AIと自動化が実際に設計の友である理由

公開: 2021-01-26

人工知能（AI）と機械学習（ML）の飛躍的な発展と進歩により、自動化の可能性が生まれました。彼らは世界中の産業を急速に革新し、変革してきました。

人工知能と自動化により、機械の作業プロセスがより快適になります。そうしないと、人間による優れた知能が必要になります。人工知能と自動化の力で構築されたコンピューターは、以前の経験に基づいて行動を自己学習し、最適化する知的能力を備えています。

熱狂的なTechJuryのチームが2020年に実施した調査では、次のことが確認されました。

人工知能と自動化により、作業とビジネスの生産性を40％向上させることができます。
AIの開発と自動化の統合により、競争上の優位性を84％向上させることができます。
現在、デジタルユーザーの97％以上が、すでにAIで強化された音声アシスタントを使用しています。

AI and Automation

すでに企業に利益をもたらしている設計におけるAI開発と自動化のユースケース

Netflixは、自動化の実装と機械学習を活用してストリーミングプラットフォームの設計をパーソナライズすることを実現し、その過程で10億米ドルを節約しました。
Wixは、人工知能（ADI）を使用して市場標準を超えるWebデザインを作成する機能を提供します。
Firedropは、仮想会話アシスタントとともに、自動化されたコンテンツプレゼンテーションスタイルとテンプレートを提供します。また、設計のためにA/Bテストを実行する機能も提供します。

AIの開発と自動化を行わない設計者が直面する課題

定性的な自動提案なしでデザインアプリケーションの制限をスケーリングすると、アートワークデザインのやり直しがはるかに困難になります。
AIと自動化技術によって提案された直感的な推奨事項がなければ、正確な製品設計メトリックを使用してカスタマージャーニーマップを作成することはできません。
ユーザー中心の製品の設計、効率的な検証演習を伴うプロジェクト、および民族誌的研究は、今日の設計で行われたAIの改善がなければ、存在しなかったでしょう。
設計の冗長性は、設計者の創造性のバリケードと意欲の低下につながります。

AIと自動化はデザイナーに取って代わりますか？

上記のすべての事実を考慮すると、AI開発は設計に多くの利点をもたらす可能性が非常に高いようですが、それが設計者に取って代わることができるという意味ではありません。自動化とAIは、デザイナーの思考能力を超えて、それらを無効にしない能力を高めるテクノロジーにすぎません。言い換えれば、AIと自動化を含むロボット工学は、設計者がユーザーエクスペリエンスを準備し、パーソナライズするのに役立つアルゴリズム駆動型の設計ツールを提供する単なる外骨格です。

AIと自動化はどの程度正確に設計業界に役立ちますか？

創造性を刺激する

人工知能は、システムまたは設計ソフトウェアでの設計者の行動を継続的に評価および分析することで反復タスクを自動化することにより、冗長性を低減します。このような自動化対策は、調査を促進し、設計のパフォーマンスと視覚的属性の計画を支援します。このようなAIを利用したツールを使用すると、設計者は自分の枠にとらわれずに考えることができます。自動化によって日常業務を処理できるようにすることで、デザイナーはアイデアを構築し、創造性を高めることで時間を節約できます。

例：アドビはすでに「SenseiStitch」と呼ばれるAI技術を使用しています。これにより、デザイナーはパッチを適用する必要のあるデザインパターンを識別できるため、デザイナーの仕事がはるかに簡単になります。

ユーザー設定のカスタマイズ

人工知能と自動化は設計者の行動を分析できるため、設計者の活動をマッピングすることで、学習した行動を保存し、パターンを予測できます。 AIアルゴリズムは、AIアルゴリズムが機能するプラットフォームとそれを使用して作成された設計を識別するために作成されており、設計者がターゲットオーディエンスを探索するための道を開きます。全体として、この自己学習によって刺激された行動により、デザイナーは、聴衆のグループや個々の顧客へのニーズの開発に対応し、創造性を高めることができます。

例：Prisma Labsによって作成されたAndroidベースのAIアプリケーションであるLensaは、顔のリワーク、レタッチなどのフォトショップ機能を備えたワンボタンデザイン機能を提供します。

デザインバリエーション

自動化開発は、設計者が仕事を楽にするのに役立ちます。パターンを認識し、デザインの色と構造を抽出する能力を備えた人工知能は、作成された1つのデザインから、何千もの色とパターンのレンジャーで複数のバリエーションを作成できます。ロゴデザインの場合、AIを使用してさまざまなバリエーションを作成することが役立つことが証明されています。デザイナーがブランドパターンと色を特定すると、アルゴリズムのAI開発では、ドメインパターンを使用して、さまざまな色とパターンの組み合わせで創造性への扉を開くことにより、複数のバリエーションを作成します。

例：Nutella Unicaの設計では、かつて人工知能ベースのアルゴリズムを使用して数百万の色とパターンの組み合わせを作成し、100万を超える売上を達成しました。

ヒューマナイズドオートメーション

機械以上のもの、コード、AI、自動化以上のものが、設計をより人間的なものにします。たとえば、音声アシスタントを使用すると、設計者はフィードバックにすばやくアクセスして、設計に関するプロファイリングを報告できます。デザイナーがコンテンツとデザインパターンの入力を提供すると、AI開発アプローチは、デザイナーが視覚スタイルを作成および選択するのに役立ちます。行われた改善には、音声アシスタントを介してアクセスできます。

例：MS Office、Firedrop、およびMicrosoftは、パーソナルアシスタントとAIを利用したデザイン機能を使用して、独自のデザインレイアウトスタイルを作成します。

