製品に関するインターコム: 2024 年の AI の波に乗る

過去 1 年間の最高値と最低値、そして今後数か月間で私たちを待っているものについて深く掘り下げてみましょう。

生成 AI は 2023 年に旋風を巻き起こしました。 この会議を含め、すべてのポッドキャスト、プレゼンテーション、戦略会議、年末のまとめを支配していました。 なぜなら真実は次のとおりです。 1 つ目は、現在の最先端のテクノロジーでも、私たちはまだすべてを見ていないからです。 私たち自身のエメット・コノリーが言うように、私たちはそこにあるすべてのジュースを抽出したわけではありません。

そして 2 つ目は、すべてはまだ始まったばかりです。 スマートフォンの登場や過去のモバイル革命と同じように、私たちは新たな技術変革の頂点に立っており、それは生成型 AI やソフトウェアを超えています。 私たちはハードウェア、デバイス、ウェアラブルについて話しています。 私たちは、OpenAI と Anthropic の両方、そして Apple、Meta、Google などのテクノロジー巨人の次の動きを心待ちにしています。 新しい AI ファースト企業の波が始まりつつあることは言うまでもなく、AI 製品がいくつか登場し始めています。いくつかの刺激的なヒット作もあれば、残念な失敗作もいくつかあります。 そして、2024 年に何が待ち受けているかを見るのにこれ以上興奮することはできません。

それが、Intercom on Product の今日のエピソードで詳しく掘り下げていきます。 私は最高製品責任者の Paul Adams とデザイン担当副社長の Emmet Connolly に座って、2023 年の良いこと、悪いこと、醜いこと、そして今後 1 年の期待と予測について話し合いました。

以下に重要なポイントをいくつか示します。

• AI を導入するための最適なユースケースを特定することが重要です。 たとえば、人間によるレビューが必要な正確な出力を使用して、構造化された頻度の低いタスクを単純化しようとするなど、簡単に悪用される可能性があります。
• 2024 年に足を踏み入れると、市場への対応力が高まり、AI への投資がさらに深まり、初めて真に AI ファーストの企業や製品が市場に投入されることが予想されます。
• ウェアラブル技術の世界ではタイミングが非常に重要であり、デザインが最も重要です。 通常、ユーザーのライフスタイルにシームレスに統合することは、誰も使いたがらない「ステータス シンボル」を作成することよりも優先されます。
• デザインと同様に、顧客サービスも一連の有限なチケット解決タスクよりも継続的な関係構築を重視する、継続的で無限のモデルに進化することが予想されます。
• 将来に向けた設計には、ツールの機能と AI の適合性を理解し、単純なタスクを自動化しながら内部の柔軟性を潜在的に組み込むことが含まれます。
• AI 主導の世界では、自動化ツールや魔法の杖ソリューションに依存すると、批判的思考や判断力が損なわれる可能性があるというリスクがあります。

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AIが主役になる

Des Traynor:製品に関する Intercomへようこそ。 私は、製品責任者、最高製品責任者の Paul に加わりました。 やあ、ポール。

ポール・アダムス:やあ、デス。

Des:そして、これは特別なまとめであるため、デザイン担当副社長のエメットを招集しました。 やあ、エメット。

エメット・コノリー:やあ、皆さん。

Des:今日は 2023 年について話します。少し遅れていることは承知しています。 最高の時も、最低な時も、そして奇妙な出来事も振り返ってみましょう。 そして、2024 年に目を向け、何が起こるかについての期待、予測、そして一般的なアイデアを設定します。

「すべてのプレゼンテーションも、年末のまとめも、すべて生成型 AI です。」

2023 年から始めます。この年は、明らかに生成型 AI がねぐらを支配していた年です。 他のトピックの放送時間はほとんどありませんでした。 失敗した新興企業はすべて、その名前に生成 AI を結び付け、退屈な既存企業はすべて、自分たちを面白く思わせるために AI に大きく依存することに決めました。 ポール、今年何が興奮したの？

ポール：ええ。 AIから逃れるのは難しい。 すべてのプレゼンテーション、そして年末のまとめはすべて生成 AI です。 2022 年末には ChatGPT が登場し、2023 年がいつだったか正確には思い出せませんが、OpenAI が Vision API を発表したとき、そして私が Vision API を認識したとき、それはデモだったと思いますが、それは信じられないほどでした –写真を認識して質問に答えることができます。 それはまさに明らかな前進でした。 機能の大幅な進歩。

ただ考え方が変わりました。 結局、私は最初の AI 休暇と呼んでいたものを過ごすことになり、そこで私自身、妻、子供たちとスペインのセビリアに行きました。 そして、実際に街を歩いて「これは何だ？」と思ったのは初めてでした。 それを翻訳してください。」 そうしたことの一部は、以前は Google 翻訳などで可能でした。 でも文字通り、私の携帯電話には AI のようなことができるカメラが搭載されていました。 そしてそれは文字通り、私たちが街を移動する方法、私たちが行う選択、そして私たちが行くレストランを変えました。 それは何か大きなことの始まりだ。

Des: Glass が発売されたとき、あなたは Google にいましたか?

Paul:いいえ、私が辞めた後に立ち上げられたと思います。

Des:なぜ Glass はこのように機能しなかったのですか?

ポール:そうですね、興味深い会話ですね。 少し開梱してみましょう。 Glass は、おそらく間違ったタイミングで正しい形だったのだと思います。 今、Facebook にレイバンが載っていますが、それは大きなことになるかもしれないと思います。 でも当時は、「Google のオタクっぽいメガネを買おう」という感じでした。 それは正しいアイデアだったかもしれないが、時代をはるかに先取りしていた。

Des:デモでよく覚えているのは、「OK、Google で写真を撮って」とか、そんなくだらないことだった。 そのソフトは無かったと思います。

エメット: Glass が開発されていたとき、私は Google X にいたのです。 つまり、ソフトウェアがそこにあり、道順のようなものがあり、Web を検索して答えを得ることができました。 現在、または少なくとも数年前には時計で実行できたことの多くは、小さなビジュアルを備えたスマート スピーカーでも実行できました。

「これは、物理システムの仕組みと、物理システムが実行できる非常にスマートなパズルのすべてに関して、かなり基礎的なブレークスルーの数々です。」

デス：あなたはどうですか？ 2023 年のブレイクの瞬間は何でしたか?

