2018年11月9日にSDN Japan主催で実施された「Service Design Global Conference 2018 報告会」でのスライドです。 futurice社が主催したWorkshopについてのレポート。

1. Service Design
Global Conference
2018
“Machine Learning for Everyone” workshopに参加して
Maki Okusa
Recruit Technologies
@vegemaki

2. Hello!
大草 真紀 おおくさ まき
リクルートテクノロジーズ サービスデザイン部
UXリサーチャー、
クライアントサービス企画
個人的にチャットボットデザイン、
ユーザーテスト
2018/11/9 2

3. 2018/11/9 3
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@vegemaki

4. SDGCワークショップINFO & TIPS
プレゼンテーションとマルチトラック
今回は2日間で合計12種類×2回のWSが実施
事前にオンライン予約が必要
予約オープン後すぐほぼ満席になる
2018/11/9 @vegemaki 4

5. 2018/11/9 @vegemaki 5
Non-techな人でも
機械学習人工知能を用いた
サービス検討が容易になる
ツールキット

6. 2018/11/9 @vegemaki 6
2018 SERVICE DESIGN AWARD
PROFESSIONAL FINALISTS

7. そもそも機械学習とは何か
2018/11/9 @vegemaki 7

8. 2018/11/9 @vegemaki 9
Machine Learningに適切なタスク
Machine Learning(ML)は何でもこなせるわけではない
向いているタスク
エキスパートなら数秒でできるタスク
規則を言語化するのが難しい/不可能なタスク
データを簡単に集められるタスク

9. 2018/11/9 @vegemaki 10
MLを活用できる場面
Predict
株式の変動予測
Personalize
データに基づいたレコメンド、ターゲットコミュニケーション
Recognize
顔認証、音声認証、チャットボット
Uncover structure
選定した本の中から共通項を発見、工場での欠陥品検査

10. いざワークショップへ！
2018/11/9 @vegemaki 11

11. ワークショップの流れ
2018/11/9 @vegemaki 12
機械学習についての
ベーシックな
情報の把握
ターゲットセグメン
トを定義して
ニーズや課題を
決める
カスタマー
ジャーニーを描く
カスタマが出会うで
あろう
タッチポイントを
マッピング
機械学習が
価値を発揮しそうな
タッチポイントの
検討

12. ワークショップの流れ
2018/11/9 @vegemaki 13
MLが最も価値を発揮
できそうな点を
具体的に検討
Confusion canvasを
用いて
MLが引き起こす
エラーと
その対処を検討
バグカードを用いて
起きそうなバグと
回避方法を議論
サマリーシートに
今までの内容を
まとめる
MLを用いたサービス
のコンセプトが
完成！

13. Confusion canvas
2018/11/9 @vegemaki 14

14. Confusion canvas
2018/11/9 @vegemaki 15

15. Confusion canvas -Netflix-
2018/11/9 @vegemaki 16

16. おもしろかった点
MLが得意なこと不得意なことをシンプルに理解できる
Confusion canvasの観点。
MLは完璧ではない(バグは起きる)という前提で、バグをカテゴライズ。
許容バグと絶対ダメバグを分類して、対応を検討するという観点。
2018/11/9 @vegemaki 17

17. こんなときに使えそう
• アイディアブレストの際にマジックワードのように「人工知能
ででいい感じにやる」がでてくるとき
• 非テック人材とテック人材間でIA、AI、MLについて話したい
とき
• IA、AI、MLのコアな部分だけを端的に理解したいとき
2018/11/9 @vegemaki 18

18. free versionがダウンロードできます！
2018/11/9 @vegemaki 19
toolkit futurice

19. 2018/11/9 20
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