非技術者向けの設計

人工知能は優れています。 AIを使用した設計はさらに優れていますが、設計者が技術者以外の専門家である場合はどうでしょうか。すべての設計者が技術者または技術に精通しているわけではありません。ほとんどの場合、すべての人がデザイナーであるとは限りませんが、データで満たされたAI主導の細工されたソリューションを使用すると、技術者以外のデザイナーでも独自のアイデアやデザインをすばやく構築できます。今日のほとんどの組織は、AIを使用して、エキサイティングなWebサイト、ソフトウェア、およびプラットフォームの開発に役立つ自動設計テンプレートを開発している可能性があります。 MediumやWixでさえ、AIベースの設計からこのような利点を利用しています。

例：グリッドはAIで刺激されたCMS Webサイトであり、半自動化されたプラットフォームを提供して、数分以内にWebサイトの高品質なデザインを作成します。

設計システムの改善

アドビが実施した調査によると、設計者の69％が、AIと自動化が今後数年間で増加し、その過程で設計の需要が向上すると考えています。アドビのほぼすべてのデザイナーは、AIは、デザインエクスペリエンスをパーソナライズすることで、コンテンツ作成とデザインワークフローをスケールアップするのに役立つツールであると考えています。 AI開発により、設計者は、コア設計を変更することなく、多くのユーザーにとって一貫性のあるカスタマイズされた相互作用と機能を備えた堅牢な設計を作成することもできます。

例：Squarespace、Wix ADI、EyeQuantは、AIをまったく別のレベルに引き上げ、85％の精度でユーザーパターンを予測する自動設計システムを作成します。このようなシステムは、提供されたフィードバックも利用します。

実世界のAI駆動型設計アプリケーション

AI and Automation

数年にわたって、AIと自動化の分野で途方もない改善と進歩がありました。今日では、アイアンマンやエクスマキナなどの映画で描かれているAIの概念と同様に、デザイナーがデザインの現代的な役割を再考する機会を提供するディープニューラルネットワーク（DNN）を作成する可能性さえあります。以下は、設計に使用できるトレンドの高度なAIおよび自動化ツールの一部です。

レネ

これは、活版印刷の決定を行うことができる自動化されたデザイナーマシンを構築したJonGoldによって作成されたAI主導のデザイナーツールです。 Reneは、設計者の作業動作を観察してグラフを分析し、基本的な設計ガイドラインを策定することから、自動化されたアルゴリズムを開始します。 Reneはまた、ユーザーパターンを理解して、タイポグラフィソリューションの最適な組み合わせを提供します。

Vox

あなたはウェブサイトのデザインを知っているかもしれませんが、ホームページジェネレータについて聞いたことがありますか？ Flipboardと同様に、Voxは自動化されたアルゴリズムを使用して、さまざまな高度なツール、ライブラリ、キットを組み合わせ、データとして提供された特性に基づいて独自のスコアを持つ複数のWebページレイアウトオプションを自動的に生成します。最高のスコアによると、Voxはホームページのデザインに最適な構造を選択します。

Designscape

トロント大学とアドビは、レイアウトデザイナーとして機能する実験的で印象的なAIシステムを構築しました。 Designscopeは、新しい構成のWebサイトまたは単純なスライドを開発するために必要なヒントと自動化されたヒントを提供することにより、Webサイトのデザインレイアウトを改良します。 GoogleスライドとMSPowerPointはいくつかの同様の例です。

Airbnb

Airbnbは設計プラットフォームではありませんが、AIを活用して手描きのスケッチを分析し、自動機械学習コードを使用してそれらのスケッチを洗練された設計コンポーネントに発展させることを決して止めませんでした。マイクロソフトは同様の概念に取り組んでおり、そのような種類の機能は、大まかに描かれた手描きのスケッチを完全に機能するプロトタイプに変換する最も速い方法であることが証明されています。

ブランドマーク

AIを活用して自分のロゴを作成できるのに、なぜデザイナーを雇うのですか？しかし、AIは設計者に代わるものではないため、この質問は誇張されています。 Brandmarkは、AIと自動化を利用したUIキットで開発されたすぐに使用できるアセットを使用して、メディアグラフィック、アプリケーションアイコン、ロゴ、名刺デザインなどを作成する機能をユーザーに提供するプラットフォームです。

Google AutoDraw

Googleは別の実験プロジェクトを作成しました。それらのデザイナーがしなければならないのは落書きだけであり、AutoDrawはデザイナーがデザインまたは描画しようとしている要素を推測することによって提案します。 AutoDrawは、モックアップのアイコンやデザインを作成するための品質重視のツールを探している技術者以外のデザイナーにとって最高のツールの1つです。一部の研究者は、このツールを「人間のようなスケッチを作成できるアルゴリズム」とさえ引用しています。

結論：

複数のバリエーションを持つすっきりとしたグラフィック機能またはデザインアセットを作成することは、創造性の制限と制約を考えると、デザイナーにとって最も困難な仕事の1つです。上記のすべての進歩と自動化された資産により、AI開発は、今日および設計にとって最もフレンドリーなテクノロジーの1つであることが証明されています。

AIの力を活用することは、デザイン業界がこれまでに見た中で最も創造的で生産的で日和見主義的なテクノロジーの1つでもあることが証明されています。多くの場合、設計者は既成概念にとらわれずに考える必要があります。AI主導の自動化機能は、現在および将来のテクノロジーに適した完璧なソリューションです。