エメット:ポールの答えと、AI とそれに関連するすべてのものに関する明白な答えを与えないようにするために、私は実際に私の本当の答えを与えるつもりです。 今年私がソフトウェアに最も興奮し夢中になったのは、任天堂のビデオ ゲーム、 Tears of the Kingdomです。 これは続編であり、基本的なモデルとシステムは同じであったにもかかわらず、まず最初のバージョンのゲームに 5 年、その後続編に 7 年を費やしました。 素晴らしくよくデザインされていますが、7 年間の磨きが実際に何かをもたらすのを見るのは驚くべきことです。 そして、それは単なる工芸品ではありません。それは奥深さと複雑さ、そして在庫にあるすべてのさまざまなものがどのように完璧なバランスと調和で連携するのかというシステム全体です。 これは、物理システムの仕組みと、物理システムが実行できる非常にスマートなパズルのすべてに関して、かなり基礎的なブレークスルーの数々です。 何年も経ち、すでに能力が不足しているハードウェアでこれを行うことは、技術的に大きな成果です。

Des:物理パズルの例を教えてください。

エメット:ロープでつながれた橋か何かを想像してみてください。これらは悪名高いものです…真ん中にあるロープを拾うと、その端はまったく異なる動作をします。物理学や計算上、それを行うのは非常に困難です。それをすべてシミュレートします。 彼らは、これまでの 5 つのエンジンに加えて 7 年をかけてエンジンを完成させ、それも巨人の肩にかかっていたため、なんとかその方法を見つけ出すことができました。

「たぶん、それが私にとって印象的だった理由は、反復的に実行されていないソフトウェアを見るのがとても新鮮だったからです。」

デス:どのようなエンジンが搭載されていますか?

エメット:プロプライエタリです。 私は、ゲームとそのゲームの設計と構築方法に少し夢中になったので、もっと学ぼうとして日本語のゲーム開発者カンファレンスのビデオを視聴しました。 レベルなどのデザインに使用されるクールな社内素材がたくさんあります。

Des:これは、私たちが通常行っていることや、私たちの業界で期待されているものとは非常に異なるソフトウェア構築方法です。つまり、学習するための船のようなもので、高速に反復します –

ポール:今頃はゼルダ 11 に登場しているはずです。

エメット:ええ、100%。 あるいは、ゼルダのパッチ 11 かそれに類するものをリリースすると、魔法が完全に取り除かれます。 これは根本的に異なるタイプのものですが、現在、あなたが説明しているように毎月更新されるソフトウェアやゲームがたくさん存在します。 しかし、おそらくそれが私にとって印象的だった理由は、反復的に実行されていないソフトウェアを見るのが非常に新鮮だったからです。 私は明らかに反復的なソフトウェア開発の利点の大ファンですが、正反対のアプローチがこれほどうまく実行されているのを見るのは嬉しいことです。

良いこと、悪いこと、役に立たないこと

Des:別の方向に行ったらどうでしょうか? ローライトという言葉は強すぎるのかもしれません。 AIの欠点は何ですか？ 行き過ぎた部分はありますか？

エメット:個人的には、行き過ぎたと言うのは少し時期尚早だと思いますが、社内でも、デザインや製品についてはコメントするのと同じように、業界全体や発売についてはコメントしないと言っておきます。チームがそれに取り組んでみて、AI の優れたアプリケーションや誤用を思いつくのは非常に簡単であることに気付きました。 今年か来年にリリースされる多くの製品や機能でこれらの誤用バージョンが見られると思いますが、その誤用のいくつかは、頻度は低いが非常に構造化されたタスクを実行し、それを簡単にしようとするものです。 AIを使って。 したがって、製品に非常に決定的なワークフローを設定するために何度もクリックする代わりに、説明を入力してボットにワークフローを構築させることができます。

このようなものの場合の問題は、出力が決定的で非常に正確であるため、作業を確認しに行かなければならないことです。 また、これは頻繁に実行されるタスクではないため、最初からそれを実行しても時間の節約はまったく得られません。 それが何が良くて何が悪いのかはまだ解明されていないと思います。 5、6 年前、ボットと会話型コマースの誇大宣伝サイクルを覚えていますか? 「天気を確認する」や「花を注文する」ことがたくさんありましたが、それはボットを使用する必要があるものではありません。 AIの製品やアプリケーションの中でも、良いアプリケーションと悪いアプリケーションが見つかると思います。

Des:好奇心から聞きますが、「天気を確認する」とはどういう計算ですか? 基本的には「天気を確認する」という単語を書くことになりますが、これは「weather.com」と入力するよりも多くの文字数になります。 私はいつも、それがエクスペリエンスの間違った部分を最適化していると感じていました。

「現在の AI ツールは、ユーザー入力の可能性の余地を大きく広げています。 しかし、製品面やアウトプットに関しては、まだ多くの作業が残っていると思います。」

エメット:それに、天気をタップするよりもはるかに少ないタップ数です。 そしてそれは私も毎日やってしまいがちなことです。 そしてそれはとても基本的なことです。 タップ数はおそらく適切な開始点です。

Des:では、AI の誤用の構造は、出力の決定性に関するものですか? 出力の精度の問題でしょうか？ デザイナーが AI を適用しているのを見たくないのはどこですか?

Emmet:ええ、おそらくその点で…現在の AI ツールは、ユーザー入力の可能性の余地を本当に広げました。 単語や数文をその物体に投げつけると、それを使って多くのことができます。 しかし、製品面やアウトプットに関しては、まだ多くの作業が残っていると思います。 それが単なる 2、3 段落のテキスト以上の場合は、多くの場合、ワークフローにとってあまり役に立ちません…その出力エクスペリエンスを実際に作成するには、さらに多くの製品作業を行う必要があります。 以前の音声アシスタントでも同様のことがあったと思います。 結局のところ、Alexa、Siri、Google Home アシスタントなどは何のためにあるのでしょうか? アラーム、天気の確認 -

Des:曲を再生します。

エメット:ほぼその通りです。 使用率は80％くらいだと思います。 それは、それらが非常にうまく機能したアウトプットだからです。 フィードバックは即座に得られ、何が行われたのかを正確に理解できます。

「避けるべき領域は、おそらく、出力が非常に正しく、正確で、決定論的で、混乱がなく、 『何か問題が発生したら大惨事になる』必要がある領域です。」

Des:それは非常に明確な入力でもあります。

エメット:これらのシステムは、アラームを設定するよりもはるかに多くの入力とより複雑な要求を処理できると思いますが、そこで実行する必要がある作業の多くはおそらくまだ出力側にあります。 デスさん、あなたの質問に答えると、避けるべき領域はおそらく、出力が非常に正しく、正確で、間違いがなく、「何か問題が発生したら大惨事になる」必要がある領域です。 これらは、適切な結果を得るために手動で何度もクリックする人が依然として見られる領域です。

