第56回 Machine Learning 15minutes! Broadcastで登壇した時のスライドです。 https://machine-learning15minutes.connpass.com/event/214810/ AIの導入ってハードルが高い...と思っている方、深層学習のモデル作成してみたけど実装には至らない...という方に、簡単な技術でAIを実装させるためのデザインについてお話ししました デザインのポイント３つ （１）ユーザが喜ぶ × すぐできそうな手法から初めてみる！ （２）機能が完璧でなくてもデザインでカバーできる！ （３）機能＋デザインの提案によって方針決定を速める！ データサイエンス&デザインをやっている人間に興味がある方は、ぜひ話しかけてください Twitter：https://twitter.com/p_lab_n

1. 1
新卒２ヶ月でAIを社会実装
させた３つのデザイン

2. 2
自己紹介
藤本 和（ふじもと のどか）
- 専攻：情報デザイン(?)
- NLPを用いたコンテンツ（AIを使う方）の研究
ディップ株式会社 新卒１年目
データサイエンティスト（として入社）

3. 3
AI導入の問題点
時間がかかる！
運用が面倒！
人材がいない！
理解して使ってもらうのが難しい！
AIの社会実装って...
導入コストが高い

4. 新卒２ヶ月でAIを社会実装
させた３つのデザイン
4
本日のテーマ
AIの導入を成功させるための
デザイン的ポイント３つ！

5. 5
デザインのポイント３つ
ユーザが喜ぶ × すぐできそうな手法から
初めてみる！
機能が完璧でなくてもデザインでカバー
できる！
機能＋デザインの提案によって方針決定
を速める！
1
2
3

6. 6
アジェンダ
会社・プロジェクトの紹介
実装したAI
UIデザインの工夫
速く開発できた理由
1 ユーザが喜ぶ × すぐできそう
2 機能をカバーするUI
3 機能＋デザインの提案
まとめ

7. 7
会社・プロジェクトの紹介

8. 8

9. 9

10. 10
バイトルの求人原稿
写真
仕事内容
給与
勤務地
タイトル
動画
職場環境
求職者と企業とのマッチング度◎
充実した職場情報

11. 11
営業の仕事
原稿を書いているのはほとんど営業
アポ 移動
提案作成 商談 原稿作成
原稿作成にたくさん時間は割けない
職種によっては時間がかかるものも...

12. 12
GENKO
原稿作成支援ツール

13. 13
コンセプト
経験の有無に関わらず
「誰でもバイトルの求人原稿が作れる」

14. 14
GENKOの基本機能
わかりやすいUI 文章のレコメンド リアルタイムの
プレビュー

15. 15
プロジェクトのチーム体制
プロダクトオーナーチーム 開発チーム
● インフラエンジニア
● フロントエンジニア
● デザイナー
● データサイエンティスト
↑わたし１人
広告制作部
● 課題の洗い出し
● プロダクトの価値を
定義
スクラム
https://ainow.ai/dx-magazine/?article=article-250
詳しくはコチラ：

16. 16
プロジェクトの要望
もっといろんな文章をユーザ
にレコメンドしたい
今までは、ロジックベースの文章レコメンド...
この問題を解決する！

17. 17
実装したAIについて

18. 18
文章のレコメンドのバリエーションを
どうやって増やすのか？

19. 19
GAN
LSTM
seq2seq
GPT-3
BERT
GRU
Attention
協調フィルタリング
文章推薦
文章生成
文章分類

20. 20
精度
ハードルが高い！
（めんどくさい！）
モデルの運用
学習コスト
チューニング
GPU
アノテーション

21. なんとな〜く書きたいことを
キーワード入力
21
過去の似た文章をレコメンドする
これだけでも十分
役に立つのでは？

22. 22
提案したこと
資格がなくても、活躍していただけ
るお仕事です。
ブランクがあっても、介護経験があ
れば優遇されます。
「資格なくても大丈夫」
的なことが書きたい...
コールセンターが初めての方やPC
スキルに自信がない方も大歓迎!
特別な資格やスキルは必要ありませ
ん。

23. 23
どんな手法を使ったのか？

24. 24
手法について
* Distributed Representations of Words and Phrases
and their Compositionality (2013)
Word2Vec

