Mizuho氏の自己紹介とAI活用への関心
サンフランシスコ・デザイントーク
本日は、BTRAXのサービスデザイナーのMizuhoに出演してもらいます。
正式な肩書は何でしたっけ?
サービスデザインリードです。
サービスデザインリード、すみません。
のMizuhoに出演していただきます。
軽く自己紹介をお願いします。
サービスデザインリードのMizuhoと言います。
普段は東京ベースで働いていて、
新規事業を作りたい大企業の方の支援であったり、
それに向けたユーザーリサーチ、
あとは、今私はサンフランシスコに来ているんですけど、
企業の方々に向けたデザイン志向研修を、
私が今参加している2ヶ月半の長さのデザイン志向研修のファシリテーションなどをやっています。
ありがとうございます。
出張でサンフランシスコに来てもらったついでに、
出演してもらいたかったのと、
あとは、うちの会社の中でおそらく一番AI使い倒しているデザイナーじゃないかなということで、
本日のテーマは、サービスデザイナーがAIを使い倒してみたというような、
実際にAIを使ってみて、どういうふうに使うのかとか、
どういうメリットがあるのかとか、
利点もしくは落とし穴等々の話ができればなというのが今回のテーマになりますが、
最近この企画を考えた後も、より加速してSNS等で、
AIを使ってアウトプットしたものとかノウハウを日々ポストしているじゃないですか。
そうですね。
あれなんか、AIインフルエンサー目指してるんですか?
でもサービスデザインってすごく幅広い中で、
またそこでどういうふうにAIを使っていくのかっていう、
なかなか発信がそんなにないなと思ったりとか、
あと私が普段業務をする中だったり、
デザイン志向研修をファシリテーとする中でも、
AIをどのように取り入れていくかっていうところが、
結構問われるようになってきてるなとすごく思うので、
自分のインプットも兼ねて、
あとアウトプットをしていくと、
やっぱり見てくださる方も多いなっていうのがすごく分かったので、
最近頑張って毎日何かしらを投稿しております。
うちの会社、それこそ去年2025年から完全AIシフトしてるんですが、
btraxにおけるAIシフトとサービスデザインワークショップ
瑞穂がやってくれているデザイン志向ワークショップ、
サービスデザインワークショップでも、
もう1年以上前からAIのコンテキストはやってますもんね。
そうですね。
クライアントの方からもやっぱりAIがどんどんこれから、
会社の中だったりビジネスの中で、
より使う必要が出てくる中で、
ただ単にユーザー中心のサービス作りをするだけではなくて、
AIをその中で活用してより検証の精度を上げたり、
サイクルを早く回したりとか、
そういうことも意識しながらやってほしいですっていう強いリクエストもあって、
ずっと前からかなり初期から取り入れてる方かなと思います。
そうですよね。
Mizuho氏のキャリアパス：マーケティングから新規事業へ
じゃあ、久しぶりに出演ということもあるので、
瑞穂のバックグラウンドとか、
どういった経緯で今の仕事をするようになったかとか、
その辺を簡単に教えていただいてもよろしいでしょうか。
はい、そうですね。
私、ファーストキャリアは今と全然違うことをやっていて、
最初、新卒でパナソニックに入社をしました。
当時は、そんなにデザイン系の仕事ではなく、
海外向けの冷蔵庫と洗濯機のマーケティングの仕事が最初の仕事でした。
マーケティングといっても、あんまり調査をして戦略を立ててっていうところよりも、
もう少し泥臭い事業企画という数字を扱うような仕事をしていて、
世界中のパナソニックの冷蔵庫、洗濯機の売上がどうか、
収支がどうか、在庫がどうかっていうそういうデータを見て、
事業部の方に報告するような、
全くクリエイティブよりも正確性が求められるような仕事をしていました。
そんな中で、でも私も何か新しいものを生み出すサービスを作っていくっていうことだったり、
何か社会の課題を解決するようなサービスを生み出すような、
そんな仕事がしてみたいなという思いもあって、
社会人2年目の時に、
経産省とJETROが主催の企業化育成プログラムの指導というものに参加をしました。
そこで、社会課題を解決するようなビジネスアイデアを磨き上げて、
最終ピッチを日本でした結果、
その中で上位の人として選ばれることができて、