Des: Kittl のような、生成したい画像の説明をテキストで入力すると、非常にハイエンドな画像の SVG が生成され、それを使って再生できるツールをたくさん見てきました。 これは、比較的広い範囲の許容範囲がある場合には機能しますが、「いいえ、これは本当に私の製品の残りの部分と同じように見えなければなりません」と考え始めるとすぐに、気づかないうちに長方形を描いて変更する作業に戻ってしまいます。色。

エメット: 『Midjourney』で遊んだことがある人なら誰でも、「スケートボードに乗ったパンダ」のような感じで、頭の中になかったイメージが湧いてくるのが素晴らしいと言うでしょう。 しかし、頭の中に正確なイメージがあり、それを作成するもの、つまり決定的な出力を作成しようとしている場合、それは本当にイライラしてうまくいきません。

「検証のコストが作成のコストと実質的に同じである場合、何をしているのでしょうか? AI はあまり役に立ちません。」

Des: Synthesia の Victor Riparbelli に話を聞いたのですが、彼は別のフラストレーションについて説明していました。それは、生成 AI のスロット マシン体験です。 スケートボードに乗ったパンダを手に入れて満足しましたが、赤いスケートボードが欲しかったのに、今度は全く別のスケートボードに乗った全く別のパンダを手に入れることになります。 スケートボードは赤くなっているかもしれませんが、他のものはすべて消えています。

少なくとも B2B をターゲットとした AI 機能には、興味深いキル ゾーンがあります。 私はよく Workday の例を挙げます。 私が Workday のファンではないことは周知の事実です。 使うのが好きではありません。 休暇を予約するためにそれを使用するのは好きではありません。 私にとって、「あの曲をかけて」の Workday バージョンは、「10 月 14 日の休みを予約する」などです。 繰り返しますが、これは正確な入力であり、出力の検証が非常に簡単で、誤解の影響を受けにくいです。 「ユーザーに次のことを求めるチャットボットを設計してください」のようなことを言う場合、それがうまくいかない可能性が多すぎます。 そして、検証のコストが作成のコストと実質的に同じである場合、何をしているのでしょうか? AI はあまり役に立ちません。 意図したとおりに動作したかどうかを判断するために画面全体を読みに行く必要がある場合、生産性の向上が損なわれ始めます。

エメット:あなたが今話していることの良い例を教えてみましょう。 チャットボットにチャットボットを作成するよう指示する具体例を挙げましたが、これが Open AI 製品であるカスタム GPT の仕組みですよね。 初めて使ったときは、「なんてことだ、これは自然言語ボットのトレーニング UI だ」と思いました。 基本的には、希望するボットについてボットとチャットしていますが、別のタブに切り替えると、そのタブの下に大量のフォーム フィールドがあるため、ちょっとしたオズの魔法使いのスイッチであることに気づきます。実際には、より構造化され細分化されたものを作成しています。 それに気づいたとき、私は「ああ、ボットとチャットするなんてとんでもない、ボットが作成している実際の出力に直接行くつもりだ」と思いました。 時々、あなたはこう思います。 自分が何を作成しているのかを知り、自分で作成する方が早いのです。」

注意すべき技術的な話

デス:ポール、過剰な宣伝や過剰な批判、あるいは極端な意見のいずれかの点で、2023 年に私たちはどこで自分を見失ったと思いますか?

ポール:これから話す内容の文脈を説明すると、私たちは今、この新しい S 字カーブの始まりにいると思いますが、テクノロジーは 5 ～ 10 年ごとに波のように発生します。 そして現在のサイクル、最後のサイクルは主にスマートフォンになります。 スマートフォンを見てみると、私たちが停滞期にあることは明らかだと思います。 将来的にそれを何と呼ぶことになるにせよ、生成AI、AI、私たちがこの新しいS字カーブの底にいるのは明らかです。

そして、S カーブには生成 AI だけでなく、さまざまな種類のデバイスも含まれると思います。 今年は Rewind が登場し、先ほど Facebook で Ray-Ban について触れましたが、その後 Humane ピンも登場しました。 Humane ピンの発表を見るのは私にとってとても興味深いものでした。 馴染みのない人のために説明すると、Humane は長い間ステルス モードを続けてきた会社で、ポケットに入れたり、上着などに付けたりするこのウェアラブル ピンを発売しました。 そして、私たちの業界から生み出された憎しみの量は、見ていて悲しいものでした。 さて、おそらく Humane は適切なフォームファクターを行っていないのでしょうが、多くの人がすぐにそれを批判しました。そして私はこの分野には多くの意味があると思います。 それは一種のダウナーでした。 2、3週間ほどの間、次のような瞬間がありました-

Des:オープン AI 開発日です。

Paul:開発日、Humane ピンが発売され、Rewind ペンダントも同時に発売されました -

デス：タブ。 この人は、名前は思い出せませんが、Tab という製品を開発しました。これは事実上、Humane のはるかに安価なバージョンです。

ポール:それで、この新しい S 字カーブには、もちろん AI も含まれていると思いますが、あらゆる種類の新しいタイプのデバイスやウェアラブルなど、あらゆる種類のものを見たいと思っています。 この数週間は見るのが信じられないほど素晴らしかった。 私たちは今、この新しい S 字カーブの始まりにいると確信しています。 私たちは良いもの、悪いもの、そして醜いものを見てきましたが、人道的なものはある種醜いものでした。 これも時代の兆しですが、彼らにとっては良いことであり、何か新しいことをしようとしていました。 これらの S カーブのいずれかを振り返ると、Google が実際にそれを正しく理解するまでに、Android ハードウェア デバイスの 2 つまたは 3 つのバージョンが必要でした。 最初はこのガラケーの件でしたが、Blackberry は完全に道に迷い、結局は失敗した会社になってしまいました。 イノベーションのジレンマとかいろいろ。 しかし、それは私にとって非常に洞察力に富んだ瞬間でした。なぜなら、人にはそのようなタイプのものにアプローチするさまざまな方法があると思うし、その空間から何かクールなものが生まれるはずだからです。

デス：それは本当だと思います。 先ほど話したGoogleのメガネを人々は激怒しましたが、私たち全員が何らかのテクノロジー対応のヘッドウェアを着用することになるのは明らかです。 そして同様に、人々はセグウェイに腹を立てており、ヨーロッパやアメリカの都市に行くと、スクーターに乗っている人をたくさん見かけます。 多くの場合、これらのアイデアが悪いというわけではありません。単に時期尚早である可能性があります。 あるいは、適切なタイミングでさえ正しいアイデアである可能性もあり、単に V1 ではフォーム ファクターが必要なものではなく、V2 を入手する必要があっただけかもしれません。

