピングと 遷移 コンピューテーショナル インテリジェント デザイン COMPUTATIONAL INTELLIGENT DESIGN
12. 2018 Design & A.I. Report クラシックデザイン vs コンピューテーショナルデザイン σβΠϯʹ͍ͭͯ࿩͢ͱ͖ɺΫϥγοΫσβΠφʔͱʢσʔλʣܭࢉσβΠφʔΛ۠ผ͸͠ͳ͍ ͕ɺ׬શʹҧ͏σβΠφʔͰ͢
    John Maeda (Automattic) 📖 Design in Tech Report 2018 “ Alibabaグループ内デザイナーの３つの⽅向： • １、クリエイティブデザイン：デザインを根本から考える • ２、探索型デザイン：デザインを技術やデータに結び付ける • ３、システム型デザイン：デザインをシステム体験から考える デザイナーはデザインの研究開発管理者の⾓度から 観点引⽤：⻘雲（Alibaba Design Committee） • プロセスにおいてデータで競合優位を持つ • 処理の不確定性 • アプリケーションシーン・ イズ・キング デザイナーはA.I.研究開発管理者の⾓度から 観点引⽤：吴卓浩（創新⼯場⼈⼯知能⼯程院副院⻑） クラシックデザイン 4 コンピューテーショナルデザイン 🖥 ユーザー数 • 万単位 • 億単位 実施期間 • 複数チャンネル/⻑い周期：数週 間、数年間 • ネットよりリアルタイムで納付 結果ドリブン • 完璧を⽬指す、最終状態 • イテレーション /分岐/フィードバック デザインへの⾃信 • ⾮常に⾃信、英雄主義 • 優先度あり、イテレーションが推奨 ⽣産資料 • 物質リソース：紙/⽊/⾦属 • ⾮物質リソース：データ/モデル/アルゴリ ズム 結果の明⽰物 • 千編⼀律的 • マスカスタマイゼーション ROI / KPI • （いい）デザインをジャッジする のは難しい • 企業のコアKPIに責任を持つ
13. 2018 Design & A.I. Report 評価経済（Attention Economy） * 注⽬度はリソースである。 Alibaba、Tecentまた今⽇頭条など の新しい会社と多数の伝統的な会社 は注⽬度により利益を得ている。 消費者にとって、指数増殖する膨⼤ なコンテンツ（情報、広告、商品、 サービス、体験、空間…）があるか らこそ、より個性的なコンテンツは 注⽬されやすいと思われる。だか ら、企業には、どうやって⼤規模で 個性的なコンテンツを⽣産するのか という挑戦がある。 * 観点詳細：Tim Wu⽒の『Attention Economy』、Albert Wagner⽒の『The End of Capital』 創造＿個性化なコンテンツ： データがコンテンツの作り⽅を変える レコメンド_個性的なコンテンツ： データがコンテンツとユーザーの 繋げ⽅を変える ユニリーバグループ： グループの3ヵ年戦略：「⼤規模に 個性化ニーズを満たすこと」 ⸺ 1 - 100: 多様性 ⸺ 0 - 1: ⾼効率 ⸺ 100 - 1,000,000: パーソナライズ マスパーソナライゼーション Taobao x 特賛 造物節の108種類の店舗 108種類の店舗 x 108デザイナー $ - クライアントデータ 🎉 - 業界データ & - 消費者データ 🔖 - デザインデータ ( - デザイナーデータ
14. 2018 Design & A.I. Report デザインのROI / KPI ⻑期的：価値＋成⻑ コンサルティング会社マッキンゼー の統計結果より：過去10年間、デ ザインドリブンの上場企業の投資収 益率はS&P 500より219%上回る 出典：McKinsey Company, Design Management Institute; Motiv Strategies ⸺ デザイン価値 ⸺ Standard & Poor's 500 | 2004 $40,000 ⸺ $20,000 ⸺ | 2006 | 2008 | 2010 | 2012 | 2014 $10,000ごとのROI ⸺ $39,427 ⸺ $17,999 +219% 短期的： 下記を促進できればCEOはデザインへの投資を増やせる 出典：A.I. & Design Report_2018アンケート 企業知名度 売上 / 転換率 商品競争⼒ 100%+ ೥ʹ"MJCBCB͸-V#BOγεςϜͰͷεʔύʔ ηʔϧͷ࣌ʹ$73Λˋ্͛ͨ
    Alibaba A.I. デザインラボ
