製品開発におけるAI

AIは、コンピューターが人間のように学習し、問題を解決し、意思決定できるようにするテクノロジーです。2010年代に、広範なコア・ビジネス・プロセスに統合されて以来、製品デザイナーやマネージャーは、それを製品開発に適用する最善の方法を実験してきました。

この10年間で、AI搭載システムは、ワークフローを合理化し、反復作業を自動化し、製品開発によりデータ駆動型のアプローチを可能にすることで、組織の製品開発方法を変革してきました。。Microsoft、Open AI ( ChatGPT )、McKinsey など、世界最大級で最も成功している企業のいくつかは、AI を自社のプロセスに取り入れています。

今日、最先端のAI製品開発ツールは、複雑なアルゴリズムや生成AI（gen AI）モデルを使用した新製品のアイデアをデザイナーが生み出し、プロトタイプの作成とテストをより迅速に行うことを支援します。このアプローチにより、市場投入までの全体的な時間が短縮されます。

AIは製品開発プロセスを根本的に変え、顧客の行動に関する洞察を以前よりも早く得るのに役立っています。また、製品のアイデア発想、プロトタイピング、テスト、デプロイメントも変革しています。ここでは、AIが製品開発のさまざまなプロセスにどのように統合されているかを見てみましょう。

AIツールは、主に生成AI システムを使用することで、製品開発の第一段階を改善するのに役立ちます。これらのシステムはテキスト、画像、動画などのオリジナル・コンテンツを作成できるAIをベースとしており、チームが市場調査をより迅速に実施できるように支援します。

生成AIツールは大規模なデータ・セットを選別し、LinkedIn、X、Facebookなどのソーシャル・メディア・プラットフォーム上のユーザーの行動に関する洞察を迅速に獲得することができます。機械学習（ML）アルゴリズムは、製品マネージャーが製品開発の新たな機会につながる課題や顧客の好みを特定するのに役立ちます。

たとえば、最新の組織の中には、製品管理ソフトウェアに完全に統合されたAIアシスタントを実験しているところもあります。これらの高度なAIツールは顧客からのフィードバックをリアルタイムで分析するので、製品マネージャーが新製品を開発すべき領域を迅速に見つけるのに役立ちます。

アイデアの発想またはブレインストーミングは、製品開発ライフサイクルの第2の段階であり、過去10年間でAIによって大きな影響を受けてきました。この影響は、ChatGPTやその他の生成AIツールが発売されてから2年間で特に顕著に見られました。

生成AIツールは、プロダクト・マネージャーが第1フェーズで収集した調査結果から洞察を引き出すのに役立ちます。このツールは、洞察を、市場に適合しそうな新製品のアイデアに変換します。

このフェーズでは、AI搭載のテキストや画像ジェネレーターが、AIが生成した新製品の候補のモックアップを作成し、利害関係者がレビューできるようにします。当初はデザイナーに取って代わる可能性があると見られていた生成AIですが、過去3年間でパートナーのように行動できることを証明してきました。生成AIは、定型的な作業を実行することで、創造性を強化し、作業をスピードアップするのに役立ちます。

設計とプロトタイピングの段階でAIツールを使用すると、製品デザイナーは新製品のコンセプトを得て、手作業よりも早くプロトタイプに変えることができます。AIで強化されたコンピュータ支援設計 (CAD) システムは、人間よりも迅速かつ効率的に複雑なデザインを作成できます。設計とプロトタイピングのプロセスの反復的な側面を自動化することで、エンジニアと製品デザイナーは創造的で戦略的な意思決定タスクに集中できるようになります。

AIで強化されたシミュレーション・ツールも、設計やプロトタイプが顧客でどのように使用されるかを予測するのをチームが支援することで、この段階で極めて重要な役割を果たします。MLを活用したシミュレーションでは、各製品設計を徹底的に比較し、製品マネージャーがその設計が市場でどのように機能する可能性があるかを理解することができます。

設計段階が完了すると、AI駆動型ツールはテストおよび構築フェーズの側面を自動化し、数百、さらには数千のプロトタイプのバリエーションを作成し、相互に性能をテストします。

プロトタイプが検証されると、構築段階において生成AIが非常に重要となります。これまで手作業で行っていたプロセスを自動化することで、品質保証（QA）チームの時間を何時間も節約することができます。

テスト段階が完了に近づくにつれ、プロダクトマネージャーはAIを使用して、性能、ユーザー・エクスペリエンス（UX）、サステナビリティーなどのメトリクスで新製品を評価し、その選択を検証します。AIテクノロジーは、製品開発ライフサイクルの最終段階、上市、イテレーションの前に、市場への適合性と料金体系をテストするためにも使用されます。

ローンチとイテレーションの段階で、AIは製品の継続的な改善を可能にし、現実世界のデータを収集することで組織に競争上の優位性をもたらします。

Advanced AIシステムは、顧客体験と市場採用メトリクスを監視するように設計されています。これらは、製品開発パイプラインに直接リンクし、新製品や新機能を通知についての情報を提供します。