「私たちがガラスを叩いていたのを覚えています、そして誰もが『これはクソだ』という感じでした。 スティーブ・ジョブズ、素晴らしい基調講演だが、これを望む人はいないだろう」

そして、私たちがiPhoneの発売を記憶しているのは、実際の反応とは異なるということを覚えておく必要があります。 文字通り、この700ドルの携帯電話に誰もが腹を立てていました。この700ドルの携帯電話にはハードウェアキーボードもついていなかったし、3GもGPSもなかったと思います…たくさんのものが欠けていました。 そして誰もが「このデバイスには一体何の意味があるの？」という感じでした。 そしてそれらはすべて正確な批判であり、将来の改訂ですぐに対処され、その後、それは世界で最も支配的なデバイスになりました。

ポール：まったく。 iPhone が発売されたとき、私は Google のモバイル チームで働いていましたが、文字通り、できるだけ早く iPhone を購入しようと街を走っていました。 最初の iPhone を Google に返したのを覚えています。今考えるとばかげているように思えますが、それ以前の携帯電話にはキーボードが付いていました。 ブラックベリーは驚異的な成功を収めました。 それで、私たちがガラスを叩いていたのを覚えています。そして、誰もが「これはクソだ」と言っていたのを覚えています。 素晴らしい基調講演、スティーブ・ジョブズだが、これを望む人はいないだろう。 ひどい気分だ。 ガラスは冷たくて硬いので、人々はボタンを欲しがります。」 そして 2 ～ 3 年後、Android はどのようになっているでしょうか? iPhone。 これには確実に実行されるバージョンがあります。

エメット:今週誰かが発売した、キーボードが入った iPhone ケースを見ましたか? これまで一度も Blackberry を見たことがなかった多くの人は、「なんてことだ、すごい！」と思っています。 iPhone 用のハードウェア キーボードです。」 これらのこともタイミングがすべてです。 数年離れていないと判断するのは難しいです。

ポール：タイミングと忍耐力だと思います。 私たちがこれまで話してきたことの間には、興味深い対照があります。 ゼルダ、ソフトウェアは何年も何年もかかりましたが、ハードウェアは明らかにソフトウェアよりも構築して適切な状態にするのにはるかに時間がかかります。 Humane は V1 をリリースしましたが、異なる V2 をリリースするには少なくとも 1 年はかかると思います。 これらの次のバージョンと、それらがどのような形になるかを考えるのは興味深いことです。 ピン、ペンダント、メガネ、ネックレス、時計など、あらゆる種類のウェアラブル製品が登場すると思います。 時計は別のものです。

エメット: iPhone と ChatGPT を、あなたが話している S 字カーブを引き起こす瞬間として使用するとしたら、私たちはどこにいると思いますか? 今はiPhone 4Sの段階でしょうか？ 私たちはまだカスタム GPT を使用した懐中電灯アプリの領域にいると思います。

ポール：とても早いスタートですね。 私たちは皆、何かを見て、それはちょっとクソだと思うという罪を犯しています。そして、私が何度もセグウェイから滑り落ちたことを神は知っています。 しかし、私たちは非常にオープンマインドであるべきだという考えには一理あると思います。 3年後、4年後、5年後、このことを振り返ってみると、今日の懐疑や批判はかなり世間知らずに見えるだろう。

Des:テクノロジーが多すぎて、居場所を見つけるのに時間がかかります。 ポール、私は Facebook が RayBan で完全に勝者になろうとしていると思います。その理由は彼らが持っている LLM が優れているからです。 シナリオを表示して、「メニューを翻訳する」などの便利な操作を行う機能は、明らかなアプリケーションの 1 つです。 また、サングラスは人々がすでに着用しているものだと思います。そのため、人々に着用を説得する必要がある他の多くのウェアラブル製品とは異なり、サングラスは頻繁に着用するものです。 そして、これらはテクノロジーを活用したサングラスであるため、美観にほとんど影響を与えません。 見た目も機能もサングラスのように変わりません。 彼らはクリスマスの直前に第 2 バージョンをリリースしました。カメラの性能も 2 倍、サウンドも 2 倍になりました。 彼らはAIなどを持っています。 これは、日常的に着用できる AI を活用したテクノロジーの片端にあると私は考えています。

そして、スペクトルのもう一方の端は、おそらく Vision Pro です。 Vision Pro はかなり高価になると思います。 それはおそらく家から出られなくなるものになるでしょう。 かなり没入感のある体験になるでしょう。 それをウェアラブルと呼んでいいのかどうかもわかりません。 おそらく、これを別のタイプのコンピューティング形式と呼ぶでしょう。 ウェアラブルについて考えるとき、あなたはこの分野で多くの背景をお持ちだと思いますが、このすべてを経て、時計は世界中で終わったのでしょうか、それとも時計は復活すると思いますか? 物を指すことができるカメラ付きの時計を見たことがありますか? このすべてはどこへ行くと思いますか?

「Google メガネはあなたの顔にコンピュータのように見えました、そしてここで非常に重要なことは、レイバンは時代を超越しているということです。」

エメット:時計が重要なフォームファクターになる可能性は十分にあると思います。 Humane のピンに対する私の反応は、「わぁ、クールだ」というものでした。 しかし、私は Apple Watch の次のバージョンを本当に期待しています、彼らがスケート靴を履いて 100% のパフォーマンスを発揮できるなら -

Des:カメラ付き携帯電話が付いている時計はありますか?

エメット:ええ、昔にプロトタイプを作りました。 技術的な障壁はありません、私が言いたいことはわかりますか？ これはタイミングの問題です。 そして、あなたがコンピューティング機能を備えたサングラスについて話しているのを聞くのは面白いです。なぜなら、私はまだ Google Glass が完全に失敗し、完全にタイミングを誤った過去に生きているからです。 ちなみに、サングラスやメガネには見えませんでしたが、それは非常に重要な間違いでした。

ポール: Google Glasses はあなたの顔にコンピュータのように見えたと思います。ここで非常に重要なことは、RayBan は時代を超越しているということです。 ファッションには、人々が次のようなものを持っているものがあります... アディダス サンバ？ タイムレス。 コンバース？ タイムレス。 時代を超えたものもありますが、RayBan も時代を超えています。 クラシックな RayBan は時代を超え、何が起こっても、RayBan は常にそこにあります。 これは信じられないほど賢明なパートナーシップであり、それが成功する理由の 1 つです。

エメット: メガネの本来のビジョンは、情報を直接見ることができるコンタクト レンズでしたが、メガネに戻るまでの道のりは妥協したようなものでした。 分厚い流行に敏感なサングラスから始めるのが、コンピュータを入れることができるため、はるかに良い場所であることがわかりました。