サンフランシスコでの研修にも参加をすることができて、
その時にブランドンさんにも出会ったんですが、
そういった新規事業を少し自分でもやってみるという経験をした後に、
パナソニックの中でそのアイデアが正式に採択をされて、
2年ほどチームリーダーとして新規事業を推進するという経験をしていました。
今はそういった経験を生かして、
BitLux で企業の新規事業を作る、
新しいサービスを作るところの支援をして、
もっとユーザー中心のサービスを作りたいなということで、
今ここで働いています。
サンフランシスコでの研修とMizuho氏の渡航頻度
ですよね。
今この時点でリアルタイムで動いているこのワークショッププログラムって、
もう何度も関わってきているから、
ここ2年ぐらいでサンフランシスコに何回来ているんだっていうぐらい覚えています。
1年の半分近くサンフランシスコにいたりするもんね。
そうなんですよ。
もうこの研修のファシリテーターとして来るのはこれで6回目なんです。
もうそんなんなるか、そっかそっか。
それぞれ短くても1ヶ月ぐらいだったり、
大抵の場合は2ヶ月半フルでいるので、
そろそろ空港でもあやしまれるようになってきたりしています。
結構冬と夏に行きがちなんで、
春秋日本にいて、冬と夏カルフォルニアにいるから、
なんかベストな渡り鳥生活を。
そうですね。
気候はパーフェクトです。
そうだよね。
ありがとうございます。
サービスデザインにおけるAIツールの活用事例
本題のAIデザインに使ったらどんな感じなのかっていうのに入っていこうと思うんですが、
一番わかりやすいところから、
どんなツールを最近は仕事で使っているのかっていうのを教えてもらいたいなと思うんですが。
いろいろ使っていて、いろんなフェーズごとに使い分けはしているんですけど、
もちろんいわゆる典型的なチャットGPTとかそういったものも使いつつ、
この1年やっぱりAIエージェントの進化がすざましいのと、
他のアプリのプロトタイプをするツールだったり画像を作るツールも、
それぞれいろんなAIが登場してきている中で、
いろいろ私も使うものが幅が広がってきているなっていうのはすごく思っています。
その中でいくつかより私の中でも衝撃の大きかったAIを、
特にピックアップして紹介したいなと思うんですが、
1つは私の中ではAIエージェントのマナスはヘビーユースしています。
だいたい何でも使えるといえば使えるんですが、
例えば何かリサーチをして、そのリサーチのデータを生かして新規事業のテーマを決めていったり、
どんな課題がそもそも世の中にあるのかなとかざっくり調べたい時の
そんな調べ物にももちろん使えますが、
やっぱり何よりすごいのはその調べた内容を、
実際に資料にしてもまとめてくれたりですとか、
他にもユーザーインタビューをした結果が、
私たちとかだといろんな他のZoomの例えば文字を起こして、
インタビューの発言録をダウンロードしたりするんですけど、
その内容を分析がしやすい形に、
発言者に英語、日本語とかで、
例えばその列の並びで出したいという時にずっと手作業でやってて、
それがめちゃくちゃ大変だったんですよ。
でもマナスにそれを入れて、
ちょっとこういうふうに整理してほしいと言ったら5分くらいできちゃったりするので、
ちょっとそういう業務効率化みたいな使い方もしたりします。
マナスは排用性が高いから、
効率化のためにいろんなフェーズで使えるっていう感じのツールっていうイメージですかね。
そうですね。
だいたいどのフェーズでも使う余地があるという、
どのフェーズでも使う価値がとても高いなと思っているAIです。
サービス開発プロセスと各フェーズでのAI活用
デザインってフェーズがいろいろあると思うんですけど、
そもそもどういうフェーズでどういうプロセスでサービス作りをしていくかっていう、
全体のステップというかプロセスを簡単に説明していただいて、
それぞれにどういうAIが使えそうかっていう説明をいただくと一番わかりやすいかなと思いますが。
そうですね。サービス作りの大きくプロセスをざっくり分けるなら、
私たちビートラックスでよく見る、気づく、ひらめく、試すっていうステップで、
サービス作りを進めていくことが多いです。
見るというのは、いわゆるリサーチであったりユーザーインタビューであったり、
そういった様々な情報を本当に目で見る以外の観察なども含めて、