15. 2018 Design & AI Report デザインの全てのプロセスは⼀⼈の役 割（例：クライアント）から発動し、 もう⼀⼈の役割（例：デザイナー）が 確認するということである。記録され た⼀つの典型的なプロジェクトの中 に、役割は累計21回連携する。 我々の多くが注⽬しているのはデザイ ン/クリエイティブの直接の⾃動化（デ ザインデータ → ジェネレーティブデザ イン）だが、実際にデザイン業務を制 限しているのはデザインプロセス中の 各役との連携などの業務であり、その 部分は注⽬されていない。 $ - 🎉 - & - 🔖 - ( 58% コミュニケーション / 管理（30%） 資料 / リサーチ（28%） デザイン / クリエイティブ（42%） デザイナーの仕事はデザイン以外の仕事に於ける グラフィックデザイン の 業務プロセス 出典：特賛情報科技 21回：グラフィックデザインの業務上での各役割との連携回数 コンピューテーショナル・インテリジェントにより、 各役割の間の連携効率を⾼める
16. 2018 Design & A.I. Report デザイン業界はまだデータ経済になっていない コミュニケーション / 管理（30%） 資料 / リサーチ（28%） デザイン / クリエイティブ（42%） 1. WeChat* 2. 電話 *⁺ 3. ポータブルハードディスク *⁺ 1. Pinterest * 2. Behance 3. Zcool 1. Photoshop 2. Illustrator 3. Sketch デザイン業務で様々なデータが発 ⽣したが、意識的に保存、処理、 分別、分析、運⽤されていなかっ た。違うタイプのデータの間に流 動性がない。 — $ - クライアントデータ 🎉 - 業界データ & - 消費者データ 🔖 - デザインデータ ( - デザイナーデータ 🎉 - 業界データ & - 消費者データ 🔖 - デザインデータ 🔖 - デザインデータ デザイン業務でデータが発⽣するツール（2017） デザイン業務中発⽣ / 関連するデータジャンル σʔλܦࡁͷجૅͱͳΔʮΦϯϥΠϯࡾݪଇʯɿ
    ͢΂ͯͷϏοτ͸ωοτ্ʹ
    શͯͷϏοτ͸ྲྀಈͰ͖Δ
    Ϗοτ͕୅ද͍ͯ͠ΔશͯͷΦϒδΣΫτ͸Π ϯλωοτ্ʹܭࢉͰ͖Δ 王堅（President of Alibaba Technology Committee） 📖 オンライン：データはビジネスの本質を変え て、コンピューティングは新たな未来を作る ⸺ * ⾮専⾨ツール / ⁺ オフラインツール 出典：王堅『オンライン』 / デザイン＆A.I.レポート_2018アンケート / 特賛デザインデータ化構築 “
17. 2018 Design & A.I. Report 1.0 0.63 2.5 3.0 CS1 CS4 CC + Touch Sensei CS5 CS6 CS3 MacPaint 4.0 7.0 6.0 5.0 CS2 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 1990 1988 1993 1994 2003 2009 2015 2017 2013 2010 2012 2007 1984 デザインとデジタルツール レイヤー | 1996 2002 2000 1996 2005 フィルター | スマートフィルター | 内容の感知 | クラウド | A.I. | 出典：https://www.hongkiat.com/blog/evolution-of-photoshop/ ࠷ॳʹਓྨ͸πʔϧΛܗ࡞Γɺͦͷޙπʔϧ͕ਓྨΛܗ࡞Δɻ
    'JSTU
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    Marshall McLuhan（メディア理論家） “ ☁ 🧠 ⚙ • Photoshop： ツール → デジタルツール • Photoshop CS： デジタルツール → スマートツール • Photoshop CC：ビット → データ • Sensei：データ → 知能
18. 2018 Design & A.I. Report デザインは⾮構造化データとして処理される 創造 私は努⼒して芸術を創造する。それはできるか どうかは私で決められるものではなく、神に委 ねる。 I try to create art, whether I make it or not is not up to me, it's up to God. Paul Rand （⽶・グラフィックデザイナー） “ 確定性 / 不確定性 デザインとは、可能性と⾃由度を削除すること である。 Design is about eliminating possibilities and degrees of freedom. Milton Glaser（⽶・グラフィックデザイナー） “ 形式 / 内容 デザインは形式と内容を併存させる⽅法である。 