25. 25
Word2Vecとは？
王 + 女 = 女王
単語
Word2Vec
モデル
分散表現
ベクトル
日本 + 首都 ＝ 東京
例1 例2

26. キーワード
26
類似文章の算出
過去の
原稿
Word2Vec
モデル
検索対象のベクトル
Word2Vec
モデル
過去の原稿で学習済み
ユーザの入力
ベクトル
類似度を
計算

27. 27
結果をユーザにレコメンド
類似度ランキング
数万件の
文章
上位
20件
ランダムに8件
ユーザに
提示

28. 28
レコメンド結果
「資格なくても大丈夫」
資格がなくても、活躍していた
だけるお仕事です。
ブランクがあっても、介護経験
があれば優遇されます。
未経験歓迎◎
難しいことは一切なし♪
先輩が丁寧に指導してくれるので
ご安心ください
シフトの融通なども利きますの
で、
あなたにあったバイトを見つけ
てくださいね。
★土日どちらか勤務可能な方大
歓迎★
☆出勤時間などは都合に合わせ
てシフト申請OKです!
「シフト相談可能」
精度いい感じ！

29. 29
ここで課題が

30. 30
新しい要望
数字や固有名詞をマスキングして
文章をテンプレート化したい！
● 1日2時間~、週2日~OK!
● ライフスタイルに合わせて働き方
を相談ください!
郵便局前駅から徒歩1分で通勤らくらく!
美味しいまかない付きでヤル気UP♪
数字や固有名詞
● ●日●時間~、週●日~OK!
● ライフスタイルに合わせて働き方
を相談ください!
●●●●●から徒歩●分で通勤らくらく!
美味しいまかない付きでヤル気UP♪

31. https://github.com/megagonlabs/ginza 31
自然言語処理系ライブラリ

32. 32
GiNZAの機能
● 文節解析
● 形態素解析
● 固有表現抽出
バイトルの求人用のマスキングシステムを
簡単に実装できた！

33. 33
GENKOでのマスキング実装
● 1日2時間~、週2日~OK!
● ライフスタイルに合わせて働き方
を相談ください!
郵便局前駅から徒歩1分で通勤らくらく!
美味しいまかない付きでヤル気UP♪
≪心斎橋駅徒歩1分≫
カフェのような新感覚ボードゲームバー
へようこそ★
「ドン・キホーテ城北店」で
新しいスタッフを募集します!
精度いい感じ！

34. 34
のまとめ
ユーザ体験(UX)
ユーザが喜ぶ × すぐできそうな手法から
初めてみる！
1
1
開発運用コスト
×
● 本当に欲しい機能
は何か考える
● 処理時間を短く
● 古い技術でもOK
● 簡単に使える技術
を選ぶ

35. 35
ユーザにどう見せるか？
UIデザインの工夫

36. 36
AIプロダクトのイメージ
そもそも使ってくれない
間違った解釈・使い方をする
100%の精度が出せるわけじゃない
AI搭載のプロダクトを作ったとしても...
ユーザにとってわかりやすい
デザインを提供するのが大事

37. 37
私がやってるデザインについて
figma
Webデザインやプロトタイプ
が作れるツール
AIのシステムに関わる部分の
UIデザインを提案
データサイエンス
以外もやる！

38. 38
GENKOでの画面
文章を検索

39. 39
デザイン提案したこと（１）
🤖AIとすることで
使ってみたくなる&
処理が遅くても我慢
できる
推薦ではなく検索の
ニュアンスに
→そのままコピペす
ることを防ぐ

40. 40
何を検索したらいいかわからない人
のための例文を用意
デザイン提案したこと（２）

41. 41
● 1日2時間~、週2日~OK!
● ライフスタイルに合わせて働き方
を相談ください!
● ●日●時間~、週●日~OK!
● ライフスタイルに合わせて働き方
を相談ください!
検索結果の提示 編集画面にコピペ
最初からマスキングしないことで、
何を入れたらいいかわかる
デザイン提案したこと（３）

42. 42
のまとめ
ユーザの行動を導く(UI)
機能が完璧でなくてもデザインでカバー
できる！
2
2
● AIをどう使ったらいいかを例示する
● AIの出した結果について、ユーザにどう解釈して
欲しいかUIで示す

43. 43
速く開発できた理由

44. 44
AI機能の提案イメージ
知識がない人に伝わりにくい
精度を心配される
AIの機能を提案しても...
便利さをいかに伝えるか？
が機能の採用につながる

