[論文レビュー] Generative AI for Product Design: Getting the Right Design and the Design Right

Matthew K. Hong, Shabnam Hakimi+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 2, 2023

Design Education and Practice被引用数 12

ひとこと要約

A position paper discussing barriers and a research agenda for applying Generative AI in two product design phases—getting the right design and getting the design right—with emphasis on human-centered challenges and interdisciplinary collaboration.

ABSTRACT

Generative AI (GenAI) models excel in their ability to recognize patterns in existing data and generate new and unexpected content. Recent advances have motivated applications of GenAI tools (e.g., Stable Diffusion, ChatGPT) to professional practice across industries, including product design. While these generative capabilities may seem enticing on the surface, certain barriers limit their practical application for real-world use in industry settings. In this position paper, we articulate and situate these barriers within two phases of the product design process, namely "getting the right design" and "getting the design right," and propose a research agenda to stimulate discussions around opportunities for realizing the full potential of GenAI tools in product design.

研究の動機と目的

• GenAI が製品設計の2つの段階—適切な設計を得る段階と設計を正しく実現する段階—にどのように影響し得るかを説明する。
• 産業デザイン実践における GenAI の採用を制限する人間と機械の相互作用（HCI）および組織的課題を特定する。
• 製品設計における責任あるかつ有効な GenAI の活用機会を探る研究アジェンダを提案する。
• 設計における GenAI に関連する倫理的・法的・多様性の懸念を強調し、責任ある利用を推進する。

提案手法

• 2つの設計段階の中に GenAI 統合を位置づけ、課題と機会を構造化する。
• デザイン空間探索、インスピレーションと高忠実度出力の対比、およびプロンプトエンジニアリングを実用的な考慮事項として議論する。
• 設計意思決定を支えるための消費者嗜好モデリングと、マルチモーダル表現の必要性を分析する。
• 変化する消費者トレンドと嗜好に対応してモデルを更新するためのタイムラインと依存関係を特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GenAI が製品設計の2つの段階（適切な設計を得ることと設計を正しく得ること）を効果的にサポートするのを妨げる障壁は何か？
• RQ2 GenAI を用いた設計において、インタラクションデザインとプロンプト戦略をどのように改善して、インスピレーションと設計の厳密さをバランスさせられるか？
• RQ3 設計決定を導くために、行動的・生理的信号を含む消費者嗜好をモデル化・統合する適切な方法は何か？
• RQ4 製品設計に GenAI を用いる際の倫理的・法的・多様性に関する懸念は何か、そして責任ある利用をどのように促進できるか？

主な発見

• GenAI は設計空間探索を加速する可能性がある一方で、プロセスの早い段階で高忠実度出力を生成するために使用すると設計固定化を招くことがある。
• アイデアの多様性を高め、GenAI 出力の多様性の水準を制御する仕組みが必要である。
• 視覚的概念をテキストプロンプトへ翻訳することが認知的に難しく、デザイナーの意図と乖離する可能性があるため、プロンプト設計の課題が顕在化する。
• テキストを超えた消費者嗜好のマルチモーダル表現が、行動データや生理データを含む形で提案され、製品設計を支える。
• 静的で凍結されたLLMは変化する消費者トレンドに適応しづらく、遅滞傾向と新興トレンドを追跡する補完的手法の必要性を示唆している。
• 本論文は法的・倫理的リスク、データセットの多様性欠如を強調し、設計における責任ある GenAI の利用を求めている。