Design is the method of putting form and content together. Paul Rand （⽶・グラフィックデザイナー） “ データ化 datafication モデリング modeling 計算 computation 評価 evaluation デザイン design • 2017_ビックデータ∕オブジェクトを基づくデザインA.I. * . + . , . - . . → / * → 👕 → 🏭 → 2 → 🥝 • 2018_⾮構造化データ / システムに基づいたデザインA.I. デザイン結果 デザインコンテキスト デザインシンキング コンピューテーショナル モデル コンピューテーショナル 認知 コンピューテーショナル シンキング 1.0 デコーディング Decoder 2.0 トランスコード Transcoding 3.0 相互理解可能性 mutual intelligibility デザイン結果から解析でき るモジュールに分解 記号学、図像学、表現⼼理学、 意図を分析、ニーズ分析、感情 分析 感知対応∕react、探索 ヒューリスティック、規 律的なアルゴリズム デザインプロセスをシミュレー ション、モデリングを築く サンプリング、フィーチャーエン ジニアリング、専⾨⽤語の語庫 全域連動、総合⽣成、モデリン グトレーニング、リアルタイム なリワード、遅延リワード
19. 2018 Design & A.I. Report スタイル_004 スタイル_005 スタイル_006 スタイル_007 スタイル_009 スタイル_013 スタイル_015 スタイル_016 スタイル_019 スタイル_027 スタイル_032 スタイル_034 スタイル_036 スタイル_037 スタイル_039 スタイル_047 スタイル_052 スタイル_072 スタイル_074 スタイル_075 スタイル_086 スタイル_089 スタイル_092 スタイル_121 スタイル_217 ビジネスロジック - 計算ロジック - デザインロジック ビジネスロジックとデザインロジックの マッピングと遷移 • クライアントのリクエストを知能的に理解する こと∕クライアントモデルを築く • 同じような問題に対する似たような解決⽅法を 知能的に調べる • 知能的にベストデザイン案を出す • 知能的に分類∕優先順位によりデザイン条件を 並び替える • 知能的にデザインの実施をトラッキング 同済 x 特賛 デザインと⼈⼯知能研究室 研究進⾏中…… 拡張 Augmentation ⾃動化 Automation • ⾃動的に定量デザインの分析と研究を⾏う • ⾃動的にデザイン⽅向を選択 / ジェネレートする • ⾃動的にテストを実施、リスクを抑える • ⾃動的に⼤量の異なるバージョンを⽣成する ビジネスロジック - 計算ロジック デザインロジック - 計算ロジック スタイル デザインロジックの分解 パラメーター フラット 幾何 構成美 余⽩が多い 明瞭な⾊ 明瞭な境界 塗り 写実的 インターフェース ベクター ステッカー ミックス ハイコントラスト ベクター かわいい アニメーション ⼆次元 ⾼彩度 / ⾼純度 ⽔墨 ⽑筆 写意 メロウ シンプルな⾊ ⽑筆 ⽔彩 低完成度 早描き  ペン ツールで製図 ソフトウェアで製図 ⾼明度 ⾊域が狭い 幾何 コンポジション ⽔墨 具体 実物 写実 クラシック テクスチャ ⻩ばみ  優雅 テクスチャ 古⾵ ワイルド スポーティー 織り  柔和 遠近感 ぼかし ⽴体的 建築 陰影 鋭利 キューブ 低調 短調 明度が低い 簡潔 ミニマム 前衛的 新鋭  解像度 正⽅形 ピクセル ラスター ⾊域が⼤きい グレースケール ⾼純度 流⾏ 実⽤ コマーシャル ヒューモア ハイライト 陰影 グラデーション RGB ⼀つの値が他の2つよりかなり⾼い R=G=B グレースケール ⽑筆のブラシ 擬⼈化 ⾼純度 ⾼彩度 絵筆のブラッシ 下描き シャープなエッジ 255に近い 内容が少ない 点 線 ⾯ ハイライト 陰影 グラデーション テクスチャ スタンプ スタンプ 低明度 0~50 カラースケールが低い ピクセル 255 、0  極値に近い
20. 2018 Design & A.I. Report 3. 脳機⽐ 2.0 BRAIN MACHINE RATIO 2.0 コンピューテーショナル・インテリジェント の発展はデザイナーにどのような影響と変化 を起こすのか？ • ブレーン・マシーン⽐ 2.0 • A.I. を使う意志 • グラフィックデザイン • 知能プロダクト • UI / UX • 都市と空間