インプットを集めていくっていうのが見るのフェーズになります。
気づくはそこからインサイトと呼ばれる、その人の心の奥底で思っているニーズの裏側にある動機だったり、
思いであったり、そういったところを言語化していくっていうところになりますし、
それが終わった後は実際にアイデアを発想して、形にしてまた試していくっていうような、
それをぐるぐると繰り返してサービスを作っていくというのが私たちのよくあるやり方です。
フェーズ別で軽くご紹介をすると、見るのところも、ここもデスクリサーチと言われる、
パソコンでいわゆるネットの検索をして調べるフェーズと実際にインタビューするのと、
ここはちょっと分かれるかなと思うんですが、
デスクリサーチであれば、先ほど挙げたマナス以外にも、スカイワークも同じようなリサーチに強いAIエージェントですし、
あとはパープレキシティとかそういうリサーチに特化したAIのツールもあれば、
最近はノートブックLMがすごく話題に上がっていて、
いろんな文献の情報などを調べてストックしておくと、その情報をもとにレポートを作ってくれたり、
その情報をもとにチャットで質問すると、回答をAIが返してくれたり、
インフォグラフィックを作ったり、スライドを作ったりと、
かなり私たちのため専用のノートを作ってくれるような、そんなAIサービスが出ているなというのもすごく思っています。
インタビューの方は、最近私が特に注目しているのが、インタビューをAIがやってくれるツールです。
いろんなツールがあって、私も試しているところなんですが、
リッスンラボと言われるAIインタビューツールがあったり、
同じようなものでストレラと呼ばれるまた新しいAIインタビューツールが出ていたり、そんなものがあったりします。
ひらめく試すのフェーズについては、ひらめくところはチャットGPTだったりマナスだったり、
今まで使ってきたようなもので少しアイデア発想することもあるんですが、
特に試すのところにAIを使うのがいいなと思っていて、
実際にアプリを形にしてみるとか、ウェブサービスを形にしてみるとか、
そういったときにラバブルであったり、マジックパターンズと呼ばれる、
プロンプトを入れるとアプリの画面、ウェブの画面を作ってくれるツールをよく使っています。
大体はそんなところですかね。
それ今聞いてみると、2年ちょっとくらい前まで全くAIツールを使わずにやっていたじゃないですか。
それが信じられないぐらいに、かなり活用していますよね。
本当に使い倒しているというか、ないのが考えられないぐらいに、
今は自分のプロセスの中にもAIが入り込んでいる感じがしています。
AI導入による効率化とサービス精度の向上
AIが入り込んだことによって、効率化というのと、サービス作りの精度も上がるんですか。
そうですね。精度も上がってくると私は思っています。
単純にインプット量が増えるというのもあると思いますし、
デスクリサーチをすることで今まで手作業で集めていた情報が、
AIが全部を見つけて、しかも私たちに分かりやすく教えてくれるというのも、
私たちの発想の精度を高めるための良い土台になると思いますし、
インタビューもAIが実行してくれるようになると、
私たちがもし手動でインタビューをすると、何時間何日、
時には1週間2週間とかトータルで時間が必要になるのが、
私たちがもうちょっと目を離している数時間の間に、
何十人ものインタビューをするということができてしまうので、
そういう意味でインプットを増やして、さらに深いインサイトを掘り当てた
サービスを作るということが可能になってくるのかなと思っています。
今聞いていると、ほとんどAIがやってくれるような雰囲気なんですけど、
AI時代における人間の役割と本音の引き出し方
じゃあ残された人間は、人間の時間は逆にどういうふうに活用したりとか、
どういうことに当てたりして、サービス作りをしているのかも知りたいんですけど。
そうですね。AI、今まではいいところをたくさん挙げてきたんですが、
やっぱり使っていくと、ここは人間の役割かなというところがよりクリアに見えてきたなと思っていて、
一つ人間にしかできないことで大事なのは、やっぱりインプットの時の質だったり、
人間にしかできないことの一つとしては、本音を聞き出してより深いインサイトを得る、
そういう質問をしていくだったり、信頼関係を作るというところが、
