論文の概要: Human-Centered AI Product Prototyping with No-Code AutoML: Conceptual Framework, Potentials and Limitations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07933v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 16:00:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 13:28:32.379221
• Title: Human-Centered AI Product Prototyping with No-Code AutoML: Conceptual Framework, Potentials and Limitations
• Title（参考訳）: No-Code AutoMLによる人間中心のAIプロダクトプロトタイプ - 概念フレームワーク、可能性、限界
• Authors: Mario Truss, Marc Schmitt
• Abstract要約: AI製品の複雑さは、人間中心のAI製品にとって不可欠なシームレスな実行と学際的なコラボレーションを妨げる。 本稿では,No-code AutoMLを用いたAI製品プロトタイピングフレームワークを提案する。 ケーススタディでは、AI製品開発に対する構造化されたアプローチを提供する非専門家をサポートする可能性を確認している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper evaluates No-Code AutoML as a solution for challenges in AI product prototyping, characterized by unpredictability and inaccessibility to non-experts, and proposes a conceptual framework. This complexity of AI products hinders seamless execution and interdisciplinary collaboration crucial for human-centered AI products. Relevant to industry and innovation, it affects strategic decision-making and investment risk mitigation. Current approaches provide limited insights into the potential and feasibility of AI product ideas. Employing Design Science Research, the study identifies challenges and integrates no-code AutoML as a solution by presenting a framework for AI product prototyping with No-code AutoML. A case study confirms its potential in supporting non-experts, offering a structured approach to AI product development. The framework facilitates accessible and interpretable prototyping, benefiting academia, managers, and decision-makers. Strategic integration of no-code AutoML enhances efficiency, empowers non-experts, and informs early-stage decisions, albeit with acknowledged limitations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AI製品プロトタイピングにおける課題に対する解決策としてNo-Code AutoMLを評価し,非専門家への予測不能と到達不能を特徴とし,概念的枠組みを提案する。 このAI製品の複雑さは、人間中心のAI製品にとって不可欠なシームレスな実行と学際的なコラボレーションを妨げる。 産業とイノベーションに関連して、戦略的意思決定と投資リスク軽減に影響を及ぼす。 現在のアプローチは、AIプロダクトのアイデアの可能性と実現可能性に関する限られた洞察を提供する。 この研究はDesign Science Researchを採用し、No-code AutoMLを使ったAIプロダクトプロトタイプのフレームワークを提供することで、課題を特定し、ソリューションとしてNo-code AutoMLを統合する。 ケーススタディでは、AI製品開発に対する構造化されたアプローチを提供する非専門家をサポートする可能性を確認している。 このフレームワークは、アクセシブルで解釈可能なプロトタイピングを促進し、アカデミック、マネージャ、意思決定者に恩恵を与える。 no-code AutoMLの戦略的統合は効率を高め、非専門家に権限を与え、承認された制限にもかかわらず、アーリーステージの決定を通知する。

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