21. 2018 Design & A.I. Report 知能程度が⾼い業務（例えば素材収集、情報処理）において、⼈々はまだ依然 としてこれらの時間をデザインに使いたがる。主観的な意志は⼈間と機械の協 働と進化に著しく影響するので、脳機⽐2.0の中に、「A.I.を使う主観的な意 志」という観点を追加した。 脳機⽐ (Brain Machine Ratio) 2.0 ⼈の時間投⼊ A.I.化実現可能性 脳機⽐ 1.0 = 脳機⽐ 2.0 = x 主観的な意志 脳機⽐ 1.0 脳：⼈の時間投⼊ 機：A.I.化実現可能性 主観的な 意志 ⸻⸻ 機⽐率（マシンが担当する⽐率）の増加に対して、脳⽐率（⼈間が担当する⽐ 率）が増加する業務もあれば、減少する業務もある。更に、機⽐率が増加する ほど、⼈類の脳が進化する業務もある。デザインは必ず後者に属する。 - 2017 Design & A.I. Report 創意創造 ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ 素材収集 情報処理 重複な体⼒労働 ⾮重複な体⼒労働
22. 2018 Design & A.I. Report 脳機⽐ 2.0 ：A.I.を使う主観的な意志 デザインプロセス中にA.I.を使いたいか？ • 75%以上の回答者はA.I.を受け⼊れたい/とっても受け⼊れたい • インターネットとグラフィック領域の意志が最も⾼い、空間とプロダクト領域の 意向に最も差がある 出典：世界経済フォーラム⽩書 / Design Ai Report_2018アンケート • プロダクト • インタネット • 空間 • グラフィック • ファッション • ⽂化とエンタテインメント | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 意向なし 意向あり 普通 85 58 28 17 8 - 4 平均変化⽐率 32 クリエイティブ業務のニーズの変化 中等⾃動化レベルによる、ニーズの変更⽐率（by 2030） 単位：% 世界経済フォーラム⽩書 📖 創造の転覆：新技術のクリエイティブ経済への影響
23. 2018 Design & A.I. Report 脳機⽐ 2.0 ：脳機複合⽐率 1.55 1.54 1.43 1.42 1.69 55% 13% | 23% | 9% | | | | | | 平均値 1.50 6業界 5,932⼈のデザイナー • 载具设计 • ⼯业产品设计 • 电⼦产品设计 • 家居产品设计 产品 • 建筑设计 • 景观设计 • 环境设计 • 空间设计 • 室内设计 • 城市设计 • 插画设计 • 平⾯设计 • 视觉设计 • 展览设计 • ⼴告设计 • 品牌设计 • 字体设计 • UI设计 • 交互设计 • 电商设计 • Web设计 • 体验设计 • 服装设计 • ⾸饰设计 • 鞋类设计 ⽂娱 空间 互联⽹ 时装 • 摄影 • 影视剪辑 • 游戏美术 • 动漫设计 平⾯ 管理 沟通 ⾮重复性 体⼒劳动 数据收集 信息处理 重复性 体⼒劳动 创意创造 17 14 13 16 12 13 15 9 18 20 25 64 69 81 知能化の実現可能性 ⼈の時間投⼊ 出典：2018 デザインと⼈⼯知能調査 / MCKINSEY GLOBAL INSTITUTE, JOBS LOST, JOBS GAINED: WORKFORCE TRANSITIONS IN A TIME OF AUTOMATION 2018 Design & A.I. Report 創意創造 ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ データ収集 情報処理 重複な 体⼒労働 ⾮重複な 体⼒労働
24. 2018 Design & A.I. Report グラフィックデザイン 観点 • 知能デザインへの「期待」 >「 技術⼒」 • デザイン領域にはまずデザイン増強（I.A.）、次は⼈⼯知 能（A.I.）。機械補助デザイナーが効率よくデータを⽣産 し、アルゴリズムに供給して知能をトレーニングする トレンド • スタイル：知能デザインはジェネレーティブなスタイル を⽣み出し、アートと技術を融合し、現在の主なビジネ スデザイン習慣を転覆する • ⼤規模連接：デザインのデータ化とアルゴリズム化によ り、各種要素は未曽有に連接されている。独⽴の⾏為で はなくなる。創作者、版権商、ユーザーはシステムに通 じて連接されていく 挑戦 • 機械はアルゴリズムを⽤いてデザイン材料を最適に組み 合せるが、基礎材料はまだ⼿動で整理とアノテーション に必要がある • ⼈と機械が協働してデザインするため、素材の版権や著 作権の境界が曖昧になっている。そのため、デザインに おけるコスト配分は、合理的なビジネスメカニズムを通 して、さらに探求する必要がある 脳機⽐ 管理 ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ ⾮重複な 体⼒労働 データ収集 情報処理 重複な 体⼒労働 創意創造 16 16 15 10 13 15 15 1.44 1.49 15 17 14 12 14 15 13 40.44 59.56 主観的 な意志 4.29 脳機複合⽐率:1.47 脳 機 観点引⽤：楽乘（Alibaba⼈⼯知能研究室） ベテラン ∕ ジュニア