やっぱり人間に残された役割だなと思っています。
AIももちろんインタビューしてくれるんですけど、
やっぱり最近私が調べて知って面白かったのが、
AIに向かって人間が話しかける時って話し方が変わるらしいんです。
AIって私たちの認識だと、賢いので大体しゃべったことを理解してくれるものの、
私たちの人間同士の会話とはちょっと違うというのを脳が無意識に思っていて、
ちょっと理屈っぽいしゃべり方をしたり、感情の起伏がなくなったり、
私もAIインタビュー1回受ける側をやって、
自分の普段のしゃべり方と全然違うなというのをすごい思ったんですけど、
そういうのもあるそうなんです。
そういう中で本当に本音をAIが聞き出せるのかというと、
多分そうではないだろうなと。
普段のインタビューであれば、何かしゃべっている時に、
時には何か涙がぼろっとこぼれるような、感動するようなお話が出ることもあるかもしれないですし、
ちょっと何か雑談とか脱線が発生して、何かの時にぽろっとこぼした言葉から出てきたり、
感情が声に滲み出てきた、そこも情報になったりするのが、
AIだと本当に文字情報としてしか残らなかったり、
音声を全部聞くかというとそこもなかなか難しかったりするので、
いろんな重要な情報がそぎ落とされた状態でしか手に入らないなというのはすごく思ったんですよ。
なので、私たち人間ができることとして、
やっぱりそういう相手の話を聞く時に、ちゃんと心の架け橋をかけて本音を聞き出すという、
そこの重要性はとても大事だなと思っています。
なるほどね。
AIに行間は読めないというか、行間を読むのが苦手だったり、
エモーショナルな部分とか情緒的な部分の起伏を察知するのは、
まだまだAIには難しいかもっていう。
そうですね。話す側の人もAIにあんまりそんなパーソナルな、
例えばすごく重い話を何かしないといけないとか、
これ信頼してる人にしか話してないんだよなって話をいきなり話すかっていうと、
そこもちょっと距離があるだろうなと思うので、
そこはやっぱり人間が話を聞いて初めてこぼれてくるインサイトであったり、
初めて出てくる気づきっていうのがあるかなと思っています。
ということは、AIに集めてもらうユーザー情報プラス、
人間が生でやりとりするものも両方必要ってことですよね。
そうですね。本当にその通りで、
どっちが良い悪いっていうよりも、やっぱり組み合わせが大事だなと思っていて、
AIと人間の協働：組み合わせの重要性
当然AIでインプット量を増やすのも大事ですし、
ただそれだけではなくて、より深い情報を得るために直接現場に行くとか、
直接現地の人に話を聞いてみるとか、
そういったプロセスが逆にゼロになってしまうと、
どうしてもAIが集めた情報って私たち自身も他人ごとの目線みたいな感じで聞いてしまって、
なんかこんなこと言ってる人いるんだなぁ、
ふーんって結構終わっちゃうことが多いなっていうのが、
実際にデザイン思考研修の中で使ってみてもとても感じたところです。
なので実際にサービスを作るときには本当に現場現物じゃないですけど、
実際に生の場所、生の声を聞きに行く、
現場に足を運んでみる、実際にそのサービスを使ってみるとか、
そういうことを通して私たちもユーザーにもっと没入できるようになったり、
憑依できるようになったりするんだなというのを実際に使ってみて思ったことです。
なるほどね、そっか。
AI活用による成長と情熱の懸念
僕もAIを使った3日間のデザイン思考とAIのワークショッププログラムを
うちの会社がやってたものを手伝ったんですけど、
そのときに感じたことが2つあって、
1つは今までよりも非常に効率よくサクサクと進められるゆえに、
その参加した人が成長するのかっていう。
結局、AIにポンポン投げることはできるようになる。
AIの使い方はもちろん学べるし、
プロンポとの書き方とかどういうところで使えばいいっていうノウハウは身につくんですが、
デザイン思考とかデザイナー的考え方、プロセス、
ものづくりに対してのアプローチスキルは上がるのかっていうことと、
あともう1つは、生み出されたサービスに対しての情熱や思い入れが湧きにくい。
なぜなら、いとも簡単に秒でできちゃうから、
いわゆる海の苦しみみたいなものを経験せずに生み出されたものに対して、
強い思い入れを持てなくなってしまった場合に、
簡単に諦めちゃうんじゃないかっていう2つの懸念があったんですけど、どう思います?
