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UXしくじり先生から学ぼう「AI&RPA開発に必要なUXデザインとは?」
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AIサービス開発に必要な人間中心設計とプロジェクトマネジメント
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AIの研究開発はインターン生が牽引!優秀なAIインターン生を20名以上獲得したコツとは!?
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AIサービス構築に必要な「h」型人材スキルとは?
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第6回 Machine Learning 15minutes!
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作らずにポテンシャルを検証する方法
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Cake development
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AIサービス開発で役立つキュレーションメディア「Ainow」
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Jue Wang, Wentao Zhu, Pichao Wang, Xiang Yu, Linda Liu, Mohamed Omar, Raffay Hamid, " Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding" CVPR2023 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Wang_Selective_Structured_State-Spaces_for_Long-Form_Video_Understanding_CVPR_2023_paper.html
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
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Toru Tamaki
Key topics covered: - Understanding Ballerina's role in integrations: features and advantages - Designing and implementing REST APIs for integration - Designing and implementing GraphQL services with Ballerina - Monitoring and observing applications - Introduction to data integration
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
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WSO2
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
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CRI Japan, Inc.
NewSQLの可用性構成パターン (OCHaCafe Season 8 #4 発表資料) 2024年5月8日(水) NTTデータグループ 技術開発本部 小林 隆浩
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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NTT DATA Technology & Innovation
Syed Talal Wasim, Muzammal Naseer, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan , "Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Grounding" arXiv2024 https://arxiv.org/abs/2401.00901v2
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
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Toru Tamaki
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20Lカタログ
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
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CRI Japan, Inc.
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
2022年10月27日に社内向けに開催した勉強会資料の社外公開版です(発表8分程度)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
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Hiroshi Tomioka
This is an introduction to MAPPO's paper.
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
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atsushi061452
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
2024年5月8日 Power Platform 勉強会 #1 LT資料
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
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sn679259
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論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
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Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
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LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
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NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
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LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
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Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
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論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
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Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
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UXしくじり先生から学ぼう「AI&RPA開発に必要なUXデザインとは?」
1.
AI & RPA開発に必要 な次世代UXデザイン UXしくじり先生から学ぼう
2.
・新規事業開発 ・インフラエンジニア ・プログラマー ・UXディレクター ・RPA推進 ディップ株式会社 次世代事業準備室 dip
AI.Lab dip Robotics シニアマネジャー HCD-NET認定 人間中心設計専門家
3.
AINOW(エイアイナウ)は、1日のAIニュースを10分で見れる AIに関する様々な情報が得られるメディア
4.
CRM利用率 → 99.7% AIが過去の掲載状況から出稿状況を可視化 アタックすべき顧客がすぐに見つかる 1分以上要していた時間が1/10に短縮 商談結果が10秒で入力できる 営業支援AIアプリ
5.
UXデザインは どんな場面で活用しますか?
6.
7.
人間が接するサービスすべて
8.
目に見えるデザインに留まらない
9.
人間が心地よく体験できる為に 行動・感情・心理を整理する
10.
Webデザインに限らず AI & RPAでも必要になってくる
11.
12.
・AIとRPA開発でUXを考慮する理由 ・dipのUXしくじりから学ぶ ・UXワークショップを体験 今日お話すること
13.
AIとRPA開発の流れを見てみよう
14.
AI&RPAの存在を意識する必要がある 既存Webサービス AI&RPAを用いたサービス
15.
AI要件整理 データ基礎集計 モデル設計
モデル検証 AI実装 AI開発の超ざっくりな流れ
16.
業務ヒアリング ロボット設計 ロボット実装
ロボット検証 RPA開発の超ざっくりな流れ サービス導入
17.
要件定義で必要となる大事なポイント AI RPA AI要件整理 業務ヒアリング ・AIが必要である理由 ・業務フローの把握 ・データの存在(AIが使えるデータである事) ・精度の期待値 ・ユーザの心理的負担状況 ・削減工数の把握
18.
エンジニアが要件を詰めても ユーザ目線がないので表面的になりがち
19.
超高精度なAIやロボットでも 人間が使えなければ意味がない
20.
21.
このままだとAI&RPAも 使えない道具としてブームで終わる
22.
人間にとって有用なAI&RPAを作るには UXデザインが必須となってくる
23.
UXを考慮しなかった未来
24.
AIサービスを始める前に 参照:https://d1srlirzdlmpew.cloudfront.net/wp-content/uploads/sites/98/2017/03/07010650/voice-threats-featured.jpg
25.