Des:そして人々はすでにそれを着ています。 人々はそれを見逃していると思います。 Apple がこの時計を発売したとき、実際の時計メーカーと提携して、本物のクラシックな時計のように見えるストラップを入手しました。 誰かに 24 時間年中無休で何かを着用するように頼む場合、ファッションは重要です。Google Glass は、隅にコンピューターが取り付けられた研究室のゴーグルのように見えました。 それは奇妙な決断だった。

Paul:この分野で多くの企業が犯す間違いは、自社のエゴや信念に囚われており、出荷するデバイスがステータス シンボルになると考えたがることだと思います。 そこで、意図的に見た目を変えて、「私は居間を掃除している」とか「居間をダイソンしている」のように、名詞を動詞に変えようとするのです。 エゴに基づく願望がありますが、それは間違いだと思います。 このようなことについては、人々の習慣に合わせようとするほうがずっと良いでしょう。 なぜ Google 翻訳を使用しなかったのかという先ほどの質問ですが…私は今ではコードで ChatGPT を使用することに慣れています。 かなり頻繁に使っているアプリです。 そして、それは私がすでに形成した習慣でした。 それは私が形成しなければならなかった新しい習慣ではありませんでした。

Des: Vision Pro についての予測は何ですか?

エメット:きっと試してみると、iPhone のときと同じように「ああ」と思うでしょう。 しかし、基調講演は私にとって素晴らしいものに見えました。 彼らは本当に優れたテクノロジーの仕事をしたようです。 試してみるのが楽しみです。 それに関する社会的な問題や、自宅のホームオフィスなどで自分でそれを使用する可能性が高いという事実が、おそらくその点で彼らを刑務所から救い出すでしょう。 見てみると面白いと思います。 このようなことについては、Apple は Apple であることを明らかにし、3 年以内に私に連絡する必要があります。そうすれば、コストを削減し、アプリケーションをより適用可能にするという点で、彼らがどのようにそれを変えることができたかを確認することができます。一般の人などに。 iPhone のように広く普及するとは信じられませんが、彼らは別の時計や AirPods を手にしているかもしれません。その場合、彼らにとっては素晴らしいことです。

Des:まだ言及していないメーカーが 1 つありますが、そのメーカーはハードウェアをリリースしていません。それが理由です。 しかし、Open AI に関する噂を聞いたことがありますか?

「[OpenAI]がそれを成功させることができるかどうか見てみましょう。なぜなら、メタやアップルのような企業は垂直統合を実現し、独自の素晴らしいAIラボを持っており、おそらく長期的にはすべてがより強力なところから始まるからです。」

エメット: Open AI は現在、興味深い立場にあると思います。彼らはまだ自分たちが何になりたいのかを模索している最中のようです。Open AI がなりたいのはハードウェア会社かもしれません。あなたのポイントは、ChatGPT をサービスとして提供するプラットフォーム サービス会社、消費者企業、そのアプリが現在あなたの携帯電話のホーム画面にあるなどです。 そして彼らはおそらく次の段階でそれを始めるでしょう-

Des:それから研究室もね。

エメット:そして、一般的な AI を実現しようとするための研究室ですが、これがおそらく彼らの究極のトップレベルの理由です。 彼らには多くの競争があると思う。 Apple に関しては、Siri が適切に AI 対応になったときに何が起こるかを見るのは非常に興味深いでしょう。あなたは今では習慣ができて、ChatGPT が根付いているとおっしゃっていましたが、ほとんどの人にはその習慣がありません。 OS レベルで統合されたものであれば、その習慣はより深く根付きます。

消費者側では新興企業やプラグインなどとの競争がさらに激しくなると思うし、少なくとも私にとってはカスタム GPT でさえ、私が期待していたものを完全には捉えていません。 彼らは来年何になりたいかを考える必要があると思います。 しかし当然のことながら、彼らは今世界で最も注目されている企業であり、彼らの野心は拡大し、一度にさまざまな方向を向いています。 Meta や Apple のような垂直統合を持ち、独自の素晴らしい AI ラボを持ち、長期的にはすべてがより強力なところから始まる可能性があるため、彼らがそれをやり遂げることができるかどうかはわかります。

ポール:ここで注目すべきはメタだと思います。 OpenAI は素晴らしい会社であり、すでに世界を変えています。 未来はとても開かれており、チャンスはたくさんあります。 彼らがどちらを採用するかを見るのは興味深いでしょう。 もちろん、Anthropic などの他のプロバイダーもここにはいますが、Meta は少しレーダーの下を飛んでいたと思います。要素を合計し始めると、明らかに私たちが話したメガネがあり、彼らも持っていますLLaMA と彼らはそれをオープンソース化しました。 LLaMA をオープンソース化してすべての人に提供することは、このゲームをプレイする全く異なる方法です。 そして、あなたが言ったように、彼らは統合とOculus、そしてパズルのあらゆる種類の異なるピースを持っています。

デス:それとWhatsApp。 彼らが持っている興味深いツールセットがあります。 家に帰ると誰もが経験することですが、ホームテクノロジーは何と呼んでもいいのですが、すべて断片化されてクソになります。 ドアベルが鳴って、Nest カメラがあり、Hoover があり…最終的にはメガネが Facebook と通信し、携帯電話が OpenAI と通信し、時計が Apple と通信するようになるのかな…それとも誰かが実際に完全なキットを完璧に完成させるのでしょうか?

エメット: Apple は間違いなく、ユーザーに自社のエコシステムに全面的に参加してもらい、それを Watch や AirPods のような、毎年 iPhone を買わせるもう一つのものとして捉えてもらいたいと考えています。 これはボットに関するダンバー数として表されると聞いたことがありますが、これは、あなたの人生にボットを何台置くことができる余地がどのくらいあるかを意味します。 アクセスする製品ごとに、サイドバーに別の副操縦士が表示され、「こんにちは、私は Workday の副操縦士です」と表示され、Intercom に切り替えると、そこに 1 人が表示され、次の場所にも 1 人が表示されます。 OS レベル、そして携帯電話内にもう 1 つ…あるいはボットのダンバー数は 1 つまたは 2 つで、オペレーティング システム上に 1 つと、仕事で一日中使用するツールに 1 つがあり、それだけです。 毎週何個のメッセージ アプリを使用していると思いますか? ３、４、５？ そこには何らかの力学が作用し、おそらく私生活、仕事生活などに応じて異なるボットを使用することになるでしょう。

薄いラッパーからディープダイブまで

Des: 2024 年について話しましょう。未来はどのようなものになると思いますか? 未来とは次の 50 週間のことですか?