それはすごくその通りだなと思います。
私も自分自身が新規事業をしたときも思いましたし、
デザイン思考研修でいろんなチームをこれまで見てきても思うんですが、
家庭のいろんな苦しみがあってそこで初めて生まれる、
それを乗り越えてでもこの人を助けたいみたいな思いだったりとか、
そこから初めて生まれるクリエイティビティの重みだったり、
今までになかった発想にたどり着くことができるっていう、
そんな経験があるとは思うんですが、
AIでそこが全部ショートカットされちゃうと、
しかもクオリティ高いものが出てくるわけですよね、
AIを使っちゃうと。
なんか良さそうってなって、
でもそれって本当にその人のマインドセットを養えているんだろうかだったり、
事業に必要な熱量であったり熱意、
重いみたいなところが育まれるかっていうと、
むしろAIによってなくなっちゃうところもあるだろうなっていうのは感じますね。
そこは結構、逆説的で興味深いなと思ってまして、
スタートアップの成功要因とAI時代の気合と根性
スタートアップがまさに新規サービスを作るエキスパート舞台みたいなもんじゃないですか。
この街ってスタートアップたくさんあって、
山のように成功例、失敗例見てきて、
ケーススタディとかもあるし、
直接聞いたりすることもあるけど、
失敗してるケースと成功してるケースの、
そこを勝負を分ける要素の一つとして、
諦めなかったから成功したケースも結構あるんですよね。
有名なものとして、
このポッドキャストでも何回かエピソード出てきてる、
Airbnbっていうのは、
散々投資家から否定されまくって、
投資は受けられないわ、
全然ユーザー増えないわで、
非常に古典版になってたんだけど、
本人たちがどうしても続けたいっていう思いで、
信念を持ってやったから、
どっかのタイミングでうまくいったみたいなのがあって、
結構統計的にもスタートアップの成功を左右するのは、
タイミングだとかって言われていて、
同じサービスを作っても、
どの時期に作るかによって、
どの時期にリリースするかによっても違うみたいな、
そういうのがあるから、
論理的にセオリーで成功しそうかどうかっていうのを
AI使って測ることはできたにせよ、
最後は気合と根性ないんじゃないかなとか思ってる。
でもめっちゃ分かります。
結局、いくらいいアイデアが出て、
どれだけ完璧なプロトタイプが作れようと、
結局はもうやったもん勝ちの世界ですし、
それってまだそこまではAIがやらなかったりもするので、
気合と根性で泥臭く動いて、
その行動量が結果に反映されるとか、
それを下手さえする精神力であったり、
熱意、思いがあるからこそそれができるっていうのは、
まさにその通りだと思いますね。
未来予測とAIの活用法：動画やストーリーボード作成
それとあと、これもすごい聞きたかったことがあって、
サービス作るときって、現状の課題だけじゃなくて、
未来予測みたいのも少し考えたりするじゃないですか。
ありますね。
テクノロジーの発展とか、社会の変化みたいな、
あと生活習慣とか、世代とか、
その軸でも考えたりすると思うんですけど、
AI、そこまで考えてくれるのかどうかっていうのは。
あんまり試したことはないんですけど、
ただいろんな情報を基に推測して、
仮説を立ててくれるっていうところは、
むしろAIの得意領域じゃないかなと思ってます。
どちらかというと、
そういうものを実際のサービス作りに活かすときに大事なのって、
その仮説が正しいかどうか、
起こりそうな確率が高いかどうかっていうことよりも、
その未来を私たちが本気で信じて、
それを事業の軸として使えるかどうかだと思うんですよね。
なのでどちらかというと、
仮説を立てるために使うのもありだと思うんですが、
私だったら、その作った未来予測の、
こんな社会来るんじゃないかっていうのを、
私たちが没入できるようにするためのツールとして、
AIで、例えばそんな未来の姿を実際に動画にしてもらうとか、
紙芝居でストーリーボードを作ってもらうとか、
そういう使い方の方がすごく可能性があるんじゃないかなっていうのが、
私が最近まさに考えたところです。
