[論文レビュー] Conversational AI-Powered Design: ChatGPT as Designer, User, and Product

A. Baki Kocaballı|arXiv (Cornell University)|Feb 15, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 30

ひとこと要約

本論文は、仮説的な設計プロジェクトにおいてデザイナー、ユーザー、プロダクトの役割を模倣することで、人間中心設計プロセスにおけるChatGPTの能力を調査し、ほとんど適切な応答を示す一方でいくつかの欠点を報告している。

ABSTRACT

The recent advancements in Large Language Models (LLMs), particularly conversational LLMs like ChatGPT, have prompted changes in a range of fields, including design. This study aims to examine the capabilities of ChatGPT in a human-centered design process. To this end, a hypothetical design project was conducted, where ChatGPT was utilized to generate personas, simulate interviews with fictional users, create new design ideas, simulate usage scenarios and conversations between an imaginary prototype and fictional users, and lastly evaluate user experience. The results show that ChatGPT effectively performed the tasks assigned to it as a designer, user, or product, providing mostly appropriate responses. The study does, however, highlight some drawbacks such as forgotten information, partial responses, and a lack of output diversity. The paper explains the potential benefits and limitations of using conversational LLMs in design, discusses its implications, and suggests directions for future research in this rapidly evolving area.

研究の動機と目的

• 対話型LLMが設計実践にどのように影響を与えるかを検討することで、研究を動機づける。
• ChatGPTがペルソナを生成し、ユーザーインタビューを実施し、アイデアをブレインストーミングし、使用シナリオをシミュレートし、ユーザー体験を評価する能力を評価する。
• 対話型LLMを設計タスクに用いることの利点と限界を、応答品質と一貫性の観点から特定する。

提案手法

• 複数の設計役割（デザイナー、ユーザー、プロダクト）でChatGPTを用いた仮想の設計プロジェクトを実施する。
• ChatGPTにペルソナを生成させ、架空のユーザーとのインタビューをシミュレートさせる。
• ChatGPTに新しい設計アイデアを作成させ、使用シナリオとプロトタイプと架空のユーザーとの会話をシミュレートさせる。
• 想定された製品のユーザー体験を評価させる。
• タスク全体でChatGPTの出力の品質と限界を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ChatGPTは人間中心のプロセスにおいてデザイナー、ユーザー、プロダクトの役割を横断して設計タスクを効果的に実行できるか。
• RQ2 ペルソナ生成、インタビュー実施、アイデア創出、相互作用のシミュレーション、UX評価に対する対話型LLMの利点と限界は何か。
• RQ3 仮想プロジェクトにおいてChatGPTの出力が適切な応答と有用な設計洞察とどの程度一致するか。

主な発見

• ChatGPTはデザイナー、ユーザー、プロダクトのいずれの任務も適切な応答を大部分提供し、効果的に実行した。
• 欠点として情報の忘却、一部の応答、出力の多様性の欠如が挙げられる。
• 本研究はデザインのための対話型LLMの潜在的な利点と限界を論じ、影響と今後の研究方向性を概説する。