AIペルソナとは何か？
はい、シゴクリラジオ大橋です。よろしくお願いいたします。このシゴクリラジオは、パーソナリティである私、仕事クリエイター大橋が、仕事づくりに関して話をしていく番組となっています。
よろしくお願いします。今回のテーマは、AIの
合成オーディエンスという、AI読者みたいな、もしくは、AIペルソナ、ペルソナというのはですね、個人的にはあまり使わないというか、何だろうなと思うので、使ってないですけど、
AIで、仮想で作る対象者像みたいなね、人物像とかですか、本当は。そういうのを作れますと。それを聞いたことが、もしかしたらリツラーの方もいらっしゃるかもしれないですが、それがですね、そもそも使えるの?
僕自身が使ったわけではないですが、その記事を参照していって、結局、タンポといいますか、いわゆるリサーチとかにおいて、その人に聞いたみたいなね、例えばコーヒー。
たまたまコーヒー飲んでるんですが、コーヒーを飲む人にそれ聞いたっていう。聞くわけです。本当は、本来は。だけど、このAIオーディエンスというか、AIのペルソナみたいなのがあれば、そのAIペルソナに聞けばいいと。
聞いたら、シーズン問わず、季節問わず飲みますよみたいなコーヒーをね。行ってきたんでOKですみたいな。
さてって話で、それをどう判断しますか?みたいな。何て言うんだろうな。将棋で立てるのは正しいか分からないですが。
一手詰めっていうのはあまりないかもしれないですけど、行って行ったら曲を取って終わり。じゃなくて三手詰めみたいな。
AIペルソナとかに聞いたらこうでした。さらにくるんでこうです。一回、検討と言いますか、一回手を入れているみたいな感覚を覚えました。
伝わっているか分かりませんが、それがいい、悪いとかを置いといて、どう考えていったらいいんだろうねみたいなことをバクっと共有して、逃げていくと。
問題意識だけに置いて逃げていくみたいな感になりますが、ちょっとだけお付き合いいただければいいかなと思います。今回もどうぞよろしくお願いいたします。
AIペルソナの活用と精度
はい、シゴクリラジオ大橋です。よろしくお願いします。今回は記事を見て思ったことということで、
AIを使った合成オーディエンスということです。記事のタイトルにあるんですが、多様な読者ペルソナを構築したということで、
これまたURL貼っておきますので、よかったら見てみてください。細かい話や記事をぜひ読んでいただくとして、
AIに聞けばいいじゃんと。聞いたらいいよねというところで、精度もいいと。記事にも書いてあると思いますが、
適当に学習させていないAIではなくて、自社とか自分の出版社と出版社の対象読者に近い人があって、それでそういうインタビューとかを組み合わせているので、
結構精度高いですよとか、85%、92%みたいな精度なんですね。だからそれをAIに聞いても、実際に人間に聞いても変わらないのじゃないですかねみたいな。
AIペルソナのデメリット
もしくはその誤差は許容できるんじゃないかっていう。そうです。デメリット的な部分だけピックアップして取り上げてみますと、
3つ書かれてたと思います。1つ目は学ばせるデータが結局いい、ちゃんとしたデータじゃないか、ゴミデータみたいなものだったら、全然トンチンカなものを出してきます。
2つ目はちょっとわかりませんが、コーヒーって飲みますよねみたいなのを聞いたら、飲む飲むっていう。人間だったら、いや、飲まないですとか、
言われたら断りづらいみたいなのがあったりするんですが、断りづらいとかそういうことじゃなくて、
AIはそこをデフォルトですね、初期値で飲むかなみたいな感じで、人間の聞いていることに引っ張られるんで、引っ張りやすいと。
それが引っ張られないでと言ってたら、どこまで有効かはちょっとわかんないです。だけど引っ張られやすいので、芸合性みたいな部分が、コーヒー飲むって言ったら飲むかもねみたいなふうに答えがちってことですね。
だからそれはデータでAIがちゃんと答えてくれるか、AIペルソナがちゃんと動くかどうかって意味でも考慮しなきゃいけないってことですね。
