日常業務において、作業情報はDingTalkのグループチャットやメール、ドキュメントなどさまざまな場所で行き交われています。企業は社員がプロジェクトの進捗やタスクの割り当てなど重要な情報をすばやく取得し、理解することを望んでいます。そのため情報効率は協働業務における重要な指標になっています。情報効率が高いほど、コミュニケーションコストは下がり、誤解や紛争も減少します。結果として、企業全体の成長速度を速めることにもつながるのです。
AIが普及している現代、AIがあらゆる協働プロセスの環に深入りするにあたり、業務の効率性はどのように刷新されるのでしょうか。2023年7月、Meitu(妙鴨)カメラが多くのSNSプラットフォーム上で大ヒットしました。わずか9.9元(約200円)で20枚の写真を活用することで、高品質の個人写真を入手できるものです。Meituカメラにより生み出された写真の豊かさや精緻さはMidjourneyほどではありませんが、写真の撮影現場において、メイクやスタイリング、写真選びや編集といった工程をAIによって簡素化し、さらにユーザー主導の拡散により急速に話題が拡散し、初めて大衆にリーチしたAIアプリケーションとなりました。Meituカメラの成功は、AIアプリケーションの発展方向性を非常に明確な形で示したものとなりました。AIの前半戦はコンピューティング能力の進化が動力源でしたが、その後半戦はシーンでのイノベーションによって牽引されることになりました。
「インタラクションデザインの本質4.0」では、「ゴール指向デザイン」というコンセプトが提唱されています。このコンセプトでは、シーンを「どのようなユーザーが」「どのようなタスクを通じて」「どのような目標を達成するか」という3つの要素に分解しています。協働環境は、このような多ユーザー・多目標の特性を持っているため、さまざまな「シーン+AI」によるイノベーションの機会に溢れています。それぞれの職種のビジネスパーソンが、異なる目的を抱いて情報の流れに参加する中、ここには多くの革新の種が存在しているのです。
日常業務において、作業情報はDingTalkのグループチャットやメール、ドキュメントなどさまざまな場所で行き交われています。企業は社員がプロジェクトの進捗やタスクの割り当てなど重要な情報に即座にアクセスし、理解できることを望んでいます。そのため情報効率は協働業務において非常に重要な指標です。情報効率が向上すれば、その分、コミュニケーションコストを下げ、ミスや衝突を減らすことができ、最終的に企業の成長スピード加速にもつながります。
AIが普及する現代で、AIがチームコミュニケーションやタスクリスト管理、知識共有などの多様な協働の部分に深く入り込むと、業務効率はどのように変わるのでしょうか?
シーン+AIの実践
$「AI技術導入の前半は演算力アップが駆動し、後半はシーンの革新が牽引する」と$
2023年7月、MeituカメラのサービスがSNS上で爆発的に流行しました。わずか9.9元で20枚の写真から高品質な人物写真を入手可能になるものです。確かにMeituカメラが生成する写真の豊かさと美しさはMidjourneyには及びません。しかし、人物撮影というシーンにおいては、AIの技術により、メイクやスタイリング、写真の選定と修正といった工程が簡略化され、そのうえユーザーによる拡散が迅速に広がったため、AIアプリの枠を超えたサービスとして注目されました。
Meituカメラの成功は、AIアプリケーション導入の方向性について明確な道筋を提示しました。AIの前半戦は演算力向上が動力だったとすれば、後半戦はシーンにおけるイノベーションによって動力が生まれるだろうということです。
『Interaction Design Essentials 4.0』では、「目標志向設計」という概念があります。これは、そのシーンを「どのような担当者が」「どのような作業を用いて」「どのような目的を達成する」のかという三要素にまで分解するものです。共同作業の環境もまた多重の役割と目標を持つ特性を持っています。それぞれ違うポジションの勤め人がそれぞれの目的を持ち、情報の流れに絡んでいくため、共同作業の場では豊かな「シチュエーション+AI」の新しい可能性が隠されています。
それでは次に、弊社がAIを情報の流れにおけるさまざまな場面に統合して、実際に仕事効率を高めたデザインイノベーションの3つの具体例をご紹介します。