25. 2018 Design & A.I. Report 知能プロダクト 観点 • ヒューマンコンピュータインタラクションの⾰命：⾳声 認識、視覚認識 • AR光学表⽰技術の進化によって、量産⼒向上 トレンド • アルゴリズム進化はハードウェア進化よりもかなり早い • 価格 → ユーザー体験 / 品質 • ⼤量なデータ ≠ 城の堀、アルゴリズムの最適化により、 少量なデータの計算効果を⼤量なデータの計算効果と同 じレベルに達する ⾏為 • 知能ハードウェアの普及と氾濫により、新鮮みがなくな り、硬直した需要を満たすこと、習慣に依存することが 常態化する ⾳声インタラクションは我々のもつブランドの 認知を変えるのか？- FL ？ 我々は意思決定権をアウトソーシングする のか？- FL ？ 1.60 1.51 27 15 10 10 9 9 10 18 16 13 11 14 14 14 39.54 60.46 観点の出所：姜公略（Rokid） 4.30 管理 ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ ⾮重複な 体⼒労働 データ収集 情報処理 重複な 体⼒労働 創意創造 脳機複合⽐率:1.53 主観的 な意志 脳機⽐ 脳 機 ベテラン ∕ ジュニア
26. 2018 Design & A.I. Report UI / UX 観点 • Photoshop for A.I. UI（如：アマゾンのチャットインタ ラクションデザイン∕研究開発オープンプラットフォー ム Amazon Lex） • デザインはA.I.の下層アルゴリズムに影響（例：Google からの⼈間中⼼の機械学習 - Human Centered Machine Learning） トレンド • A.I.が 弱A.I. に（weak A.I.、narrow A.I.）運⽤され、A.I.が 細分化された特定のシーンにおけるインタラクション体験 をデザインすると同時に、伝統的な「プロダクト形態デザ イン」から「アルゴリズムデザイン」に深く⼊り込む • エモーショナルデザインは 弱A.I. から 強A.I. ( AGI, strong A.I. )に変化しながら、技術の⽳を埋め続けている 1.58 1.48 18 17 15 11 12 15 12 14 17 15 13 13 15 13 4.30 39.93 60.07 脳機複合⽐率:1.50 観点の出所：劉夢溪（Futureform）資料の出典：https://hal.inria.fr / Fastcompany 管理 ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ ⾮重複な 体⼒労働 データ収集 情報処理 重複な 体⼒労働 創意創造 主観的 な意志 脳機⽐ 脳 機 ベテラン ∕ ジュニア
27. 2018 Design & A.I. Report 都市と空間 領域 • IoT / 知能建築 • 建造管理 • デザインプロセス / ツール • 都市 / インフラ • 計算デザイン 都市の脳 City Brain • 都市は⼈類の⼀番⼤きなハードウェアで、ソフトウェアのアップデートが必要 • データは電気、⽔、⽯油と同じく資源なので、特定の⺠間企業に属さない • 都市の脳は技術で都市を変えることではなく、新たな技術を⽣み出すことだ • 都市の脳を通して、1/10の都市を消費して、同量の⾼品質な都市を⽣み出す • 研究インフラの整備が必要になり、データ資源を利⽤して、都市に幸福をもたらす 19 15 12 12 13 15 14 23 15 11 11 11 13 16 1.56 1.50 4.25 39.73 60.27 脳機複合⽐率:1.52 観点引⽤：張鑫（KPF）/ 都市の脳_出所：王堅（Alibaba） 資料の出典：NYTimes / MIT Tech Review 管理 ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ ⾮重複な 体⼒労働 データ収集 情報処理 重複な 体⼒労働 創意創造 脳 機 主観的 な意志 脳機⽐ ベテラン ∕ ジュニア
28. 2018 Design & A.I. Report 4. A.I.デザインと未来 A.I. DESIGN AND THE FUTURE A.I.がデザイン教育、創意⼈⽂、道 徳、精神にもたらす影響とは？ • デザイン中にあるA.I.の教えと学び • A.I.がデザイン教育新分野を促進 • EQを持つA.I.をデザイン • 社会、システムとA.I.