「おそらく今年は、開始までに 1 年半を要した最初の真の AI ファーストの企業や製品がいくつか登場するでしょう。」

エメット:もっとたくさん、そしておそらく去年の続きがもっとたくさんあるかもしれません。 ここからすべての本質を抽出できていないことは間違いないと思います。 実際、いくつかの側面で AI のオーバーハングがあると思います。 1 つは、現在のモデルが変更されなかったとしても、それらを操作して最適化するためにやるべきことがまだたくさんあるということです。 独自のモデルなどのトレーニングに取り組む企業も増えるだろう。 おそらく、消費者が何かを導入する準備が整っているかどうかという点でも、過剰な部分があるでしょう。 昨年の 11 月、私たちは AI について興奮していました。 OpenAI が世界を変えたとおっしゃっていましたね。 彼らがやったことはゆっくりと世界中に広がり、ゆっくりと変化していったのだと思います。 仕事をしている人のほとんどは、知識労働者であっても、一日中 AI ツールを使用して仕事をしているわけではありません。

そして最後に、構築すべき製品がさらにたくさんあるということです。 今年登場するのを目にしたものの多くは、数週間から数か月でまとめられる機能であり、おそらく、1 年と 2 年を要した最初の真の AI ファーストの企業や製品がいくつか登場するでしょう。今年のリリース開始まであと半分。

Des: ChatGPT は 2022 年 11 月に廃止され、多くの YC スタートアップや企業が第 1 四半期または第 2 四半期に資金調達されました。 今年、AI の波の成果が市場に上陸し始めるかもしれません。 ChatGPT のおかげで生まれた AI ネイティブのスタートアップは、おそらく今、現実的に市場に投入されつつあるでしょう。

Emmet:これらの .io ゾンビ スタートアップはすべて、おそらく .ai スタートアップにも方向転換する準備ができているでしょう。

「薄いラッパーを開発している新興企業であろうと、AI に何らかのトークン投資を行っている大企業であろうと、企業は深く取り組む必要があると認識し始めるでしょう。」

ポール:投資の問題もあると思います。 2023 年には、多くの企業 (Intercom ではありません。実際には深く進出しました) が浅い状態になりました。 AI は存在しており、この新しい S カーブの始まりにあります。「よくわかりませんが、マーケティング ページに載せたほうがよいでしょう。」 そこで人々は、ChatGPT 上に薄いラッパー、あるいは単なる表面レベルのものを構築しました。 そして、すぐに起こることは、企業がそれだけでは不十分であり、これは根本的な変化であることに気づくことだと思います。

最後の S 字カーブの始まり、つまりスマートフォンやモバイルなどに遡って比較することは、非常に有益だと思います。 しかし、電話に関しては、人々が次のようなことを言うことがよくありました。 電話でそんなことをする人は誰もいないでしょう。」 そして驚くべきことに、2 年、3 年、4 年後、誰もがラップトップではなく携帯電話でそれを行うようになりました。 それは行動を完全に変えました。

今年 2024 年にも同様のことが起こると思います。薄いラッパーで浅薄なままの企業は本格的に苦戦し始めると思います。 シン ラッパーを開発している新興企業であっても、AI への何らかのトークン投資を行っている大企業であっても、企業が深く取り組む必要があることを認識し始めるでしょう。 すべてのスタッフに AI に関するトレーニングを行う必要があります。 これは専門分野ではありません。 はい、専門の MLT (機械学習チーム) などのあらゆる種類のものを用意する必要がありますが、PM、デザイナー、全員が AI の言語に堪能である必要があります。そうすれば、多額の投資とディープな製品が登場するのがわかり始めるでしょう。それから。

Des:私は、Apple が AI 分野で何かをリリースする場合には、かなり強気です。 iOS は、人々が慣れ親しんでいるソフトウェアの一種の標準となり、私たちの生活全般、そしてソフトウェアのさまざまな側面にわたってデザインの水準を引き上げました。 そのせいで、誰もが良くなるために行かなければならなかったのだと思います。 私の意見では、これはポスト Web 2.0 UX を生み出したようなものですが、生のプロダクト デザインと同様に、たとえばドリブルの出現や、美学を深く気にする人々なども同様です。 すべてiPhoneから流れてきたものだと思います。 携帯電話の株式アプリがデスクトップ上のすべてのソフトウェアよりも優れた設計になっている段階に達し、人々はそれを変えようと試み始めました。

「それは市場の準備状況を少し変えるでしょう。その結果、すべての B2B SaaS プロバイダーは『ああ、人々は自分たちの製品と話すことに慣れているようだ』ということになるでしょう。 乗ったほうがいいよ」

Apple は AI で何かを発表するだろうし、Siri も AI を活用したものになるだろうし、LLM はすでにかなり優れているので、おそらくかなり良いものになるだろう。 ChatGPT との会話はすでにかなり印象的です。 つまり、Siri でできたらよかったと思っているすべてのことを、Siri が携帯電話で実行できるようになったら、それが想像できるでしょう。そして、それによって消費者の AI に対する準備が変わると思います。 「ペパロニピザを注文して」などと言いたいときに、尖ったクリック音をすべてやらなければならないのは、本当に石器時代に感じられるAIへの期待を変えるでしょう。

起こってほしいことを言うのは非常に簡単で、起こってほしいことを言うのは非常に正確で、起こってほしいことを検証する必要を感じないケースがたくさんあるでしょう。 ソフトウェアへの新しいコア入力として、トークやテキストが生まれる可能性があると思います。 しかし、私は Apple がここで最大の推進力になるだろうと考えています。 Googleもある程度はそうだ。 それによって市場の準備状況が少し変わって、B2B SaaS プロバイダーはみんな「ああ、人々は自社の製品と対話することに慣れているようだ。 我々も乗ったほうがいいよ。」

ポール: 15 年前と同じように、彼らは「結局のところ、デザインが重要であり、これが犬の糞のように見えるはずはない」と言っていました。

無限のゲームとしての顧客サービス

Des:エメットとポール、私たちのカスタマー サポートの世界についてはどうですか? ポストAIの時代、あるいはAIの時代には何が変わると思いますか？

エメット:これはどれも予測ではありません。実際、予測を行うのは愚かなゲームです。 しかし、デザインに関する変化について、ここで少し話をさせてください。さらに遡ると、30 年前、デスクトップ パブリッシング ソフトウェアが登場する前、それは X-Acto ナイフとペイントのポットでした。出版を行いました。 そしてそのプロセスは、デスクトップ パブリッシング ソフトウェアによって完全にひっくり返されました。 デザインはすでに完全に再発明されており、ツールの新しいバージョンが登場して同じことを行うと確信しています。