01. スケジュールのAIポスター
$「宣伝シーン+AI、情報を共有するのをもっと美しく」$
シーンの洞察
会社内でキャンパスなどにおいてイベントが定期的に開催されることがあります。そのための主催側としては、広くイベントの紹介を行うために宣伝用ポスターを作成し、そこに講師の写真などを載せ、イベントに多くの視聴者を誘導します。
通義千問には、AIで商品のメイン画像を生成する能力があります。製品画像を自動的に抽出し、商品紹介と組み合わせて、製品宣伝用のポスターを即座に作成することができます。それによって、商品説明と商品画像を素敵な背景と組み合わせることで、ユーザーの購買・消費意欲を引き出すことができるのです。
この2つの画像を比較して抽象化してみれば、画像構成は非常に似ており、同じ宣伝シーンだと言えます。
シーン分析
以前の章で、書籍から重要なコンセプトを取り上げたシーンの「3要素(ユーザー・タスク・ゴール)」に基づいて、ポスターによるイベント宣伝を分解してみます。登場人物はイベント準備チームの事務とデザイナー、7つのタスク(情報収集から宣伝の配布まで)を経て、最終的にポスター作成の目的は社内の人たちの興味を引きつけることです。
これらのタスク、文案作成、QRコード作成、画像切り抜き、ビジュアルレイアウトは、既存の技術とAIを活用して行うのが適切だと考えられます。だから、AIにこれらの単調で退屈な作業を任せることで、イベント主催者が目標をよりスムーズに達成できるようになります。
ソリューション設計
ポスターの構成を分解してみましょう。「イベントの概要」にはAIによる文章作成を活用できる、「背景画像」はAIで生成可、「講師の写真」は既存技術で迅速に切り抜き可能、「イベントのリンク」にQRコードの自動生成機能を利用できます。
このような重複的で冗長な作業が完了すれば、AIを活用したイベント宣伝用ポスターの作成案は、実現可能な段階まで進んでいます。次に、このアイデアがどうやってユーザーにとって有意義な機能にまで昇華されるのかを紹介します。
ユーザーが直感的にたどり着くことのできるルートを探せば:
まず、ユーザーがイベントへの招待を送ろうとする最初のステップとして、この概念を受け入れやすい導入部が必要です。
情報伝達に最適した形を選ぶ:
DingTalkでは、情報を広く共有したい場合に最もふさわしい手段はグループチャットです。ポスターをカード型メッセージとして送信すれば、関心のある同僚がすぐにカードをタップしてイベントに参加できます。
より多くのユーザーにこの機能の価値を気づいてもらう:
カードの末尾に補足情報を追加して、関心があるユーザーはさらに詳しく機能を知ることができ、宣伝の強みを強調します。おそらくポスターを閲覧した人が、次にポスターを製作したくなった際にこの機能を思い出すでしょう。
イノベーションの実現
こうして、AIポスターソリューションがスムーズに実装されました。DingTalk内でスケジュール情報をワンクリックで生成し、ポスターをグループに共有できます。テキストバージョンと人物写真入りの2種類を使い分けられます。
この機能により、多くの大企業から評価をいただき、企業研修や講演会の宣伝にかかるコストを軽減することができ、イベントの広報作業者が行う退屈で繰り返される労働からも解放されています。
02. 自然言語によるスケジュール新規作成
$「会議シーン+AI、情報共有をより簡単に」$
課題の発見
日常業務の中で誰かと会議したいときは、DingTalkカレンダーに予定を登録して参加者に招待を送るのが一般的です。しかし、「予定作成フォーム」にはたくさんの苦情がありました。予定の登録が非常に複雑だという声でした。
現在の予定作成フォームには全部で13の入力項目があり、とても入力が面倒です。
これまでの改善策としては、入力順序を変更して入力項目を分類または結合して、情報構造を調整することで簡易的に見せるような対応をしてきました。しかし、もはやAIの時代ですから、この課題に対するよりスマートな改善策を打てるはずです。
シーン分析
デザインレビュー会議への予約を例にとり、これまでの「役割・タスク・目的」三要素を軸にこのシーンを分析しましょう。登場人物は会議を企画するデザイナーで、まずは会議の目的を明確にし、関係者の都合や会議室の予約の有無を確認して時間の調整をし、13もある項目を含む予定作成フォームに値を入力して皆に招待を送ります。最終目的は時間と場所を確保して、みんなに集まってデザインレビューを実施することです。