29. 2018 Design & A.I. Report デザイン中にあるA.I.の教えと学び 教師からの観点 1. ⾏動⼼理⸺179 2. A.I.⸺136 3. システムデザイン⸺135 4. データ科学⸺115 5. サービスデザイン⸺105 6. 創作能⼒⸺45 7. 倫理偏⾒⸺34 8. ⾳声デザイン⸺31 9. その他⸺5 アンケート調査は NEA の Future of Design in Startup Surveyを参考にした 学⽣からのアンケート 短期間に必要なデザインスキル ⻑期間に必要なデザインスキル 1. データ分析⸺140 2. サービスデザイン ⸺127 3. コミュニケーション能⼒⸺118 4. ビジネス能⼒⸺113 5. プログラミング能⼒⸺93 6. マネジメント能⼒⸺92 7. 実現性を⾼める⸺66 8. 創作能⼒⸺58 9. その他 ⸺4 デザインプロセスが変化している状況において は、総合学科での能⼒開発教育を強化すべき - 清華⼤学 付志勇副教授 A.I.はデザインの各部分に⼒を発揮し、「感知増強 - 知能デザイン - 体験デザイン」の新サイクルを形成す る - 浙江⼤学 孙凌雲教授 際限がない「好奇⼼」「視野」を広げ、過去経 験した「体験」「洞察」からプロトタイプを作 成する。これは、⼈⼯知能と共に三位⼀体とな り、幅広く適⽤される。 - 阿⾥UED⼤学 善牧 A.I.はデザインの効率と品質を向上させ、デザイン ⾰新の道を提供できる。そして、デザイナー教育 は各分野に特化できる - 湖南⼤学 何⼈可教授 A.I.2.0は、教育分野で多⾯的な挑戦をしている 1. ビッグデータに基づく個性化教育 2. クロスメディアの学習 3. A.I.は⽣涯学習をサポートできるようになる 4. 図書館は知能化図書館になる - 中国⼯程院 潘雲ގ院⼠ 次世代の⼈⼯知能は、必ず⼈と機械が協働する 知能。 - 中国⼯程院 呉志強院⼠ 観点詳細：http://2018.sheji.ai/view_of_design_education A.I.に関する能⼒
30. 2018 Design & A.I. Report • Affective Computing • Autism Theory and Technology • City Science • Computational Camera and Photography • Data Storytelling Studio • Decoders 1.0: Microfabricated Devices • Design Across Scales, Disciplines and Problem Contexts • Development Ventures • Engineering Health: Designing and Deploying Affordable Health Diagnostics and Therapeutics • Engineering Health: Understanding and Designing Affordable Health Diagnostics • Future of News and Participatory Media • Hands on Foundations in Media Technology • How to Make (Almost) Anything • Human 2.0 • Human-Robot Interaction • Imaging Ventures: Cameras, Displays, and Visual Computing • Independent Study in Media Arts and Sciences • Learning Creative Learning Mathematical Methods in Imaging • Media Ventures • Musical Aesthetics and Media Technology • Networks, Complexity, and Their Applications • Objectification: How to Write (and Talk, and Think) about Objects • Pattern Recognition and Analysis • Practical Experience in Media Arts and Sciences • Principles of Awareness • Principles of Electronic Music Interfaces • Principles of Neuroengineering • Projects in Media and Music • Research in Media Technology • Revolutionary Ventures: How to Invent and Deploy Transformative Technologies • Sensor Technologies for Interactive Environments • Tangible Interfaces • The Nature of Mathematical Modeling • The Physics of Information Technology • The Society of Mind • Currents • History of Interface • Educational Technology and Design Thinking • Typography and Visual Design • Motion Graphics: Techniques • Printmaking Grad Studio • Philosophy,Technology,Design • Surveillance Design • Urban Interaction Design • Speculative Science for Design Fiction Advanced Game Studio • Art of Robotic Special Effects • Character Rigging for Production • Computational Photography • Computer Music Systems and Information Processing • digiTOOL • DIY Design and Fabrication • E-Learning Design Principles • Expanded Music Performance • Expanded Theater • Experimental Animation • Experimental Capture • Experimental Sound Synthesis • Exploded Ensemble • Human-Machine Virtuosity • Integrative Product