ユーザー中心のAI製品開発におけるクロスファンクショナルコラボレーションの重要性

先端AI体験の開発競争において、企業はさまざまなモデルと技術に多大な投資を行っています。しかし、顧客のニーズに効果的に応えるAI製品を作り上げるには何が必要でしょうか？VB Transform 2024でCapital One、Pinterest、Slackの専門家たちが共有した洞察によると、横断的なコラボレーションが鍵となるようです。

「AIの可能性を探求することはできますが、製品を構築するという工業的な環境に入ると、成功にはチーム全体の協力が不可欠です。」とPinterestのエンジニアリングVP、Deepak Agarwalは述べています。「現在では、エンジニアリングやデザイン、プロダクトマネジメント、データ分析、さらには法的監視までもが必要です。」

LinkedInでAIエンジニアリングをリードしていたAgarwalは、AIファーストのマインドセットを採用する重要性を強調しました。全チームが協力する文化を確立することで、顧客が求める卓越した体験を生み出すことが可能になります。

AI革新と課題の乗り越え

従来、ソフトウェア製品は標準化されたテストと反復のプロセスを通じて開発されてきました。この方法は、アプリケーションの品質向上に向けた明確な道筋を提供しました。しかし、生成的AIの登場により、この状況は複雑化し、開発ライフサイクルに影響を与える多くの変数が存在する非決定論的アプローチが必要となりました。

今日の開発者は、AIの革新の急速な進展に注意を払いながら、アプリケーションの品質、安全性、およびパフォーマンスを確保しなければなりません。モデルの選択やデータの質、ユーザーの問い合わせ方法など、多くの要因を追跡する必要があります。

「以前はFigmaでデザインをスケッチすることで、ユーザーエクスペリエンスをかなり正確に予測できました。」とSlackのプロダクトVP、Jackie Roccaは説明します。「しかし、AIや大規模言語モデル（LLM）の登場により、結果を予測することが非常に難しくなっています。私たちは反復的な迅速プロトタイピングの環境にシフトしました。」

この迅速な変化の中で、企業はAI開発チームと実際の製品を提供するチームの統合といった基本的な課題を見過ごすリスクを抱えています。Capital OneのAI/MLおよびソフトウェアエクスペリエンスデザインVP、Fahad Osmaniは、多くのチームがリスク評価やコンプライアンスに関与する重要なステークホルダーを見落としていると指摘します。

さらに懸念されるのは、チーム間のコラボレーションがあっても、各部門内での最適化にとどまり、広範なエコシステムを考慮しないケースが多いことです。

横断的なコラボレーションの育成

これらのギャップに対応するために、Roccaは組織がさまざまなチーム間のコラボレーションを優先することを推奨しています。このアプローチは顧客中心の視点を確保しつつ、AI製品の学習と反復を続けることができます。例えば、SlackではAIチャットボットを立ち上げることが期待されていましたが、チームはユーザーのニーズに応える生成的AI機能の開発に努力をシフトしました。

「Slackにおける情報の過負荷や検索の困難さといったユーザーの主要な課題を特定するために、一歩引いて見つめ直しました。」と彼女は述べています。「その結果、AIを活用した検索機能やチャンネル要約など、ユーザー体験を向上させる機能の開発を決定しました。」

OsmaniとAgarwalは、問題発見における横断的コラボレーションの価値を並々ならぬものとしています。彼らは、多様な役割間での協力を通じて、A/Bテストやテレメトリなどの多様な情報源からのフィードバックを統合することで、ユーザーのコンテキストや問題を深く理解し、開発を進めることを推奨しています。

「初めから多様な役割を巻き込むことで、意外な洞察を得ることができます。ビジネスケースや技術の証明を最初に追求する代わりに。」とOsmaniはアドバイスします。「問題定義から概念検討、ユーザビリティテストに至るまで、全関係者が関与すると、はるかに良い結果が得られます。」