AIでの製品開発とは

他の種類のAIビジネス・アプリケーションと同様に、AIでの製品設計では、従来の設計と製品開発原則と、AIシステムの仕組みについての深い理解とを融合させます。例えば、製品開発のユーザーエクスペリエンス（UX）設計段階では、AIツールや機械学習（ML）アルゴリズムは不可欠です。これらは、デザイナーが人間の脳の継続的な学習能力を模倣するデジタル製品を構築する上で非常に重要です。

AIは、1990年代に初めて製品設計に登場しました。当時、ユーザーが製品をテストするための現実世界のシミュレーションを作成するコンピュータ支援設計（CAD）システムで使用されていました。2000年代から2010年代にかけて、AIのアプリケーションが増えるにつれ、機械学習アルゴリズムは、データ分析、予知保全、製造システムのリアルタイム監視など、製品設計の側面を改善するためにデプロイされました。

最近では、AIは、エンジニアがレビューするための複数の設計オプションを事前定義されたパラメーターに基づいて作成する反復の設計プロセスである、生成設計に活用されています。生成設計は、製品マネージャーやデザイナーが設計アイデアをより迅速に最適化するのに役立ちます。また、単独で考えるよりも効率的でコストも低減する可能性のある、設計上の諸問題の解決策を特定するのにも役立ちます。

AIによる製品設計では、新製品のアイデア創出やプロトタイプ作成からユーザーインタラクション・デザイン (UI 設計)、さらには市場テストまで、製品開発のあらゆる段階にAIを統合します。

AIツールは、ワークフローを合理化し、タスクを自動化し、あらゆる段階で製品開発を加速するのに役立ちます。AI搭載システムがユーザー調査を行うことで、人間よりも迅速かつエラーが発生しにくくなります。さらに、FigmaやChatGPTなどの著名なAIデザイン ツールは、デザイナーがブレインストーミングを行い、製品をリアルタイムで試用するのを支援します。

AIは、製品デザイナーに取って代わることはありませんが、より迅速に反復し、より少ないリソースでより高品質のアウトプットを作成するのに役立ちます。ここでは、製品設計の各段階でAIがどのように使用されているかを詳しく見ていきます。

研究段階において、製品マーケティング担当者はAI駆動型分析（AI分析）を使用し、Facebook、X、LinkedInのようなソーシャル・メディア・プラットフォームから収集したユーザー行動のデータ・セットをふるいにかけ洞察を得ます。

この段階では、製品開発のトレンドや潜在的な機会を特定する上で、機械学習アルゴリズムが極めて重要です。AIツールは、デザイン・コンセプトを探ったり、新製品のアイデアを提案したりするためにも広く使用されています。

ブレーンストーミングはアイデア出しとも呼ばれ、プロダクト・マネージャーやクリエイティブ・ディレクターが直接またはリモートで集まり、新製品のアイデアを出す製品開発の段階です。

この段階では、テキスト、画像、動画コンテンツを作成できるAIモデルである生成AIツールが多用されます。AI搭載のテキストおよび画像ジェネレーターは、アプリケーションやデジタル・エクスペリエンス用に、人間がレビューできるAI生成のモックアップとワイヤーフレームを作成することで、ワークフローを合理化し、デザイナーがクリエイティブな作業に集中できるようにします。

製品設計の重要なコンポーネントであるプロトタイピングでは、AIツールを使用して、ユーザーが新製品をどのように操作するかをシミュレートするインタラクティブなプロトタイプを作成します。

デザイナーはプロトタイピング段階において、AI設計ツールを使用することで、さまざまなデバイスでデジタル製品をテストするプロセスを合理化できます。たとえば、FigmaのAI統合では、クリエイティブ・ディレクターは、さまざまなデバイスでレイアウトがどのように機能するかを実験することができます。これはレスポンシブ・デザインとして知られるプロセスです。

反復フェーズでは、AIでの製品設計ツールが、デザイナーやプロダクト・マネージャーが以前よりも迅速に反復し、AI機能を適用して複雑な問題を解決するのに役立ちます。AIで強化されたイテレーションが設計作業を合理化し、開発ワークフローにかかる時間を数時間から数日まで短縮します。

その一例がA/Bテストです。これは、2つの異なるバージョンのデジタル・エクスペリエンスをユーザーに対してテストするプロセスです。A/B テストでは、AIオートメーションツールが2つの異なるUIデザインをテストし、さまざまな状況での性能を分析することで、製品マネージャーはどちらのデザインがより優れたユーザー・エクスペリエンスをもたらしたかを評価できます。

デプロイメント段階では、プロダクト・マネージャーとソフトウェア・エンジニアがAI搭載ツールを使用して、世界市場で一貫したエクスペリエンスを構築し、リソースのスケーリングを自動化します（auto-scaling）。

このフェーズでは、デジタル製品に対するユーザーのエンゲージメントをリアルタイムで追跡し、コードの変更や新機能の開発を推奨するために、AIモデルがますます使用されています。AIツールはフィードバック・ループを短縮し、プロダクトマネージャーや開発者が変化の速い市場により迅速に対応できるようにします。

