[論文レビュー] How Generative AI supports human in conceptual design

L. Chen, Yaxuan Song+4 more|ArXiv.org|Feb 1, 2025

Design Education and Practice被引用数 3

ひとこと要約

研究は、テキストからテキスト（GPT-3.5）とテキストから画像（Midjourney）の生成AIが素人デザイナーを4つの概念設計段階でどのように支援するかを実証的に調査し、AIは主に問題定義とアイデア創出を支援する一方、評価は人間主導のままであることを示した。

ABSTRACT

Generative Artificial Intelligence (Generative AI) is a collection of AI technologies that can generate new information such as texts and images. With its strong capabilities, Generative AI has been actively studied in creative design processes. However, limited studies have explored the roles of humans and Generative AI in conceptual design processes, leaving a gap for human-AI collaboration investigation. To address this gap, this study uncovers the contributions of different Generative AI technologies in assisting humans in the conceptual design process. Novice designers completed two design tasks with or without the assistance of Generative AI. Results revealed that Generative AI primarily assists humans in problem definition and idea generation stages, while idea selection and evaluation remain predominantly human-led. Additionally, with Generative AI assistance, the idea selection and evaluation stages were further enhanced. Based on the findings, we discuss the role of Generative AI in human-AI collaboration and implications for enhancing future conceptual design support with Generative AI assistance.

研究の動機と目的

• Generative AI 技術が初心者の概念設計にどのように寄与するかを検討する。
• 概念設計のどの段階がAI支援の恩恵を最も受けるかを特定する。
• 異なるAIツール間でAIの性能とデザイナーの認識を評価する。
• AIと対話する際にデザイナーが用いるプロンプト内容戦略を特徴づける。
• 初期設計フェーズにおける人間とAIの協働の示唆を提供する。

提案手法

• 四つのグループの素人デザイナーが、ChatGPT、Midjourney、両方、またはAIなしのいずれかを用いて2つの設計課題を実施した。
• テキストtoテキスト（ChatGPT）とテキストto画像（Midjourney）ツールを用いて概念的アウトプットを生成した。
• 定量評価には参加者アンケート（速度、主体、多様性、新規性、アイデア喚起、要件満足度）と専門家評価（新規性、実現可能性、使いやすさ、機能的多様性、コスト）を含む。
• プロンプトを収集・コード化して設計段階戦略と協働パターンを特定した（テーマ抽出にアフィニティダイアグラムを使用）。
• プロンプトコーディングの人間間信頼性： Cohen’s κ = 0.74；専門家評価の人間間信頼性： κ = 0.66。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: 概念設計のどの段階で生成AIツールが実際の支援を提供するか？
• RQ2 RQ2: デザ設計プロセスにおける生成AIの性能を、参加者と専門家はどのように評価するか？
• RQ3 RQ3: 段階を通じてデザイナーが用いる特徴的なプロンプト内容戦略は何か？

主な発見

Group	Speed	Subject	Diversity	Novelty	Trigger more ideas	Requirement satisfaction
ChatGPT Group	6.0 (0.71)	4.6 (1.14)	3.8 (1.48)	3.8 (0.89)	4.8 (1.30)	5.0 (1.87)
Midjourney Group	5.0 (1.00)	5.6 (1.14)	5.2 (1.48)	5.4 (1.14)	5.6 (0.89)	4.8 (0.84)
Combined Group	4.6 (1.14)	5.2 (0.84)	4.6 (1.14)	4.0 (1.22)	4.6 (1.14)	3.8 (0.84)
Human Group*	N/A	4.8 (0.84)	3.4 (0.55)	3.6 (0.55)	4.6 (1.14)	N/A

• 生成AIは問題定義を最も強く支援（約73.3％）し、アイデア創出も高く支援（約86.7％）、アイデアの進化にも影響を与える（約60％）。
• アイデアの選択と評価は概ね人間主導で（約86.7％）、AIと人間の補完的役割を強調。
• Midjourneyは総合評価スコアが最も高く（平均4.34、SD0.75）、新規性・コスト・総合性能に有意差あり（p<0.01）。
• ChatGPTは速度（平均6.0、SD0.71）と要件満足度（平均5.0、SD1.87）でAIツール中最も高い。
• AIを併用したグループは専門家評価で人間グループを上回る傾向を示し、両ツールの併用からの利益を示唆。
• 人間と比較して、AI搭載グループは設計オプション空間を広げ、多様性と新規性を高めた。