なるほどね。
それ、ノンデザイナーにとってもやりやすい時代ですよね。
そうですね。
AIによるビジュアライゼーションとコミュニケーション支援
今までだったらイラストを描ける人だったり、
画像を作れる人にお願いして作るっていうのが、
私たちが気軽に使えるようになるので、
そこはゲームチェンジャーですよね。
それは、そうね。
それこそ1年以上前から、
我々のプログラムの最後の方で、
参加者がピッチするじゃないですか、プレゼンテーション。
はい。
その時に、AIツールを使い始めたから、
そのピッチ資料のクオリティが格段に上がったじゃないですか。
見た目の美しさと、伝わりやすさみたいなもの。
そう思います。
ビジュアリゼーションの上手さみたいなものとか、UIとか。
はい。
なので、コミュニケーションにおける情報を伝えるサポートとしては、
かなり有益ですよね。
そうですね。
いろいろ調整もかなりしやすい時代になったというか、
今までだとちょっと文字入れても、
なかなか思うようなスライドを作ってくれなかったり、
思うような画像が出てこなかったりしていますけど、
さっきナノバナナプロとかがすごく話題になっていて、
そのあたりの調整もノンデザイナーにとってもすごく入れやすくなっているので、
そのあたりのテクノロジーの進化というのも下支えしてくれているのかなと思います。
本当に何だろう。
ナノバナナって、僕もそうですけど、
プロのデザイナーから見てもクオリティ高すぎて、
普通に使えちゃうよね。
そうですね。
ある意味私たちにとっては危機なのかもしれないですけど、
アイデアと発想の重要性：AIツールの前提
本当にそのぐらいアプリの画面ももちろん作ってくれますし、
イラストレーションから画像編集から何でもできる。
今まで結構ミッドジャーニーとか使ってたんですけど、
それよりもかなりカスタマイズ性も高くて、
1個の画像のここだけ変えたいとか、
ここの文字だけ変更したいとか、
そういうのもかなり言うことを聞いてくれる、
いいAIツールだなと思って使っています。
その一方で、でもツールがどれだけ優秀でも、
それをこう使おうというアイデアや発想がないと始まらないじゃないですか。
そうですね。
AIツールを使って生成するのが上手な人って、
そもそもこういうのを作り出そうというアイデアとか発想があるからであって、
ない人に渡されても何も作れないよね。
そうですね。そう思います。
そのアイデア出しというのはやっぱりすごい重要で、
サービスにおいてはユーザーが欲しがるものとか、
世の中で求められているもの、
世の中の課題、対決、何が必要なのかとか、
そこの起点から始めない限り、
いくらツールを揃えたところで、
いいサービスは作れないのかなと思っていますが、どうですか。
その通りですね。
私ちょっと前にスタンフォードのディースクールのプロトタイプのワークショップに参加したんですけど、
そのときにやっぱり一番印象に残っている言葉が、
ガーベージイン、ガーベージアウト。
昔から有名な言葉だと思うんですけど、
そのワークショップもAIを使ってプロトタイプをする手法について、
スタンフォードディースクールの先生が教えてくれるというものだったんですけど、
要はゴミを入れてもゴミしか出てこないので、
私たちが何を発想し、何を考えて、
どれだけ内容を飛び進ませた上でAIに支持するかっていう、
そこの言語化能力だったり、
想像する力だったり、具体的に考えていく力こそがすごく大事だという話が印象に残っているので、
まさにそれに近い話かなと思いました。
そうだよね。
AI時代における個人のスキルセットと原点回帰
じゃあここから、我々はどうしていくべきかっていうことなんですけど、
デザイン会社としてサービス作る人として、
組織として、もしくは一個人のスキルセットとして、
AI がここまで活用可能な時代にどうしていったらいいのかっていう、
瑞穂の見解を知りたい。
でもなんか原点回帰みたいな感じかもしれないですけど、
AI でいろんなものが効率化できたり、いろんな情報が簡単に手に入るからこそ、
生のリアルな、本当に生々しい情報というか、