AIサービスを始める前に 参照:https://d1srlirzdlmpew.cloudfront.net/wp-content/uploads/sites/98/2017/03/07010650/voice-threats-featured.jpg 人間を中心としたサービス設計で AIはより人間を理解することができる
26.
AIサービスを始める前に Amazonでビールを1ケース購入おい てくれないか かしこまりました。 いつものプレモル350mlで良いですか? OK! 冷蔵庫の炭酸水も 切れそうなのでご一緒にいかがですか? 土曜はご予定があるので、日曜の午前中 指定で注文を承らせて頂きます。
27.
人間への理解が足りないとSFの世界は遠い
28.
UX×AIで必要になるのは行動データ AI活用に向けた データ取得 AIの社会実装へ 人間が使いやすい サービス 人間の行動 理解
29.
dipのしくじりを見てみよう
30.
営業マンが行くべき顧客をAIに予測させろ
31.
2つの課題 2 CRMにデータがない 1 営業がツールに拒否反応
32.
CRM利用率は..
33.
営業の嬉しいが詰まったCRMを用意した
34.
営業現場で3ヶ月インタビューと検証 CRMへの不満が多くて苦戦した
35.
最大の敵はExcel
36.
仮説に基づき課題と機能を検証
37.
38.
CRM利用率は99.7%
39.
データを正しく取れればAIに近づく クラスター別の行動分析 接触回数における顧客セグと受注率 飛び込み、コールなどの行動に応じて営業を分類 次行動のレコメンドなどに応用できる 顧客規模に応じた接触回数と受注の関係から 営業工数と金額の相関性がわかる
40.
営業ファーストを徹底して 不満よりもメリットを大きく
41.
次世代のUXデザインを考えよう
42.
UXデザインにAI要素を入れて 整理できる考え方が必要
43.
よく使う3つのフレームワークを紹介
44.
AIカスタマージャーニーマップ 参考:https://webtan.impress.co.jp/e/2014/12/16/18612
45.
AIカスタマージャーニーマップ 参考:https://webtan.impress.co.jp/e/2014/12/16/18612 大事なのは行動時に入力するデータがあるかどうか インプットに注目するとAIに使える項目が見えてくる 例) ◯◯薬局で検索 →
検索キーワード 「紙おむつ」 & 「Mサイズ」というデータ
46.
AIリーンダイアグラム
47.
AIリーンキャンバス
48.
AIリーンキャンバス AIを組み込む際にサービスとして成り立つかどうか データとコストに着目している
49.
次世代UXワークショップ
50.
テーマ 身近なAIサービスを再評価してみよう
51.
課題を整理する 課題内容 リモコンを取るのが面倒だし、リモコン は無くなることも多い どんなAIを作りますか? 話しかけるだけで家電操作のできるスマートスピーカー アイデアを整理するAI Lean Diagram 今の解決策よりどのくらい便利? 生活に困るレベルの困り度? 1.どのくらい困っている?
2.どのくらい凄いAIか? 3.今どうやって解決してる? 4.どの点が優れてるの? AIは作る必要がありますか? 頻度 お困りレベル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 解決方法 理由 費用&所要時間 どんな機能 使用条件 根本解決レベル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 優れている点 AIを使う理由 リスク 2日に1回程度 家電毎にリモコンを操作している ユーザの声を解析して、指定された家電 の操作を代行できる スピーカーに正しく発音した声を伝える 必要がある リモコンを使わなければ操作できないか ら 時間はかからない 座ったままでも家電操作できる そこまででもない 特になし 無くても生活はできる 家電操作だけでは大して 楽になることはない 家電操作だけなら必要ない。 料理や飲食店などシーンを変えた らニーズがありそう。
52.
やり方 1. シーンを選択する 2. 困り事を書き出す 3.
アイデアを書き出す 4. 既存の解決策を書き出す 5. アイデアの優位な点をまとめる
53.
AIが使われているシーンを選んでみよう 無人レジ ルンバ 医療
54.
スマートスピーカー シーン選択 料理を作る 料理を注文する カーナビを使う ドライブスルー 買い物をする
試着する ホテル チェックイン 音楽を聞く
55.
課題を整理する 課題内容 リモコンを取るのが面倒だし、リモコン は無くなることも多い どんなAIを作りますか? 話しかけるだけで家電操作のできるスマートスピーカー アイデアを整理するAI Lean Diagram 今の解決策よりどのくらい便利? 生活に困るレベルの困り度? 1.どのくらい困っている?