これらのタスクの中で気づく点は、データを見ると「タイトル」「時間」「出席者」「会場」の4項目さえ埋めてしまえば、約84%の予定作成ができます。ユーザーインタビューの結果でも、出席者のスケジュールや会議室の空き具合をもとに会議時間を特定するのが一番大変だと回答がありました。
それならば、これまでのタスクプロセスにこだわることなく、AIを活用してもっとシンプルな方法を探れないか、と。ユーザーは13項目ものフォームに苦労しているといいます。であれば、たった1つの入力欄でスケジュールが作成できるとすればどうでしょう?ぐっと簡単に見えるでしょう。
イノベーションの実践
こうして、自然言語による予定作成の実現に至ったのです。ユーザーの言葉から、一文で予定を作成できるようにしました。
ユーザーが入力した「時間、テーマ、関係者」を自動的にフォームに埋め込むことができます。さらに、参加者の都合や会議室の空き状況を分析し、空いている時間の共通部分を算出、適切な日時と会場候補を提案します。作成を選択すれば、数十秒のうちに予定が作成できてしまいます。
この機能は導入された後、特に研修会社などから高い関心を寄せられています。時間割の授業名や時刻、講師の情報をコピペしてインテリジェントな入力画面に入力し、空いている教室の中から選択して登録するだけです。一分もかからずに十本以上の授業の手配が完了し、授業情報配信の効率が劇的に改善されたのです。
03. ファイルプレビュー時の機能推奨
$「プレビューシーン+AI、情報処理をさらに効率的に」$
シーンの理解
3月から4月にかけて、新卒が夏休みのインターンを探す季節がやってきます。ある日、いとこがDingTalk経由で自分の履歴書を送ってきて、内容をチェックし、改善の提案をしてくれと頼んできました。
1年間AI機能の開発に携わっていた私には、すぐにAIを使って彼女の履歴書の改善点を探ることができると思いました。早速通義千問に「履歴書チェックのプロンプト」を聞きました。AIによって作成された質の高い改善提案を彼女に送り、その使いかたも教えてあげたところ、驚いたことに以下の三つの反応が返ってきました。「これにもAIが使えるとは知らなかった」「使い方が分からない」「難しそう」。
このように私のかつてのいとこのように、AIの使いかたを知らない人でも利用しやすいように、この技術を教えてあげられたらなと思いました。
シーン分析
さっそく「新卒採用者の履歴書をAIで改善する」というケースを切り口にシーンの分解を行いたいと思います。図に示すように、AIを使った履歴書の修正の手順は決して難しくはなく、数回チューニングすることで品質が高い修正案を生成できます。
しかし先ほどの3つの質問は、重要な課題があることを気づかせました。利用者はAIの存在に気づいていないことが問題です。実際、ほとんどのビジネスパーソンが同じように、私たちのようにAIを毎日使いこなしているわけではないので、既存の作業プロセスの中で直面する問題に対してAIを活用して解決することにまだ無頓着なのです。
それでは、タスクゴールをしっかり伝えることで、ユーザーが適切に作業を完成できるよう誘導し、ユーザーにとってのAIの価値感を育てる工夫ができませんか。
シーン分析
DingTalkのチャットで履歴書を開くときのファイルプレビューページは、ユーザーの関心を引く絶好の場です。このファイルが履歴書であることを認識した上で、関連するAIプロンプトを機能として表示することで、たとえば履歴書診断や模擬面接などのシーン別サービスを提供できます。ユーザーが「履歴書診断のボタン」をクリックすると、AIの技術によって即座に修正提言が返されます。AIを活用してユーザーの課題を解決するので、以前の「ユーザーがAIを探す」から、「AIがユーザーに積極的に提案する」状況へと変化します。
この考え方はDingTalkのあらゆるファイルに展開できます。AIの機能だけでなく、DingTalk内ですでに提供されている価値ある機能もおすすめすることができます。たとえば、「請求書のファイル」の閲覧をきっかけに、財務担当に「請求書の真偽を確認」する機能を案内したり、出張中の社員には「一括申請」機能を導くことができます。