足で稼いで取りに行くみたいな泥臭い動きをどれだけできるかっていうのがすごく大事なのかなと思いました。
さっきの没入の話もそうですし、
信頼関係を築いて、その人の深い話を引き出すっていうところもそうなんですけど、
やっぱり AI がいろんなものを作れてしまうからこそ、
人の目もどんどん、これ AI だなってわかるようにもなっていきますし、
その中で、しかもみんな同じような高いクオリティのものが作れてしまう中で、
突き抜けていくには、いかに誰にも気づいていない、
AI すらも気づいていない情報とか、
目線をいかに私たちが獲得していけるか、
それを使っていけるかっていうところだなとは思うので、
デザインにおいても、そういう情報を取りに行くだったり、
そういった何か現場現物を見に行くっていうのは、
必要なスキルセットかなと思います。
複製不可能な経験とユニーク性の価値
それ、以前に僕がテレビ東京の YouTube チャンネルで
ミノワさんと対談したときに、同じような話をしてましたね。
他の人がやってないユニークな経験をするとか、
あとは彼がやってたのは、複製不可能なものに価値が上がる。
デジタルって複製できるっていうのがメリットじゃないですか。
コピペができたり、スタートアップ的にいうと
エクスポネーシャルグロスっていう、
1やったら100も1000倍も一気に広がりやすいっていう、
インターネットとデジタルの利点っていうのは、
1つの事柄がものすごい勢いで、ものすごい人に広がるっていう、
再現性と復元性みたいなものがあるんだけど、
AIはそれを加速させすぎちゃったが故に、
それ自体に価値がなくなって、復元しにくいような、
個別のワン&オンリーのものじゃないと価値がないみたいな話を、
彼はしていて、最後にボソッと、だから不動産がいいんですよ。
その場所は1つしかないみたいな。
個別の人も1人しかいないじゃないですか。
同じ人っていないけど、AIって基本的に全部クローンだから、
子はないんですよね。
いわゆる全部モブ状態になってくるんで、
その中でサービスにしても人にしても、
その子が持つユニーク性をどれだけ担保できるかが価値なんだよねって話。
本当はそうだなと思いましたが、
旅行による経験蓄積とバイアス打破
みずほだってあれだもんね。
今の話が理由かわからないけど、
すごい定期的に旅行行ってますもんね。
私もちょうどその話を思い出してて、
自分が実際にその場所に行って感じたことって、
誰にも盗まれないですし、
覗き見されることも自分から開示しない限りないので、
これって一見関係ないように見えて、
ユーザーインタビューをするとき、
あるいはデスクリサーチで何か情報を得たときに、
結局は自分の経験に照らし合わせながら、
これって私のこの時の経験に似てるなとか、
あの国のあの辞書にすごく似てるなとかっていうのって、
自分の頭の中の過去の経験を辞書みたいにして使って、
相手のこの気持ち私もわかるかもしれない、
この時どうだったかってそういう結び付け方をしながら、
相手に没入していくんですよ。
なので私は結構意識的にその没入するための手がかりの材料の貯金を
旅行行って増やそうというふうには思ってますし、
それで自分のバイアスも壊せるという利点もあるので、
積極的にもお休みを、
休みの旅にいろんな国に行ったり、今まで30カ国ぐらい旅行に行って、
いろんな国の人とコミュニケーションしていて、
半分それも趣味でもあり、
大きいAI時代のデザインスキルの一つとしてやってます。
3日あったら海外行くもんね。
ヒットサービスの源泉：個人的体験と不便の解消
そうですね。
行き過ぎてサンフランシスコの研修行った後に、
ちょっとウズベキスタン行ってくるとか、
ちょっとアフリカ行ってくるとか、
軽率に海外行きます。
でもそれが一人一人の財産になりますよね。
そうですね。やっぱり経験って一生使えるじゃないですか。
一回経験したことってやっぱり自分だけの宝物として永遠に使える。
かつAIもいきなりそれを盗み見てくることはないですし、
学習されることも今のところはないので、
