[論文レビュー] Towards Successful Collaboration: Design Guidelines for AI-based Services enriching Information Systems in Organisations

Nicholas Frick, Felix Brünker+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 2, 2019

Big Data and Business Intelligence参考文献 28被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、従業員との協働を促進することで組織情報システムを強化するAIベースのサービス（AIBS）の設計指針を提言する。専門家インタビューとD&M IS成功モデルを基盤とし、真正性、情報品質、システム品質、サービス品質を重要な成功要因として特定し、企業内での効果的なAIBS展開に向けた基盤的知見を提供する。

ABSTRACT

Information systems (IS) are widely used in organisations to improve business performance. The steady progression in improving technologies like artificial intelligence (AI) and the need of securing future success of organisations lead to new requirements for IS. This research in progress firstly introduces the term AI-based services (AIBS) describing AI as a component enriching IS aiming at collaborating with employees and assisting in the execution of work-related tasks. The study derives requirements from ten expert interviews to successful design AIBS following Design Science Research (DSR). For a successful deployment of AIBS in organisations the D&M IS Success Model will be considered to validated requirements within three major dimensions of quality: Information Quality, System Quality, and Service Quality. Amongst others, preliminary findings propose that AIBS must be preferably authentic. Further discussion and research on AIBS is forced, thus, providing first insights on the deployment of AIBS in organisations.

研究の動機と目的

• 競争優位性を維持するための組織情報システムにおけるAI統合の増大するニーズに対応する。
• AIと人間の従業員の間で効果的な協働を支援するAIベースのサービス（AIBS）の主要な設計要件を特定する。
• D&M IS成功モデルを用いて、情報品質、システム品質、サービス品質の3つの品質次元において、AIBSの成功を検証する。
• 研究ギャップに応える初期の、実証的根拠に基づくAIBS設計指針を、組織的文脈に提供する。
• 構造的で証拠に基づく知見を通じて、将来的なAI-人間協働の企業システムに関する研究の基盤を築く。

提案手法

• 専門家インタビューから設計指針を導出するために、デザインサイエンス研究（DSR）手法を採用した。
• ISおよびAI分野の実務家10名に対してインタビューを行い、成功したAIBS設計に必要な要件を抽出した。
• 理論的枠組みとしてD&M IS成功モデルを適用し、情報品質、システム品質、サービス品質の3つの品質次元においてAIBSを評価した。
• 定性的な知見を統合し、AIサービスの真正性と信頼性に重点を置いた実行可能な設計原則を導出した。
• 繰り返し分析と組織の業績目標との整合性を活用して、発展段階の設計要件を検証した。
• 実際の組織的文脈と人間-AI相互作用のニーズに基づいて、実用的適用性に焦点を当てた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 組織情報システムにおける従業員との成功した協働を可能にするAIベースのサービス（AIBS）の主な設計要件は何か？
• RQ2 D&M IS成功モデルは、組織的文脈におけるAIBSの品質をどのように評価できるか？
• RQ3 真正性は、組織内におけるAIBSの成功した展開と受容において果たす役割は何か？
• RQ4 情報品質、システム品質、サービス品質が、AIBSの効果にどのように総合的に影響を与えるか？
• RQ5 専門家からの知見から、企業環境における将来のAIBS開発に向けた基礎的設計原則は何か？

主な発見

• AIベースのサービス（AIBS）は、従業員の信頼を獲得し、効果的な協働を実現するため、真正性を最優先すべきである。
• 情報品質、システム品質、サービス品質は、組織におけるAIBS成功に影響を与える重要な次元である。
• 専門家インタビューから、透明性と説明可能性がAIBSのユーザー受容にとって不可欠であることが明らかになった。
• D&M IS成功モデルは、AIBSの品質とパフォーマンスを評価する有効かつ実行可能なフレームワークを提供する。
• AIBSの設計は、人的意思決定を置き換えるのではなく補完することに焦点を当てるべきであり、これにより組織的成果が向上する。
• 予備的知見では、AIBSの成功は技術的機能と組織の業務フロー、ユーザー期待との整合性に依存していることが示唆された。