「ゲームは、素晴らしいものを構築するというよりも、最も可能性の高い方向性のあるものを最速で構築することであり、正解の可能性とスピードをトレードオフにします。」

しかし、それは仕事の性質も変えてしまいます。 ゼルダの話に戻りますが、そこでは公開を押すという点に向けて取り組んでおり、その後、作品は永久に世に出続けるのに対し、反復的に作業するのです。 あなたの質問に答えると、カスタマーサービスも同様の変化を迎える可能性があると思います。 ジェームズ・カース著『有限と無限ゲーム』という本がありますが、これはシステムを考えるためのこのモデルであり、それをゲームと呼んでいます。 あなたがプレイするゲームの中には、ルールが外部で定義され、プレイしているゲームや対話しているモデルには終わりがあり、勝利状態がある、有限である可能性があるゲームがあります。 そしてそれは、何かを出版して永久に世界に発信することに似ています。

特にWebに物を出荷し始めて、私たちが行っている作業をより反復的に行うようになってから、デザインは無限のゲームに変わりました。 そして、ゲームは素晴らしいものを構築することよりも、最も可能性の高い方向性のあるものを最速で構築すること、そして正しい可能性とスピードをトレードオフにすることなどになります。 カスタマー サービスは、たとえば 1 時間以内にできるだけ多くのチケットを解決するという無限のゲームに移行し、トップダウンで定義された外部で定義された成功基準があり、最終段階はチケットをクローズすることになると思います。そしてそれを取り除きます。

そして、その変化について考えると、大雑把に言えば、それらすべてが整理されます。 そして、顧客サービスの仕事は、毎月などのサブスクリプションを支払っているため、継続的に顧客であるこの人と継続的に関係を構築することになります。 その世界では、CSAT、つまり解決されたチケットの数は同じくらい重要ですか? そうではないと私は思います。 おそらく、新しい統計や成功を測定する新しい方法が登場するでしょう。 しかし、大まかに言うと、私はこの有限の境界を持つゲームから、もっと無限のゲームへと移行することについて考えるのが好きです。

「そこではすべてが変わります。CSAT や測定値だけでなく、チーム内の文化も変わります。」

デス：ポール、何かアイデアはある？

ポール：それについてはすぐに。 以前、有限のゲームとしてサッカーの試合の例を挙げたと思いますが、これは非常に拡張された例えかもしれませんが、テニスは有限のゲームです。 2 人のプレーヤーが前後に移動し、試合が終了します。 顧客サービスもそれに似ています。 質問をする顧客、または質問をする多くの顧客がいて、彼らはすでにテニスボールを打ち、誰かが文字通り打ち返そうとし、打ち返し、打ち返し、そしてシフトは終了します。 そして、ほとんどのカスタマー サービス ワーカーは、シフト後は、再生しなければならなかったすべてのショットについてあまり考えていないのではないかと思います。 そこではすべてが変わります。CSAT や測定だけでなく、チーム内の文化も変わります。

おそらく、無限ゲームをプレイする人、人間関係を構築する人、そしてゲームをデザインする人という 2 つの役割を分担することになるでしょう。 システムは、それを調整するように設計する必要があるため、多くの人が、品質管理が適切であることを確認したり、そのようなあらゆる種類の作業を開始する予定です。これは、より影響力が大きく、より高いレベルの仕事です。私は思う。 かっこいいと思います。

エメット:実のところ、ビジネスにおいても、どこで勝ち、競争に勝つかという有限な考え方がたくさんあります。 そしてまあ、あなたは彼らが再びあなたを倒すまで彼らを倒しただけです。 どちらも廃業するわけではないので、カスタマー サポート以外のことを考える際に役立つメンタル モデルです。

AI時代の批判的思考

Des:来年開発されると予想されるソフトウェアの性質を考慮すると、デザインと製品の分野は今後 1 年間でどのように変化すると思いますか? エメットさん、あなたは大規模なデザイナー チームを率いていますが、AI 以降のデザインはどのように変化すると思いますか?

エメット:繰り返しになりますが、ここで正確な予測を立てることは非常に困難です。 ツールとツールの機能が会話を主導することは明らかです。 人々は自分に最適なツールを使用し、それが変化を促進します。 しかし、私はこれについて少し考えて、チームの人々と話し合いました。 Intercom 設計チームには、デフォルトではシンプルだが内部では柔軟なものを構築するべきだという設計原則があります。明白で一般的なことを簡単に実行できるようにする必要がありますが、本当にパワーが必要な場合は、進歩的な情報開示が必要です。そしておそらく、AI についても同様のことを試みることになると思います。 これは、何に適しているか、何が得意で、何が不向きであるかについての質問に少し戻ります。 それらの多くはデフォルトで自動化でき、内部で手動で行うことが私たちが採用する原則になる可能性があります。

「デザイナーが改善する必要があるのは、AI 以降の世界に存在すべきではないものの美しいデザインを生み出すことのないように、AI の機能を理解することです。」

たぶん、私は過去に生きているだけなのか、精神的に現在のモデルから自分を切り離すことができていないのかもしれません。 手動 UI はまだたくさんあると思います。 すべての UI がカーソルが点滅するチャット ボックスになるとは思いません。なぜなら、私たちが話していた正確な決定論的なものの多くは、正確な点をクリックするか、正確な項目から選択することによって検索するほうがよいからです。リストでも何でも構いません。 しかし、私たちはそのようなものをたくさん見るでしょう。 ここでの明らかな予測は、すべてがもう少しチャットベースになるということです。 そしてそれは起こると思います。 しかし、既存の GUI インターフェイスを置き換えるよりも追加的なものになると思います。

Des:まず第一に、はい、正確な入力が必要です。テキスト領域をクリックしてドラッグするだけで、または必要な操作を行うだけで、テキスト領域の意味を説明しようと格闘する人はいません。 それは本当だと思います。 デザイナーが改善する必要があるのは、AI 以降の世界に文字通り存在すべきではないものの美しいデザインを生み出すことのないように、AI の機能を理解することだと思います。 一部のことは、文字通り、LTV:CAC データに基づいて実行する一連の広告から勝者を選ぶことによって実行できます。

それらをドラッグしてテーブルなどを並べ替えるワークフローを想像することもできます。または、デザイナーが下した決定が、Figma のどこかに小さなテキストまたはアスタリスクとして記録されるだけで、勝者が自動的に選択されることを想像することもできます。 AI 後の世界において、デザイナーは AI の機能と信頼性を本当に理解しているのだろうかと疑問に思っています。 実際に存在する必要のないものはありますか？ AI を理解していないと、実際にはそのデザインは意味のないデザインになってしまう可能性があります。

エメット:製品を構築する障壁は、おそらくはるかに低くなります。それは、コパイロットのような GPT アシスタント型のものをコーディングすると、多くのコードを代わりに記述でき、はるかに速く作業できるからだけではなく、もしあなたがそうであれば、おそらくそれができるからです。スタートアップの場合は、テキスト バージョンをビルドするだけで、手動フォールバックはありません。 おそらく、さまざまな側面からアプローチしていることがわかります。

Des:ポール、製品管理についてはどうですか?

