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いま市場に出すにはこれしかないですよね。良いやり方だと思いますが、一方で、他人が個人情報にかなり踏み込むことになるので、利用者にどう安心してもらうかも、一つ大事な要素になりそうです。
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過渡期。あと、だからこそ、サービスを使う側・設計する側の両方が、AIが何ができて何が出来ないか、うまく期待値設定できていないと思う。とはいえ、データが蓄積すればよりできるようになると思う。Amazonの物流倉庫も、もちろん2000年などでは過剰すぎる設備。ただ、その後参加企業や人々の購買習慣が変わる中で、そこで投資を続けたことが、今他社との圧倒的な障壁になっている。個人的には、人力でサポートをしても、顧客ロイヤリティがあげられて、かつAIが進化している(例えば案件あたりの人間の補助時間が減っていくというKPIが達成できている)なら、投資を加速させるフェーズかとも思う。そこでアナログサポートをした知見が、AIにも、また将来的に全部AIが出来ない場合においても、競争力となる。
こうしてあたかもAIが自動処理しているかのように見せるために人間がサポートするというのはまさにLean startupの手法として体系化されているWizard of Oz(オズの魔法使い)ですね。こうやってデータを貯めたり顧客の木にするポイントを理解して最終的にスケーリングに繋げてゆく。さすがアメリカというスピード感です。日本だと中々技術が確立されるまで商品化できないと思うだけに、勉強になる。
イノベーティブなサービス作りにはならないかもしれないけれど、自分がやるとしてもまず人力でやれるとこまでやって、定型化できるとこから置き換えていくだろうな、とは思います。アプローチの仕方としてら