論文の概要: Leveraging LLMs for Design Ideation: An AI Tool to Assist Creativity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00010v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 06:53:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.3794
• Title: Leveraging LLMs for Design Ideation: An AI Tool to Assist Creativity
• Title（参考訳）: デザイン観念のためのLLMを活用する - 創造性を支援するAIツール
• Authors: Rutvik Kokate, Pranati Kompella, Prasad Onkar,
• Abstract要約: 本稿では、インスピレーション刺激を伴う構造化アイデアセッションを提案し、その構造をデザイナに提供する際に、Gen AIを活用する。 ALIA: アナロジカルLLM観念エージェント(Analogical LLM Ideation Agent)は,小グループ思考シナリオのためのツールである。 このツールはデザインのアイデアセッションでテストされ、AI支援のアイデアセッションのアウトプットとトラディオプションのアイデアセッションのアウトプットを比較する。
• 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: The creative potential of computers has intrigued researchers for decades. Since the emergence of Generative AI (Gen AI), computer creativity has found many new dimensions and applications. As Gen AI permeates mainstream discourse and usage, researchers are delving into how it can improve and complement what humans do. Creative potential is a highly relevant notion to design practice and research, especially in the initial stages of ideation and conceptualisation. There is scope to improve creative potential in these stages, especially using machine intelligence. We propose a structured ideation session involving inspirational stimuli and utilise Gen AI in delivering this structure to designers through ALIA: Analogical LLM Ideation Agent, a tool for small-group ideation scenarios. The tool is developed by enabling speech based interactions with a Large Language Model (LLM) for inference generation. Inspiration is drawn from the synectic ideation method and the dialectics philosophy to design the optimal stimuli in group ideation. The tool is tested in design ideation sessions to compare the output of the AI-assisted ideation sessions to that of tradi tional ideation sessions. Preliminary findings showcase that participants have rated their ideas better when assisted by ALIA and respond favourably to speech-based interactions.
• Abstract（参考訳）: コンピューターの創造性は、何十年にもわたって研究者を惹きつけてきた。 Generative AI(Gen AI)の登場以来、コンピュータの創造性は多くの新しい次元と応用を見つけてきた。 Gen AIが主流の言論や使い方を浸透させるにつれ、研究者たちは人間の行動をどのように改善し、補完するかを模索している。 創造可能性(Creative potential)は、特に概念化と概念化の初期段階において、デザインの実践と研究に非常に関連する概念である。 これらの段階では、特にマシンインテリジェンスを使用して、創造的ポテンシャルを改善するためのスコープがある。 我々は、インスピレーション刺激を伴う構造化思考セッションを提案し、Analogical LLM Ideation Agent(小グループ思考シナリオのためのツール)により、この構造をデザイナーに提供し、Gen AIを活用する。 このツールは、Large Language Model (LLM) と音声による対話を可能とし、推論を生成する。 吸気は、グループ観念における最適な刺激を設計するために、合成観念法と弁証主義哲学から引き出される。 このツールはデザインのアイデアセッションでテストされ、AI支援のアイデアセッションのアウトプットとトラディオプションのアイデアセッションのアウトプットを比較する。 予備的な知見は、参加者がALIAに助けられ、音声による対話に好意的に反応するときに、より優れたアイデアを評価できたことを示している。

関連論文リスト

• Human-AI Co-Creation: A Framework for Collaborative Design in Intelligent Systems [0.6526824510982802]
  本稿では、AIが自動化や効率向上にのみ使用されるだけでなく、アイデア、視覚的概念化、意思決定に積極的に参加する、人間とAIの共創の創発的パラダイムについて考察する。 具体的には, GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)と, 提案, 批判, リビジョンの反復サイクルにデザイナを関与させる創造的エージェントとして, 安定拡散(Stable Diffusion)のようなマルチモーダル拡散モデルを使用することを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-22T04:29:33Z)
• A Framework for Collaborating a Large Language Model Tool in Brainstorming for Triggering Creative Thoughts [2.709166684084394]
  本研究は, 設計者に対して, ブレインストーミング時のアイデアの創造性向上のために, LLMツールで体系的に作業するための目標, プロンプト, 戦略を取り入れたGPSというフレームワークを提案する。 設計事例とケーススタディを通じてテストした本フレームワークは,創造性を刺激する効果と,設計プラクティスへのLCMツールのシームレスな統合を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T13:39:27Z)
• A Novel Idea Generation Tool using a Structured Conversational AI (CAI) System [0.0]
  本稿では、初心者デザイナーを支援する創造的アイデア生成ツールとして、対話型AIを活用したアクティブなアイデア生成インタフェースを提案する。 これは動的でインタラクティブで文脈に応答するアプローチであり、人工知能(AI)における自然言語処理(NLP)の領域から大きな言語モデル(LLM)を積極的に巻き込む。 このようなAIモデルとアイデアの統合は、連続的な対話ベースのインタラクション、コンテキストに敏感な会話、多彩なアイデア生成の促進に役立つ、アクティブな理想化(Active Ideation)シナリオと呼ばれるものを生み出します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T16:02:27Z)
• Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
  エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。 本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
• Can AI Be as Creative as Humans? [84.43873277557852]
  理論的には、AIは人間の創造者によって生成されたデータに適切に適合できるという条件の下で、人間と同じくらい創造的になれることを証明しています。 AIの創造性に関する議論は、十分な量のデータに適合する能力の問題に縮小されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T08:49:12Z)
• AI and the creative realm: A short review of current and future applications [2.1320960069210484]
  本研究は創造性と人工知能(AI)の概念を探求する。 より洗練されたAIモデルの開発と人間とコンピュータの相互作用ツールの普及により、芸術的創造におけるAIの新たな可能性が高まっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T12:28:08Z)
• Machine Psychology [54.287802134327485]
  我々は、心理学にインスパイアされた行動実験において、研究のための実りある方向が、大きな言語モデルに係わっていると論じる。 本稿では,本手法が表に示す理論的視点,実験パラダイム,計算解析技術について述べる。 これは、パフォーマンスベンチマークを超えた、生成人工知能(AI)のための「機械心理学」の道を開くものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T13:24:41Z)
• Designing Participatory AI: Creative Professionals' Worries and Expectations about Generative AI [8.379286663107845]
  生成AI(英: Generative AI)とは、テキストのプロンプトに基づいて視覚的または書き起こされたコンテンツを自動生成する一連の技術で、複雑さが飛躍的に増加し、わずか数年で広く利用できるようになる技術である。 本稿では,創造的プロフェッショナルが生成AIをどのように考えるかに関する質的研究の結果を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T20:57:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。