Conceptualization • Interactivity and Computation • Intermediate Rapid Prototyping • Advanced Visual Interaction • Design for Healthcare • Design in Context: Healthcare • Design Research • InterStudio: Context • InterStudio: Creative Founder • InterStudio: Interface • InterStudio: Service Design • InterStudio:Conceptual System • Intro to Interaction Design • IxD 3: Objects and Space • IxD 4: Experience • IxD 5: Civic Design • IxD 5: Design for Civ Engmt • IxD 5: Design for Social Good • IxD 5: Emerging Tech Design • IxD 6: Topic Studio • Time Studio 2: Behavior • Time Studio 3: Play • Visual Interaction Design • Applications • Creative Computing • Creative Javascript • Printing Code • DIY-VR • Neuromachina • Learning Machines • Neuromachina • Dynamic Web-Mobile • Neuroscience and Art • Open Source Cinema • Comm Lab: Animation • Designing for Data Personalization • Designing Meaningful Interactions • Developing Assistive Technologies • Future of New Media • Integrated Data Thinking 101 • Introduction to Computational Media • Introduction to Physical Computing • Machine Learning for Artists • Making Pop-Up Books and Paper Engineering • Nature of Code (Animation and Physics) • Nature of Code (Intelligence and Learning) • Connected Devices and Networked Interaction • Computer Vision with C++ and OpenFrameworks • Programming Design Systems • Programming from A to Z • Surveillance Society: Making Sense of the Data Trails We Leave Behind • Temporary Expert: Design + Science in the Anthropocene • Visualizing the Universe MIT Media Arts and Sciences 同済⼤学デザイン創意学院 A.I.&データデザイン PARSONS Art, Media&Technology CMU Integrative Design, Art and Technology CCA Interactive Design NEW YORK UNI. ITP 清華⼤学美術学院 情報芸術デザイン • ⼤画幅摄影实践与研究 • 动画创作 • 动画的艺术语⾔ • 服务设计专题研究 • 交互设计 • 交互设计导论 • 交互艺术设计研究 • 交互展⽰设计研究 • 镜头造型 • 设计价值与体验 • 现代漫画创作 • 信息、交互与创新设计 • 信息技术前沿与设计应⽤ • 信息艺术产品应⽤设计 • 信息艺术与设计 • 信息艺术与设计趋势 • 交互设计 • ⼈⼯智能原理 • 商业模式 • 数据可视化 • 数据挖掘 • 数字媒体导论 • 信息与传达设计 • 研究基础 • ⽤户体验设计 • ⽤户研究与创新 • 游戏化设计 • ⼤数据可视分析导论 • 设计的⾏为学和认知学研究 • ⾼级计算机图形学 • 环境设计中的技术运⽤ • 机器学习理论与应⽤ • ⼈⼯智能与⼤数据设计Studio • Intro to Computer Music • Intro to Computing for Creative Practice • Intro to Media Synthesis and Analysis • Intro to Physical Computing • Introduction to Arduino • Introduction to Computer Music • Introduction to Computing for Creative Practice • Introduction to Physical Computing • Learning Media Design • Learning Media Methods • Machine Shop, Lathe, Mill, Metrology • Making Things Interactive • Physical Computing Studio • Programming for Game Designers • Rapid Prototype Design • Rapid Prototyping Technologies • Reactive Spaces for Media Architecture • Reality Computing • Research Issues in Game Development • Research Methods for the Learning Sciences • Robotics for Creative Practice • Skills Fabrication • Soft Fabrication Skills • Solidworks and Laser Cutting • The Exploded Ensemble • Twisted Signals • Twisted Signals: Multimedia Processing for the Arts • Blend: The Jumping Together Of Knowledge • Cinematic Thinking: Impersonal Idea • Collaborative Study • Critical Theory + Artistic Research In