3つ目は設計の話だと思いますけど、指示が曖昧だとやっぱり中央値、曖昧なものになると、平均値ですね。
AIペルソナ活用の本質と人間の判断
そうだよなって思いながら見てました。だからこれもAIペルソナというものを活用することでできる点はあるんだけど、
しつこいですが、じゃあそれAIを使うことになったときに、それが確からしいですねって何を根拠にするんですか、エビデンスとするんですかって話になるだけなんですよね。
なので、もうヒアリングしなくていいとかリサーチしなくていいなんてことにはならないんですね。
だからそれとは別で、むしろリサーチとかヒアリングができるならした方がいいですよね。
もちろんヒアリングもその人が言ったことが絶対に社会全体の代表をしているとかも言えないですけどね。
これによってAIペルソナが作られるから、ぽこぽこ授業が生まれていい感じになるかっていうと、またそれは別じゃないですか。
授業とかリサーチとかそういうものが簡単に出てくると、より良くなるかっていうとちょっとよくわかんなくて、要はAI手段ですよねって話になってきて、
なんていうんだろうな、AIペルソナみたいなのがあったけど、結局何度か話してるかもしれませんが、
突き詰めていくと結局人間側が判断する能力が衰えてしまうみたいなのが出てくるわけですよね。
もうAIが言うなったらいいかなみたいな、諦めるというか、もういいやって思っちゃう。
そうすると、実際にリリースしたり、実際に現実で出してみましたみたいな時にずれちゃうみたいなね。
そんな話になるのかなと。
AI活用による標準の変化と新たな課題
ということをあんまり考えずに、じゃあもうAIペルソナ使えるからそれ使えばいいやっていうふうに、何も考えずに使うことももしかしたらできるかもしれないですね。
だけど将棋の話がいいかわかんないですけど、一手詰めから三手詰めになって複雑になったっていうことでいいような気がするんですけど、
単にみんな三手詰め得意になっただけで、一手詰めじゃなくなりましたっていう。
それだけなので標準が三手詰めになるみたいな。
みんなAIでやってくる。みんなAI使って、まずペルソナ作るし、AIに効くし、
あと人間にもヒアリングするし、それを判断していくしっていう。
ただ、ITと一緒ですよね。みんなやることが多くなっただけで、精度が上がったかというと、
上がったように思えているだけで何も上がらなかったみたいなオチにはなれるかもしれないです。
ということを踏まえなきゃいけないっていうことで、より考えることは増えるよなみたいな。
それがいいのかどうかはちょっと僕には分からないんだけど、そういう動きはあるよなって。
AI面接官の事例と人間との違い
だから近しいなと思ったのが、面接官AIでリサーチャーみたいなのがあって、映像ですよね。
AIが話しかけてきてくるんで、それに答えるっていう。
人間側もアンケートとかそういうのよりも、
AIだけど、分かってても聞かれるんで答えるみたいなのがある。
それが本当の人間と向かって対峙して、時間を取ってやるものとの違い。
そういうサービスあったんですけど、大企業とかで社内の人に聞くっていうとか、
そういう用途ではいいけど、知らない人に聞いてってなると、ちょっと古いかもしれないですけど、本気度を疑われるというか、
AIでやるんですか?みたいになって、ずっこけるというか、それだったらいいや、ならんかなみたいな。
そんなことを思いました。
AIペルソナ活用の考察と今後の展望
今回はちょっと軽めですけども、この記事は面白いかなっていうぐらいで、
AIの使い方みたいな話ですね。
ぜひ使える方は使ってみたり、自分でやってみるのもいいですよね。
AIペルソンみたいに使ってみるみたいなね。
あんまり精度は微妙になるかもしれないんで、どうデータを学習させるかもありますし。
今回は軽めですが、こんなところにしたいと思います。
ここまでお聞きいただきましてありがとうございました。
四国放送ラジオ、大橋でした。
以上、失礼いたします。