2.どのくらい凄いAIか? 3.今どうやって解決してる? 4.どの点が優れてるの? AIは作る必要がありますか? 頻度 お困りレベル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 解決方法 理由 費用&所要時間 どんな機能 使用条件 根本解決レベル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 優れている点 AIを使う理由 リスク 2日に1回程度 家電毎にリモコンを操作している ユーザの声を解析して、指定された家電 の操作を代行できる スピーカーに正しく発音した声を伝える 必要がある リモコンを使わなければ操作できないか ら 時間はかからない 座ったままでも家電操作できる そこまででもない 特になし 無くても生活はできる 家電操作だけでは大して 楽になることはない 家電操作だけなら必要ない。 料理や飲食店などシーンを変えた らニーズがありそう。
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課題を整理する 課題内容 リモコンを取るのが面倒だし、リモコン は無くなることも多い どんなAIを作りますか? 話しかけるだけで家電操作のできるスマートスピーカー アイデアを整理するAI Lean Diagram 今の解決策よりどのくらい便利? 生活に困るレベルの困り度? 1.どのくらい困っている?
2.どのくらい凄いAIか? 3.今どうやって解決してる? 4.どの点が優れてるの? AIは作る必要がありますか? 頻度 お困りレベル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 解決方法 理由 費用&所要時間 どんな機能 使用条件 根本解決レベル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 優れている点 AIを使う理由 リスク 2日に1回程度 家電毎にリモコンを操作している ユーザの声を解析して、指定された家電 の操作を代行できる スピーカーに正しく発音した声を伝える 必要がある リモコンを使わなければ操作できないか ら 時間はかからない 座ったままでも家電操作できる そこまででもない 特になし 無くても生活はできる 家電操作だけでは大して 楽になることはない 家電操作だけなら必要ない。 料理や飲食店などシーンを変えた らニーズがありそう。
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課題を整理する 課題内容 リモコンを取るのが面倒だし、リモコン は無くなることも多い どんなAIを作りますか? 話しかけるだけで家電操作のできるスマートスピーカー アイデアを整理するAI Lean Diagram 今の解決策よりどのくらい便利? 生活に困るレベルの困り度? 1.どのくらい困っている?
2.どのくらい凄いAIか? 3.今どうやって解決してる? 4.どの点が優れてるの? AIは作る必要がありますか? 頻度 お困りレベル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 解決方法 理由 費用&所要時間 どんな機能 使用条件 根本解決レベル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 優れている点 AIを使う理由 リスク 2日に1回程度 家電毎にリモコンを操作している ユーザの声を解析して、指定された家電 の操作を代行できる スピーカーに正しく発音した声を伝える 必要がある リモコンを使わなければ操作できないか ら 時間はかからない 座ったままでも家電操作できる そこまででもない 特になし 無くても生活はできる 家電操作だけでは大して 楽になることはない 家電操作だけなら必要ない。 料理や飲食店などシーンを変えた らニーズがありそう。
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課題を整理する 課題内容 リモコンを取るのが面倒だし、リモコン は無くなることも多い どんなAIを作りますか? 話しかけるだけで家電操作のできるスマートスピーカー アイデアを整理するAI Lean Diagram 今の解決策よりどのくらい便利? 生活に困るレベルの困り度? 1.どのくらい困っている?
2.どのくらい凄いAIか? 3.今どうやって解決してる? 4.どの点が優れてるの? AIは作る必要がありますか? 頻度 お困りレベル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 解決方法 理由 費用&所要時間 どんな機能 使用条件 根本解決レベル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 優れている点 AIを使う理由 リスク 2日に1回程度 家電毎にリモコンを操作している ユーザの声を解析して、指定された家電 の操作を代行できる スピーカーに正しく発音した声を伝える 必要がある リモコンを使わなければ操作できないか ら 時間はかからない 座ったままでも家電操作できる そこまででもない 特になし 無くても生活はできる 家電操作だけでは大して 楽になることはない 家電操作だけなら必要ない。 料理や飲食店などシーンを変えた らニーズがありそう。
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見た目の使いやすさを考える前に やれる事がある https://blog.usertest.io/what-makes-a-good-ux-designer/
60.
UX デザインを作る為だけのフレームではない
61.
AI & RPAにおけるUXも同じ 人間が本当に使いやすいを届けること
62.
THANK YOU
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