Context • D+M Graduate Studio • D+M Writing Prep • Digital Media Perspectives: History Of Media Art • Experiments In Optics • Interactive Text-interactive Sound and Image Emphasis • ISP Major • Jack Of All Trades/master Of None • Performing The Commons • Physical Computing • Professional Internship • Research Studio: Interventions In Capitalism • Research Studio: Technological Landscapes • Sonic Practices • Thesis Project • Writing RISD Digital + Media • Graphical User Interface • Immersive Experiences • Interactive Data Visualisation • Interactive Spaces • Introduction to Interaction Design • Introduction to Programming • Machine Learning • People Centred Research • Performative Design/Wearable Computing • Physical Computing • Design Process • Design Experiments • Smart Products • Prototyping • Programming • Design Leadership & Teamwork • Needfinding & Stakeholder Empathy • Business Considerations in Design • Design Impact • Independent Study: Outcomes & Artifacts • Internship Experience • Personal Reflection • Communication for Designers & Engineers Stanford Design Impact Engineering A.I.がデザイン教育新分野を促進 多くの⼤学では、A.I.、機械学習、デー タ分析、データ可視化、A.I.芸術、デザ イン技術⼈⽂、システムデザインに関 する課程が開設されている。 — ⼈⽂ エンジニアリング 物体 システム
31. 2018 Design & A.I. Report 社会デザインとA.I. トップダウン_観点引⽤：林達（shanzhai.city） 観点/観察 • 社会デザインは計算⽅式、模型定義、使⽤体 験に集中してしまい、基礎データからのソ リューションを無視している • 社会デザインにおいて、A.I.はI.A. （Intelligence Agent）を必要とし、データ クオリティー、数量、次元、地⽅⽂化が相違 になっている • 我々の多くがもつ、情報における読み書き能 ⼒（データリテラシー）はA.I.が発展する社 会において重要となる データにおける課題 • データクオリティー、正確性、データ量不⾜に より、A.I.を有効に⽀持できない • ソリューションは特定なコミュニティ⽂化に特 化する必要があるので、汎⽤性が悪い • 周期が⻑い、データ提供者のモチベーションが 低い • データリテラシーが低い、データ下層労働者の データ搾取とその他の不公平 進⾏中…… • 地域によって差があるデータ収集ソリューショ ン：インターネット接続状況、データリテラ シー、設備環境（例：Social Cop、Taroworks) • データからの社会発展研究、予測、政策提案 （例：Premise Data) • 社会プロジェクト投資の⾃動化（例：Social Capital 8-Ball、Impact Learning) • 社会データのスタンダードとインターフェース を統⼀する (例：世界銀⾏ ID4Dプロジェク ト） ⼈類利益原則 - 尊重/規制
 A.I.の最終⽬標は⼈類のためになるはず、⼈権を尊重 し、⼈類と⾃然環境に対する利益を最⼤化、技術リス クと社会にもたらしうるマイナスの影響を軽くする。 A.I.を濫⽤するリスクを警戒する 責任原則 - 透明/責任
 技術開発および応⽤両⽅から明確な責任体系を⽴ち上 げ、技術⾯からA.I.技術開発者あるいは部署に責任を問 うことができようにする。応⽤⾯から合理的な責任と賠 償体系を⽴ち上げ、技術開発⾯において透明性を守るべ き トップダウン_観点引⽤：郭鋭（⼈⼤法学院副教授） デザイン... 社会と個体の接点 2017 Design & A.I. Report A.I.からのデザイン新領域
32. 2018 Design & A.I. Report EQとA.I.デザイン コンセプト（A.I.の創意：早期）  • A.I.の考え⽅と⼈の考え⽅をどの ように区別する？ • 私たちはA.I.が⼈のように創意す ることを、促進するのか抑制す るのか • その場合どうやって？ 実⾏（A.I.のIQ-加速成⻑期） • 感情を持つ機械は⾏動が改善さ れるか？ 反復（A.I.のEQ - 未発展） • A.I.は⼈類からのインプットに対 し、感覚を持つか？ • 私たちの⽇常⽣活の中で、どの ような⼈や物が、⾼いEQをもつ A.I.に取って代わられるのか？ • 私たちは、それをコントロール できるのか？ ？ A.I. IQ → EQ a．感情（EQ）で⼈と機械を分別する b．デザインプロセス：コンセプト → 実⾏ → 反復 Theodore Twombly: I've never loved anyone the way I loved you. (直訳：私があなたを好きになった⽅法で、他の誰 かを好きになったことはない。 意訳：こんな⾵に惚れたのはあなたが初めてだ） Samantha（A.I.）: Me too. Now we know how.
 （私もです。どうすればいいか わかりました。） 観点引⽤：Jiaojiao Li （世界経済フォーラム）
33. 2018 Design & A.I. Report システムにおいては、必ずしも原因と結果は⼀対⼀で存在しない。そ して、領域を越えてどこまでも繋がっていく⼈⼯知能の特性がシステ ムをさらに複雑にしている。⼈類がある問題を解決しようとするとき には、系統的かつマクロ的な視点が⽣まれ複雑な「全体⽣態」が増強 される。そこにあるのは、単⼀な価値観ではない。私たちが⼤量の単 ⼀データを利⽤して⼈⼯知能を訓練する場合、⼈間がもつデザイン知 能で、この「全体⽣態」を確保しなければならない。 @同済特賛デザインと⼈⼯知能研究室 | SHEJI.AI 2018 レポート全⽂ 2018@sheji.ai ✉