この段階では、MLアルゴリズムがここでも重要です。これによりデータ内の異常をハイライトできるので製品マネージャーは潜在的な問題をより迅速に発見でき、また、ユーザーの行動や市場動向の重要な変化を検知することができます。

製品開発ライフサイクルにAIを統合することで、製品マネージャーと開発チームはAI機能を使用してプロセスを強化し、顧客の行動をより深く洞察し、より迅速なイノベーションを実現できるようになりました。製品開発にAIを使用することによる企業の主なメリットを見てみましょう。

製品開発ライフサイクルでAIを使用することのメリットは、あらゆる規模の企業に、中核となるプロセスやストラテジーにAIを統合する新しい方法を模索することを促しています。設計やプロトタイピングから、洞察のための大量の顧客フィードバック・データの精査まで、製品開発におけるAIの主な企業ユースケースを見てみましょう。

AIツールは、チームがより迅速にブレインストーミングし、さまざまな設計を実験し、仮説を検証するために、製品設計段階で広く使用されています。生成AIと機械学習は近年特に有用となっており、チームによる製品バリエーションのテストを支援し、さらに、事前定義されたメトリクスに基づいた新しいデザインの生成さえも可能になっています。

AI駆動型予測分析は、企業の新製品開発へのアプローチ方法を変革しました。この手順では、AIツールを使用して、ソーシャル・メディア、顧客からのフィードバック、オンライン・レビューに基づいて、製品が市場でどのように機能する可能性があるかが分析されます。AI駆動型の洞察は、顧客の嗜好の傾向を手作業での調査よりも早く明らかにすることができるため、組織はより機敏で適応力のあるアプローチを取ることができます。

コードを書いてテストできる生成AIツールは、DevOpsチームが新しいソフトウェア製品やサービスを構築してテストする方法を変えました。MicrosoftやOpenAIなどが開発したAIエージェントは、テストやデプロイメントの多くの側面を自動化できます。これらのツールを使用すると、エンジニアは反復作業を迅速に行い、創造的なタスクに集中することができます。エージェントは、人間のインプットなしで自律的にタスクを実行できるAIシステムです。

AIは現代のサプライチェーンにおいて多くの側面を改善しており、インベントリー管理者は、AIで強化された予測ツールを使用して製品の需要と供給を最適化できるようになりました。AIシステムはサプライヤーからのリアルタイムデータを分析し、供給量が少ない場合に製品の製造と出荷を自動化します。

AIは、製品開発におけるセンチメント分析（大量のテキストを分析して、それが肯定的または否定的な感情を表現しているかを判断するプロセス）を大幅に改善しています。

AIセンチメント分析ツールは、ソーシャル・メディア・サイトやその他のプラットフォームから顧客フィードバックを包括的に収集し、プロダクトマネージャーが設定したパラメーターに従って分析します。MLアルゴリズムは、分析したフィードバックに基づいて新製品のアイデアや主要な機能を提案するのを支援できます。

製品開発ワークフローへのAIの導入は、組織のこの分野への取り組み方の転換を表しています。設計者がブレーンストーミングしプロトタイプを作成する方法の合理化から、コードの作成やテストなどDevOpsにおける時間のかかる部分の自動化に至るまで、製品開発ライフサイクル全体を変革しています。

テクノロジーの進歩が続く中、イノベーションを促進する可能性が高いのは次の3つの分野です。

• エージェント型AI

• ローコードおよびノーコード・プラットフォーム

• 責任ある倫理的なAI

製品開発へのAIの統合は、人間の創造性を置き換えるのではなく、それを可能にし強化する方向へと進んでいます。エージェント型AIは、人間が行うように推論し、ツールを使用し、問題を解決するAIシステムを代表するものであり、この取り組みの中心となっています。

エージェント型AIは、その洗練さにより、生成AI よりも目標指向になっています。また、研究やプロセス管理など、クリエイティブなプロセスに情報を提供し改善できる複雑なタスクを引き受けることもできます。

ローコードおよびノーコードのソフトウェア・プラットフォームを使用すると、コンピューター・プログラミングの知識がない人でも簡単なアプリケーションを作成できます。これらのプラットフォームは、AIによって大幅に強化されています。

ノンコーダーは、ローコードおよびノーコードのプラットフォームを使用して、コストを削減しながら、より多くの洗練されたアプリケーションを構築しています。最近のレポートによると、今年は、新しいエンタープライズアプリケーションの70%がローコードおよびノーコードプラットフォームに構築されると予想されており、これは過去5年間で25%増加しています。²

AIへの恐怖心は話題になりがちで、企業が日々使用しているツールにテクノロジーが組み込まれれば増えるほど、その恐怖心は高まっているようです。現代の企業は、テクノロジーから実行するのではなく、それを責任を持って倫理的にプロセスに組み込む方法をますます模索しています。

製品開発における例としては、公平性と透明性の高いガードレールを生成AIツールに組み込んだ設計者や、基礎となるアルゴリズムでの偏りを減らすAIフレームワークを構築しているエンジニアなどがあります。