45. 45
まず、スモールスタートで実験し
てみる！

46. 46
実験結果をプレゼン
どんな入力をしたときに、
どんな結果が返ってくるか？
プレゼンする！

47. 47
機能とデザイン同時に提案
デザイナー エンジニア
プロダクト
オーナー
このUIどう
ですか？
これ実装大変
ですか？
この機能どう
ですか？
UIデザイン
の提案
機能・精度
の提示 &

48. 48
● AIに詳しくなくてもイメージ
がしやすい！
● 共通のイメージを持って議論
できる！

49. 49
方針決定が速い！
デザイナー エンジニア
プロダクト
オーナー
UIデザイン
の提案
&
同時にフィードバックがもらえる
機能・精度
の提示

50. 50
のまとめ
提案が採用されるようにやったこと
機能＋デザインの提案によって方針決定
を速める！
3
3
● 実験した成果（精度）をわかりやすく見せる
● ユーザ体験・実装都合どちらにとっても良い選択
になるように、機能とデザインを一緒に考える

51. 51
本日のまとめ

52. 52
まとめ
ユーザが喜ぶ × すぐできそうな手法から
初めてみる！（UX）
機能が完璧でなくてもデザインでカバー
できる！（UI）
機能＋デザインの提案によって方針決定
を速める！（提案のデザイン）
1
2
3

53. 53
開発スケジュールを振り返り
4月 5月 6月
API完成
社内データ
把握・実験
類似文
レコメンド
マスキング
処理
入社！
初期提案
業務始まって２ヶ月

54. 54
リリースされました！
昨日めでたくリリース！
フィードバックをもらって
改善していきたいです！

55. 55
さいごに
のどか🍇
@p_lab_n
データサイエンスとデザインをやっている人に興味が
あればこちら（ぜひ話しかけてください！）
ありがとうございました！

56. 56
ターゲットユーザ
● 顧客へのヒアリングによって、
書く内容は決まっている
● でも、どんな文章にしたら良い
のか思い付けず時間がかかる
Target
求人原稿を書く人（営業）

57. colaboratoryで実験
57
なんでWord2Vecに
古い技術でも使いやすく優秀
● １人でモデル学習・検証まで可能だった
API化へ
● 単語ベクトルの足し算ができる
文長の違いをある程度気にしないでも良い

58. 58
今までのレコメンド
職種：キッチンスタッフ
【週２〜３日からOK♪】未経験・初心者歓迎/キッチンスタッフ
週2~3日OK
シフト自由 未経験・初心者OK
選択された「求人の特徴」からロジックベースで
文章候補を生成

59. 59
効果の見込み
今までの管理画面で原稿を書くよりも、
１原稿あたり５分は作業時間が短縮できる
年間 4835時間 の削減
人件費 5250万円の削減

60. 60
提案OKでました
この実験結果を見せて
OKをもらえました！
ユーザ個人の
ナレッジ
過去の数万の
原稿を検索可
参考になる文章がすぐ見つかる
原稿の幅が広がる
＜

61. 61
以前の課題点
SEO対策的にも、
もっとバリエーション
が必要！
<主な仕事内容>
・ご案内/お見送り
・オーダー取り
・配膳/片付け
<スケジュール>
17:00~17:30 着替え・連絡確認
17:30~18:00 テーブルセット
18:30~21:00 接客対応
マニュアル完備で未経験でも安心！
常時４〜５名体制で働きます
わからないことはなんでも聞いてください！
「仕事内容」は内容が様々！
文章候補が十分に用意できていない

62. 62
手法のサーベイ
文章の分散表現から
類似文章を見つける手法
● TF-IDF
● pLSI
● Word2Vec
● Retrofitting
● Glove
● FastText
● ELMo
● BERT
● WMD
● WRD
● SCDV
● Doc2Vec
● Skip-thought
● StarSpace
● quick thought
● Sent2Vec
● Sentence-BERT
● Universal Sentence
Encoder
● CHARAGRAM
● Tweet2Vec
？

63. 63
処理時間削減の工夫
よく使われる300を使っていた 300次元
でいいや
● Word2Vecの次元数
150でもユーザ体験は
変わらない
● append() をextend([])に （Python）
なぜか処理時間が2/3に
？