Googleが教える、生成AIソリューション設計の秘訣：ユーザー体験と信頼を重視した設計原則

Google CloudのApplied AI Engineeringチームは、生成AIソリューションの設計と開発に関する貴重な教訓を共有しました。特に、マーケティング、カスタマーエクスペリエンスの近代化、Open Data QnA（NL2SQL）といった分野での経験に基づいた設計原則は、生成AIを効果的かつ責任ある方法で実装しようとする企業にとって、非常に示唆に富むものです。

記事で特に興味深かったのは、「ユーザーに寄り添う姿勢」を重視している点です。生成AIは、その出力の生成プロセスがブラックボックスになりがちで、ユーザーに不信感や不安感を与えかねません。しかし、Google Cloudは、AIの役割、生成プロセスの根拠、データソースなどを明確に開示することで、ユーザーの理解と信頼を獲得することを推奨しています。

例えば、「Open Data QnA」の例では、自然言語クエリがどのようにSQLに変換されたのかを可視化することで、ユーザーがAIの思考プロセスを理解しやすくなっています。また、カスタマーエクスペリエンスの近代化の例では、AIが提案する行動の根拠を説明することで、ユーザーは安心してAIの提案に従うことができます。

さらに、ユーザーに「主体的」に関与してもらうための工夫も興味深い点です。Google Cloudは、ユーザーが生成AIの出力に対してフィードバックを提供できる仕組みを導入することで、ユーザーに「AIと共に作り上げる」体験を提供しています。ユーザーのフィードバックは、AIモデルの改善に活用され、よりパーソナライズされた、より精度の高い出力へと繋がっていきます。

具体的な例として、ユーザーがAIの出力に対して「いいね」や「よくないね」といった評価を付けたり、短いコメントを入力できるフィードバック機構が挙げられます。このような双方向的なコミュニケーションを通じて、ユーザーは受動的な情報消費者ではなく、生成AIシステムの進化に貢献する「共創者」としての役割を担うことができます。

生成AIは、まだ発展途上の技術であり、その可能性を最大限に引き出すためには、ユーザー中心の設計が不可欠です。Google Cloudが提唱する設計原則は、生成AIを単なる技術革新ではなく、ユーザーの創造性と生産性を高めるための「信頼できるパートナー」として位置づけるための重要な指針となるでしょう。

参照元サイト：Designing Generative AI Solutions: Key Lessons Learned

NewsPilot編集部

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