ファイルの種類、ユーザーの役割やファイルのアクセス権限などの情報をもとに、それぞれのシーンに対応した機能を表示することで、DingTalk上のファイル処理をより正確かつ効率的なものにしています。
以上3つの事例を通して、実際にAIを活用することでDingTalk内での情報の流れをより効率的にし、さまざまなビジネスシーンで働く人々がその成果をより良いものにしました。
おわりに
$「技術は人を目的とし、人が技術に従うべきではない」$
DingTalk内には次のような言葉が広く共有されています。「DingTalkにあるすべてのプロダクトはAIで再構築し直すべきだ」。デザイナーの立場から考えれば、すべてのプロダクトを「シーン+AI」という観点から再考すべきです。
AIとシーンの統合は、主にAIの能力によって作業を完了するという形で現れます。一部の作業をAIで処理すればより良い結果が得られたり、一部の作業はAIを利用することで処理速度が速まったりと、さまざまなメリットがあります。AIの優れている技術により、私たちはますます「どのプロセスを簡略化できるか」「どの操作を代替できるか」という観点に集中しがちです。これらのタスクを深く掘り下げ、AIと具体的な機能との融合を探る中で、ユーザーのニーズに応えるさまざまなスマートな機能を提供しようとしています。ただ、これに集中していると、シーンに登場する「ユーザー」と「ゴール」という観点を見落としがちなのです。
AIのおかげで、イベントに参加者を引き込む効果的なポスターを紹介できたのです。会議の企画者たちが満足したのは、会議の企画をAIで行ったという意味ではなく、「AIを使って会議の準備作業を簡単にする」ことができるようになったからです。就職活動をしている人が安心できたのは、提案がAIで出されているという点ではなく、「経験が浅くても安価で高品質な提案が得られた」からです。
要するに、ユーザーに知的な機能を提供しているのではなく、適切なAIの力を活用し、ユーザーが目的を達成する手助けをしているのです。
AIの時代において、私たちはスマートテクノロジーを深く知り、それを活用して仕事の効率や生活の質を高める必要があります。しかし、プロダクトの設計においては「スマートであること」から一旦距離をおいて、AIの機能をデモするための道具箱にしてしまうことなく、ユーザーの真のニーズに注視する必要があります。スマートテクノロジーを、より良い体験を生み出すためのツールであると位置づけ、決して最終的なゴールにしてはいけません。
AIを使ってDingTalkの情報を共有する効率をさらに高めようとする時、私たちはどれほどスマートなプロダクトを作り上げられるのでしょうか。
ユーザーの特性や要望を理解すること:
まず第一に意識すべきなのは、数億人ものDingTalkのユーザーがこれまでどのような業務の仕方をしてきたのか、またAIに対する信頼度や理解度が人によって異なるという事実です。AIを導入するために、それまでの習慣を強制的に変えてもらうことはできません。そうすると、かえって業務に負担をかけてしまうことになります。
デザイン手法を用いた改善のポイントの抽出:
ユーザーとの共創会での議論やデータ分析を通じて、人々が日常的に行う業務、出会う困難、改善の余地などを把握します。それに加えて、デザイナーが持つ共感性をもとに、さまざまな業務シーンでの効率向上のヒントを探っていく必要があります。
新しいツールを活用しながら好奇心を保つ:
AIの強みや弱みを熟知し、具体的な場面に最も適切なAI能力を選択する。そして、ユーザーが最初に触れる入り口からして、適切な導線や自然なインタラクションにより、AIの機能をユーザーの仕事プロセスに統合することを真剣に検討すべきです。
仕事に関連する情報の流通の場面にAIを自然に統合する最適なルートを模索し、AIの力でユーザーがより簡単で、速く、洗練された目標達成ができることを支援しなければなりません。
「技術は人を目的とし、人が技術に従うべきではない」、私たちが目指すべきは、ユーザーの目標達成を支援するためのAI、デザイナーのアイデアや創造性を支えるAI、そして企業における情報伝達効率性向上を助けるAIの実現です。
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