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AI EATS UX MEETUP 2017/04/23
Toshiyuki Maeda
“AI eats UX” クロージング
UIからメカニクスへ
AI eats UX
黎明期ですね
今回のきっかけについて
① CESにて
Amazon Echoがそこら中にある
CES2017 @ LAS VEGAS
GUIがない
NUI (with AI)
なにをどう設計するのか??(*_*)
UXデザインの既存フレーム・ナレッジから
はみ出た存在に見える
②AI(アルゴリズム?)とのリアルな生活
従業員 3,000
運転手 100,000 ~ 500,000
How Uber Uses Psychological Tricks to Push Its Drivers’
Buttons
https://www.nytimes.com/interactive/2017/04/02/technology/...
Work with Algorithm
(アルゴリズムによるマネジメント)
背後のメカニクス
‘forward dispatch’
乗客が降りる前に次の乗客がアサインされる
(Netflix的bringe-watching状態)
→kill surge→ドライバよりUberが儲かる
‘loss-aversion app...
フェアなのか?
UBER DRIVERS間の情報交換
“Fuber”
= FXXking Uber
ビジネスシステムが
そのまま人の尊厳にまで関わる
(※今に始まったことではない、組織的には退化?)
UXの課題では?
例えば、3人の割り勘を仕切る
3,000人の割り勘を仕切る
50万人に仕事の割当てを仕切る
アルゴリズムによる分配
“フェアな分配”をスケールするには
「平等と公平は違う」
フェアを担保する仕組みとは?
AIの応用範囲が広がると
これらの課題が頻出しそう
UXへのインパクトが大きい領域
UI メカニクス
UX Mecs
行動経済学
インタラクション
デザイン
機械学習、
ビッグデータ
詳しい方、ご興味ある方
一緒に研究しましょう
おしまい
TOSHIYUKI MAEDA @T_MAEDA
AI eats UX
UIからメカニクスへ(AI eats UXクロージング)
UIからメカニクスへ(AI eats UXクロージング)
UIからメカニクスへ(AI eats UXクロージング)
UIからメカニクスへ(AI eats UXクロージング)
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UIからメカニクスへ(AI eats UXクロージング)

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AI eats UXイベントでのクロージングセッション

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UIからメカニクスへ(AI eats UXクロージング)

  1. 1. AI EATS UX MEETUP 2017/04/23 Toshiyuki Maeda “AI eats UX” クロージング UIからメカニクスへ
  2. 2. AI eats UX
  3. 3. 黎明期ですね
  4. 4. 今回のきっかけについて
  5. 5. ① CESにて
  6. 6. Amazon Echoがそこら中にある
  7. 7. CES2017 @ LAS VEGAS
  8. 8. GUIがない
  9. 9. NUI (with AI)
  10. 10. なにをどう設計するのか??(*_*)
  11. 11. UXデザインの既存フレーム・ナレッジから はみ出た存在に見える
  12. 12. ②AI(アルゴリズム?)とのリアルな生活
  13. 13. 従業員 3,000 運転手 100,000 ~ 500,000
  14. 14. How Uber Uses Psychological Tricks to Push Its Drivers’ Buttons https://www.nytimes.com/interactive/2017/04/02/technology/uber-drivers- psychological-tricks.html?utm_source=digg&_r=1
  15. 15. Work with Algorithm (アルゴリズムによるマネジメント)
  16. 16. 背後のメカニクス ‘forward dispatch’ 乗客が降りる前に次の乗客がアサインされる (Netflix的bringe-watching状態) →kill surge→ドライバよりUberが儲かる ‘loss-aversion approach’ Uberをオフラインにしようとすると 幾ら($XX)機会損失するか提示される ・ ・ ・ ・
  17. 17. フェアなのか?
  18. 18. UBER DRIVERS間の情報交換 “Fuber” = FXXking Uber
  19. 19. ビジネスシステムが そのまま人の尊厳にまで関わる (※今に始まったことではない、組織的には退化?)
  20. 20. UXの課題では?
  21. 21. 例えば、3人の割り勘を仕切る
  22. 22. 3,000人の割り勘を仕切る
  23. 23. 50万人に仕事の割当てを仕切る
  24. 24. アルゴリズムによる分配 “フェアな分配”をスケールするには
  25. 25. 「平等と公平は違う」
  26. 26. フェアを担保する仕組みとは?
  27. 27. AIの応用範囲が広がると これらの課題が頻出しそう
  28. 28. UXへのインパクトが大きい領域
  29. 29. UI メカニクス
  30. 30. UX Mecs 行動経済学 インタラクション デザイン 機械学習、 ビッグデータ
  31. 31. 詳しい方、ご興味ある方
  32. 32. 一緒に研究しましょう
  33. 33. おしまい TOSHIYUKI MAEDA @T_MAEDA AI eats UX

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