Using Large Language Models for Idea Generation in Innovation
本研究は、AIが生成した製品アイデアは人間が生成したものと比較して新規性と多様性が低いものの、平均的な購入意欲においては人間のアイデアを大幅に上回り、かつ高品質なコンセプトの上位10%にランクインする確率が7倍高いことを示している。
原論文は CC0 1.0 (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) のもとパブリックドメインに提供されています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
あなたは「アイデアの風景」と呼ばれる、広大で霧に包まれた野原の中に立っているところを想像してください。あなたの目的は、この野原のどこかに隠されている、最も価値のあるたった一つの宝物を見つけ出すことです。ビジネスやイノベーションの世界において、この宝物とは、人々が喜んで購入するような素晴らしい新製品のアイデアのことです。長い間、これらの宝物を見つける唯一の方法は、人間の探検隊を送り出すことでした。これらの人間は野原を歩き回り、一つずつアイデアを掘り起こしてきました。このゲームのルールは、すべてのアイデアが完璧である必要はないということでした。ただ、いくつかの絶対的な宝石を見つけさえすれば、それで勝ちなのです。もし100個のアイデアを掘り出し、そのうち99個が石ころであっても、1個がダイヤモンドであれば、あなたは勝利したことになります。しかし、もし、人間が10個のアイデアを掘り出す間に、1,000個のアイデアを掘り起こすことができる、魔法のように高速なロボットを雇えるとしたらどうでしょうか？ それが、科学者たちがAI（人工知能）について問いかけている問題です。具体的には、彼らは「大規模言語モデル（LLM）」、つまりインターネット上のほぼすべての文章を学習した超スマートなコンピュータプログラムをテストしています。これらのプログラムは物語を書いたり質問に答えたりすることには長けていますが、新しいものを発明するという点において、人間と同じくらいクリエイティブになれるのでしょうか？ この論文は、これらのデジタルな夢想家たちが、実際に人間を凌駕する発明ができるのかどうかを検証することを目的としています。
研究者たちは、トップクラスの大学の研究者たちと共に、特定の課題を用いてこれをテストすることに決めました。それは、「大学生向けで、価格が50ドル以下の新しい物理的な製品を考案する」というものです。彼らは3つの異なる「アイデア生成グループ」を集めました。第一のグループは、ChatGPTのようなAIツールが広く普及する前に製品デザインの授業を受けた大学生のチームです。第二のグループは、単純な指示を与えられたOpenAIのGPT-4というコンピュータプログラム（これは「ゼロショット・プロンプティング」と呼ばれます）です。第三のグループは、同じコンピュータプログラムですが、今度は思考を促すために、いくつかの優れたアイデアをあらかじめ見せられたものです（これは「フューショット・プロンプティング」と呼ばれます）。
誰が最も優れた成果を出したかを判断するために、研究者たちは専門家に聞くだけでなく、一般の人々に尋ねました。彼らは数百もの製品アイデアを大学生世代の大きなグループに提示し、「これを購入したいと思いますか？」と尋ねました。彼らはこれらの回答を、品質を測定するための「購入スコア」へと変換しました。また、アイデア同士の類似性をチェックするためのコンピュータツールも使用し、人々にはそのアイデアがどれほど「新しい」か、あるいは「斬新」であるかを評価してもらいました。
結果はこうでした。そして、それは少し驚くべきものでした。第一に、AIはメインの仕事において、実はより優れていました。アイデアを作るという点において、コンピュータが生成したアイデアは、平均して人間（学生）が作ったアイデアよりも高い評価を得ました。最初にいくつかの例を見せられたコンピュータ（フューショット）が、最も優れた結果を出しました。それはまるで、ロボットが顧客の望みを察知する「耳」をより良く持っていたかのようです。
しかし、一つ落とし穴がありました。AIは「良い」アイデアを作ることは得意でしたが、「異なる」アイデアを作ることはそれほど得意ではありませんでした。コンピュータのアイデアは、互いに非常に似通ったものになる傾向がありました。もし人間の学生たちが霧の野原全体を探索しているのだとしたら、AIは特定の1つか2つの場所に留まり、同じ数少ない宝物のバリエーションを何度も掘り起こしているようでした。また、コンピュータのアイデアは、それを読んだ人々から、わずかに「斬新さ」や「独自性」に欠けると評価されました。それはまるで、ロボットは既存のコンセプトを磨き上げることは非常に上手いが、人間が時折行うような「枠にとらわれない思考」には苦労しているかのようでした。
しかし、ここが最もエキサイティングな部分です。イノベーションにおいては、平均的なアイデアはそれほど重要ではなく、最高の一つのアイデアが重要です。研究者たちは、集まったすべてのアイデアのうち、上位10%に入るもの、つまり「絶対的なベスト」に注目しました。そこで彼らは、AIがこのトップ10%にランクインするアイデアを生み出す確率が、人間と比較して7倍高いことを発見しました。学生が1つの素晴らしいアイデアを生み出す間に、コンピュータは7つの素晴らしいアイデアを生み出していたのです。
著者らは、これは控えめな見積もりであると示唆しています。彼らは、コンピュータがいかに速かったかについては、まだカウントすらしていません。人間が5つのアイデアを出すのに15分かかる一方で、コンピュータは同じ時間内に200個のアイデアを生成できる可能性があります。したがって、コンピュータは品質において優れているだけでなく、生産性の怪物でもあるのです。
この論文は、AIは人間のブレインストーミングほど奔放であったり多様であったりはしないものの、高品質で市場性の高いアイデアを見つけ出すための強力な力を持っていると結論付けています。将来、企業はゼロからアイデアを生み出すために、これほど多くの時間を費やす必要はなくなるかもしれません。代わりに、AIに何百もの高品質な選択肢を素早く生成させ、その上で人間が最高のものを選び出し、さらに磨き上げていくことに集中できる可能性があるのです。ロボットは人間の夢想家に取って代わるのではなく、ダイヤモンドをより速く掘り起こすための「スーパーパワーを備えたシャベル」を人間に与えてくれる存在なのです。
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