AI との対話Part III: アイディエーションワークショップの中で、AI はどのように人間の創造性を高められるのか？
アイディエーションワークショップでは、斬新なアイデアを成功へと導くために、課題を的確に捉えることが重要です。昨今の企業風土では、課題に対する慎重な検証や対応よりも、迅速な解決策が優先されることがよくあります。イプソスは、問題を的確に定義することの重要性を強調しており、これはアイディエーションワークショップの成果に直接的な影響を及ぼすためです。
視点を変え、論点を整理することで、より良い答えが見つかる可能性があります。たとえば、国際空港での旅行者の体験に関する調査を実施する場合、「迅速な出発のために搭乗手続きをスムーズに行うにはどうすればよいか?」などの「how might we」は、搭乗手続きの効率化に効果的に焦点を当てています。全体として、的確な問題提起は、アイディエーションワークショップの中で有意義な解決策を生み出す鍵となります。
小さなお子様連れのご家族にとって空港での体験をより良いものにするために、穏やかで楽しい雰囲気を作り出すことで、空港は常にストレスの多い場所であるという考えに異議を唱えましょう。これは、ゲーム機のあるプレイエリアやリラクゼーションを求める旅行者向けの落ち着いたスパを取り入れることで実現できます。親近性バイアスと固定性は、イノベーションを妨げる可能性がある認知バイアスであることを認識することが重要です。親近性バイアスは新しいアイデアの探求を制限し、固定性は確立された構造に疑問を抱くことを難しくします。こうしたバイスを克服し、イノベイティブな考え方を育むことで、待合室を多目的なスペースに変え、最終的にはすべての旅行者の空港での体験を向上させることができます。
生成 AI は、新たな思考を促し、斬新なアイデアを生み出す大きな可能性を秘めています。既存の概念を革新的な方法で取り入れることで、個人のアイデアをシンプルかつ表現豊かに伝えることができます。 AI はよく考えられたプロンプトを使用し、さまざまな「how might we」の質問を生成し、課題に対するチームの知識に疑問を呈し、目的の再考を促すことができます。
生成 AI は論理的な応答を提供するようにトレーニングされているのに対し、リフレーミングでは創造性を刺激するためにわかりにくい質問が欠かせないことを重視する必要があります。当たり障りのないプロンプトでは、新鮮なコンセプトはあまり得られないかもしれません。ワークショップの参加者は、トピックをリフレーミングし、ステートメントを効果的にまとめることが重要です。生成 AI は単独で創造するのではなく、プロセス全体に貢献する貴重なチームメンバーとして認識されるべきです。
イプソスは、ワークショップのリフレーミング プロンプトの知的財産を開発しました。これは、異なる分野からインスピレーションを得ることで、幅広いアイデアやコンセプトを生み出すために使用することができます。慣れ親しんだパターンから脱却し、型にはまらない斬新なアイデアの探求を促します。
重要なポイント
- 有意義でイノベイティブな解決策を生み出すには、アイディエーションワークショップの中で、問題を的確に捉えることが重要となる
具体的かつ焦点を絞った方法で課題を表現することで、参加者はより良い答えを見つけることができる。 - 視点を変え、問題を別の角度から捉えることで、アイディエーションワークショップにおいてより良い成果を得ることができる
国際空港での搭乗効率の向上の例のように、「How Might We」ステートメントを使用することで、具体的な目標を設定することができる。 - イノベーションを促進するためには、親近性バイアスや固定性などの認知バイアスを克服することが重要である
親近性バイアスは新たなアイデアの探求を制限し、固定性は既存の構造に疑問を持つことを難しくする。これらのバイアスに挑戦することで、型にはまらない新たなアイデアを探求することができる。 - 生成 AI には、オルタナティブな思考を促し、斬新なアイデアを生み出す可能性がある
既存の概念をイノベイティブな方法で取り入れ、チームの知識や目標に挑むさまざまな「How Might We」の問いを生成できる。 - ワークショップの参加者は、トピックをリフレーミングし、ステートメントを効果的にまとめる上で重要な役割を果たす。
生成 AI は、単独でアイデアを生み出すのではなく、プロセス全体に貢献する重要なチームメンバーとして見なされるべきである。
生成 AI と定性調査についての詳細について
AIとの対話 では、データのプライバシーを守りつつ、品質や精度などの AI ソリューションを最大限に活用できる専門家との連携の必要性について考察します。
AI との対話Part IIでは、定性調査において生成 AI をどのように活用できるかを考察します。 AI のアウトプットに関する有用性とリスクを検証するために一連のテストを実施しました。定性調査プラットフォームを使用し、トランスクリプション、翻訳、センチメント分析において AI サプライヤーを評価しました。