やっぱり一生物のスキルの一つとして、
何か経験をどんどん、
自分だけの経験を貯めていくっていうのはすごく大事なことだと思います。
ヒットしてるサービスの裏に作ってる人がいて、
その作ってる人のサービスを作ったきっかけを聞くと、
結構個人的な体験が元になっていることってめちゃくちゃ多いよね。
多いですね。現体験がやっぱりないと、
思いも弱くなっちゃったりすることもあります。
受けそうだからとか売れそうだからじゃなくて、
ふとした日常生活の中で感じた不便みたいな。
例えばUberだったら、Uberのファウンダーのトラビスが、
その後コファウンダーになる人と一緒に、
ハリーに行ってたらしいんですよ。
ハリーのカンファレンス行ってて、
終わって移動しようと思ったら、
すごい豪雨、雨がすごい降ってて、
タクシーが全然つかまらなくて、
そこでボソッと、こんな時にスマホで呼べたら超いいのにっていう、
自分が言った一言にハッとしたみたいな。
それだ!みたいな。
俺が言った今この一言を作ればいいんだみたいなこととか。
あとはさっき言ったマナスは、
ファウンダーのタオっていう人がサンフランスで言ってたけど、
もともとバイブコーディングツールを奥さんが使ってたらしいんですけど、
そんなにテクニカルなことがわからない奥さんが、
レシピサイトみたいなもの、
自分の料理する時のレシピをまとめるために、
バイブコーディングツールを使って、
レシピをそこにためてたらしいんですけど、
バイブコーディングツールの機能の80%くらいは、
テクニカルすぎて彼女全然使う必要がないから、
ネクストネクストとか押してたらしいんですよ、ボタンを。
私もよくやります。
だったら、レシピの資料をサクッとまとめてくれるだけの、
汎用性が高くて、ノンテクニカルな人でも使える、
そういうようなサービスを彼女に作ってあげればいいんじゃない?
って思ったところから、マナスの発想が始まったみたいな。
そうやったんですね。
そうそうそう、そんなことを言ってて。
実際に歴史を遡ってみても、
それこそパナソニック松下の松下幸之助とか、
ホンダソイジェルとかソニーとか、
そういう会社さんも、
ものづくりの発想って不便を自分が経験するか、
近くの人が不便な経験をしているのを見て、
助けてあげたいと思ったかも。
大体どっちかじゃないですか。
そこを起点にしてサービスを作るのが、
一番ヒットサービスだとすれば、
個人としていろんな経験、いろんな人と接する、
いろんな場所に行ってみる、みたいなものが、
遠回りのように見えて、
意外とヒットサービスを生み出す、一番の財産になるかなって。
AI時代における意思の力と現体験の重要性
これAIの回だったんですけど、最終的に、
超アナログな、ローテクな話になっちゃったけど、
それがあった上で、AIを使うと最強かなっていう。
そうですね。
AI時代だからこそ、
ウィルパワーというか意思の力、
それを得るための現体験を自分の中でストックしていく、
作りにいくっていうことがとても大事だなと思います。
そうね。分かれました。ありがとうございます。
まとめと今後の展望
ということで、
今日はビートラックスのサービスデザインリードの
みずほさんに出演していただいて、
AI時代どうやってサービス作るのかっていう
プロセス的な話と、
根本的にいいサービス作るのには何が必要かっていう話まで
していただきましたと。
ということで、皆さんありがとうございました。
みずほもありがとうございました。
はい、ありがとうございました。
最後までお聞きいただきありがとうございました。
番組を気に入っていただけた方は、
ぜひ高評価とフォローをお願いします。
ビートラックスとのお仕事にご興味のある方は、
概要欄のリンクよりお気軽にお問い合わせください。
ご意見やご感想も大歓迎です。
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この番組は毎週更新しています。
次回のエピソードもどうぞお楽しみに。
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