「AI が誤って、本来は優秀なプロダクト マネージャーの多くを悪いタイプに変えてしまう世界があります。文字通り、 『クリック、魔法の杖、入力、送信、次の問題』というような状況です。」

ポール:この会話全体を通して、私たちは明らかに AI に属しており、その潜在的な力を信じており、非常に前向きな会話です。 そして、私には懸念があります。 優れたプロダクトマネージャーとは何でしょうか? 優秀なプロダクトマネージャーはおそらく 3 つの核となる特性を持っていると思います。 1つは、彼らは批判的思考が非常に強いということです。 彼らは何かを客観的に見ることができ、あらゆる意見を取り入れ、何が真実で、その影響が何なのかを真剣に考えることができます。 彼らは非常に進歩志向です。 そして明らかに、コミュニケーションは 3 番目のカテゴリーです。 では、なぜ悪いプロダクトマネージャーが生まれるのでしょうか? 美化されたプロジェクト管理。何も批判的に考えず、ただ線路に沿って列車を動かすだけだった。 優秀なプロダクト マネージャーは批判的思考に優れており、おそらくそれが決定的な特徴です。 そして、AI の世界では、インタビューを直接聞かずに「AI さん、この 12 回のインタビューを要約してください」と言ったり、製品戦略を書かなかったりすることができるのではないかと少し心配しています。自分で製品概要を書くか、自分で書かないでください。

Des:魔法の杖をクリックします。

Paul: …魔法の杖をクリックすると、結果が生成され、チームに送信されます。 突然、AI が誤って、本来は優秀なプロダクト マネージャーの多くを、プロジェクト管理をするような悪いタイプに変えてしまう世界が出現しました。 文字通り、「クリック、魔法の杖、記入、送信、次の問題」のようなものです。 そして、これらの人々は進歩志向なので、おそらく魔法の杖を何度もクリックしたくなるでしょう。 そこで、注目すべきことがあります。 これはおそらく多くの仕事に当てはまり、批判的に考える能力を失うことはありません。

Des:細部が重要だという部分があります。 CS 担当者は、「この質問に答えるために魔法の杖をクリックしても大丈夫です。その質問には問題がないようです。」と言うかもしれません。 細部が重要だと思います。 一般的に、カスタマー サポートの質問に対する答えは 1 つです。 その結果、入出力のマッチングはかなり厳密になります。 しかし、メッセンジャーの再設計戦略などは、かなり自由度の高いものでなければなりません。 そして、AI がそれを推測できるとしたら、それが戦略なのかどうか疑問に思うでしょう。

私は大規模な言語モデルがどのように機能するのかあまり理解していませんが、それらが非常に強力で意見の多い部分ではなく、答えのようなものに焦点を当てていることは知っています。 LLM は、あなたを驚かせようとしていないので、あなたを適切に驚かせる能力に欠けているため、特に魅力的なフィクション作家になるとは本当に信じていません。 彼らは起こるべきことのように見えることをやろうとしています。 そのため、プロダクト マネージャーやプロジェクト マネージャー、その他詳細が本当に重要な場合に、魔法の杖を作成することについて私は心配しています。 したがって、一般的に、PM (製品管理) の効率化への道が真実である場合、出力やすべてのユーザー フィードバックの要約の詳細を気にしないと、最終的には次のような結果になるのではないかと私は心配しています。本物のバニラのたわごとだよね？

「PM ドキュメントや会議メモが大量にあり、 『すごいですね、AI が生成したバージョンをください、問題ありません』というような内容でした。 「それは、できる能力を失いたくないという考え方です」

ポール:でも、それはどちらの場合にも当てはまると思います。 カスタマー サービスでは、多くの質問に 1 つの正解があることが絶対にあります。 いずれにせよ、将来のボットはこれらすべての質問に答えてくれると思います。人々が魔法の杖やプレフィル、副操縦士などを使えるようになる暫定期間はあるでしょうが、最終的にはそれらはボットによって答えられるでしょう。 しかし、顧客サービスで頻繁に現れる他の種類のクエリは、より複雑なクエリ、つまりトラブルシューティング クエリです。 人々は「私のことはうまくいきません」と書きます。 そしてそれは何でもありえます。 そして、あなたは問題を解決しようとしていますが、それはさまざまな問題である可能性があります。 多くの場合、顧客サービス担当者にも魔法の杖を手に入れてほしくないと思います。 また、その逆を両面に適用することもできます。 PM の世界では、AI が人々を助け、仕事を加速させる場面がたくさんあると思います。 しかし、私は批判的思考の部分に戻り、判断に戻ります。 優れたプロダクトマネージャーは優れた判断力を持っています。 優れた判断力はどこから来るのでしょうか？ 経験、顧客の声を直接聞き、詳細を確認します。 あなたの脳は、合成したり要約したりするのが非常に得意です。

エメット:でももう一つは、書くことは非常に優れた思考方法だということです。 自分の考えを知っていると思っていても、それを書き留めてみて、「くそ、全然わかってなかった」と気づくかもしれません。 しかし、その後 1 時間格闘し、実際に自分の考えを吐き出すことができました。 そして、執筆が無料であれば、それを強制されることも少なくなります。 一方で、書き込みを生成するコストがゼロに近づくにつれて、おそらく価値も同様にゼロになるでしょう。 PM ドキュメントや会議メモには、「すごいですね、AI が生成したバージョンをください。問題ありません」というような内容が山ほどあります。 できる能力を失いたくないという思いです。 そして、特に遠隔地に行けば行くほど、書くことは本質的に思考と結びついています。

ポール：それは素晴らしい例ですね。 私が持っているのは、批判的思考、コミュニケーション、進歩の 3 つです。 会議メモはコミュニケーションです。 そこで AI が本当に役立つのです。 私がこれまで一緒に仕事をした最高のプロダクト マネージャーについて考えてみると、彼らは会議のメモを取るのが最も得意な人ではありませんでした。 彼らは通常、それも得意ですが、それが彼らを偉大にするものではありません。 彼らを素晴らしいものにしているのは、批判的思考の部分です。

デス:ありがとう、ポール。 ありがとう、エメット。 以上、製品に関するインターコムでした。ご清聴ありがとうございました。