AIツールを製品設計に統合することで、新興企業と大企業の両方が反復的なタスクを自動化し、コンセプトをより迅速に生成および改良し、顧客行動に対する洞察をリアルタイムで把握することができます。ここでは、あらゆる規模の企業についてAIでの製品設計の主なメリットを見てみましょう。

AIでの製品設計は、あらゆる規模の企業が市場機会を見つけ、それを満たす製品を開発する方法を変革しています。ここでは、AIによる製品設計の主なユースケースを見ていきます。

• ユーザー・エクスペリエンス（UX）設計：AIを活用したUX設計では、レイアウトの生成、テキストの配置、A/BテストなどにAI搭載のツールを組み込みます。AIモデルは、手で描かれたスケッチをデジタル・ワイヤーフレームに変換し、静的なモックアップを数分で完全にクリック可能なプロトタイプにアニメーション化することができます。

• コンテンツ作成：生成AIによって、画像、テキスト、ビデオなどの幅広いコンテンツをデザイナーが作成する方法が大幅に強化されました。最近のレポートによると、毎日3,400万枚のAI画像が作成されています。さらに、広く利用可能な最初の生成AIプラットフォームがリリースされた2022年以来では、150億枚を超える画像が作成されています。¹最新のAIモデルにより、デザイナーは自然なコマンドを使用して、以前は必要だったリソース量を削減しながら、高品質でキャンペーン即応する資産を生成できます。

• スタートアップ企業におけるリソースの最適化：スタートアップ企業は大企業と同じリソースを持っていませんが、AIでの製品設計は、彼らが同じ基準を満たす仕事を生み出せるようにできます。AI搭載ソリューションは、小規模チームがテンプレート、オートメーション、リアルタイム・コラボレーション・ツールを使ってスケーラブルな設計システムを作成するのを支援し、既存のブランドに対抗できるようにします。

• 自動車設計：AIでの製品設計は、教師あり学習と呼ばれる機械学習の一種を使用することで、設計者がより速く燃費の良い自動車やトラックを生み出すのを支援しています。教師あり学習において機械学習アルゴリズムは、人間がすでにラベル付けしたデータから学習します。このアプローチにより、デザイナーは非常に具体的な顧客からのフィードバックに基づいて車両を構築することができます。

• Eコマースデザイン：Eコマース向けの製品設計をAIで行うと、AIツールを活用し、ユーザーデータに基づいて、よりパーソナライズされたデジタルショッピングエクスペリエンスを顧客に提供できます。AIモデルは、人間よりも速く効率的に、ユーザー調査を行います。AIを活用した適応性の高いインターフェースは、閲覧履歴、地理的位置、年齢などに基づいて製品を推奨できます。

AIテクノロジーが成長を続け、企業がそれを活用する新しい方法を模索する中、製品設計は依然として応用分野として豊富な分野となっています。製品設計に導入されているAIモデルは、複雑なタスクを引き受け、AIができることの境界線を押し広げる、最も高度なものの1つです。ここでは、イノベーションを推進し続けているAI製品設計の3つのトレンドを紹介します。

製品設計におけるAIは、人間の創造性に匹敵するAIシステムを作成しようとするものではなく、設計作業をより効率化し、イノベーションの障壁を低くするシステムに移行する傾向にあります。

人間のように推論し、ツールを使用し、適応するAIシステムであるエージェント型AIは、この分野で重要な進歩を遂げています。一方、生成AIは遅れをとっているように見えます。最近のレポートによると、取締役会の80％近くが生成AIを使用していますが、期待される効果は発揮されていません。²

エージェント型AIは、目標達成に向けて複雑なタスクを自動化する高度なレベルが高まっているため、特定のアプリケーションでは生成AIよりも優れた成果をもたらす可能性があります。

顧客データに基づくパーソナライゼーションはすでにAIが劇的に改善した分野ですが、可能性をさらに推進するために、より新しく、洗練されたAI製品設計ツールが期待されています。

高度なAIアルゴリズムがアプリ内の行動を分析し、リアルタイムで対応できるようになりました。このプロセスにより、顧客がオンライン・ゲームを閲覧、買い物、またはプレイしている間に、顧客に提供されるコンテンツの種類が動的に変更されます。

最新のデジタル・インターフェースは、場所、デバイスの種類、さらには認識された感情状態など、ユーザーの現在のコンテキストの変化に基づいて即座に進化します。

デジタルツイン・テクノロジーは、製品マネージャーが特定の条件下で製品がどのように機能するかをシミュレートできる仮想モデルで構成されています。このテクノロジーを使用すると、これまでの他のアプローチよりも迅速にユーザーの行動に関する洞察が得られます。現在、デジタルツインを使用することで、設計者は市場に出す前に製品の脆弱性をテストし、制御された環境で新しい機能を評価することができます。

AI製品設計におけるデジタルツインは、製品の性能、信頼性、有効性に関する洞察の迅速化に役立ち、ユーザーに競合他社に対して明確な優位性を与え、コストを削減し、開発期間を短縮するのに役立ちます。