論文の概要: Personagram: Bridging Personas and Product Design for Creative Ideation with Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06197v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 21:14:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.111512
• Title: Personagram: Bridging Personas and Product Design for Creative Ideation with Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: ペルソナグラム:マルチモーダルLLMによる創造的発想のためのペルソナのブリッジと製品設計
• Authors: Taewook Kim, Matthew K. Hong, Yan-Ying Chen, Jonathan Q. Li, Monica P Van, Shabnam Hakimi, Matthew Kay, Matthew Klenk,
• Abstract要約: Personagramはマルチモーダル大言語モデル(MLLM)を利用した対話型システムである デザイナーは詳細な国勢調査に基づくペルソナを探索し、ペルソナ属性から推測される製品の特徴を抽出し、特定の顧客セグメントに再結合する。 プロのデザイナー12名を対象にした調査では,ペルソナ属性から製品デザイン機能に至るまでのマルチモーダルな思考を構造化することにより,より実用的な思考を促進することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.55641344754412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Product designers often begin their design process with handcrafted personas. While personas are intended to ground design decisions in consumer preferences, they often fall short in practice by remaining abstract, expensive to produce, and difficult to translate into actionable design features. As a result, personas risk serving as static reference points rather than tools that actively shape design outcomes. To address these challenges, we built Personagram, an interactive system powered by multimodal large language models (MLLMs) that helps designers explore detailed census-based personas, extract product features inferred from persona attributes, and recombine them for specific customer segments. In a study with 12 professional designers, we show that Personagram facilitates more actionable ideation workflows by structuring multimodal thinking from persona attributes to product design features, achieving higher engagement with personas, perceived transparency, and satisfaction compared to a chat-based baseline. We discuss implications of integrating AI-generated personas into product design workflows.
• Abstract（参考訳）: 製品デザイナーは、しばしば手作りのペルソナでデザインプロセスを開始する。 ペルソナは消費者の好みで設計決定を下すことを意図しているが、抽象的で生産コストが高く、実用的なデザイン特徴に変換することが難しいため、実践的に不足することが多い。 その結果、デザイン成果を積極的に形作るツールではなく、静的参照ポイントとして機能するペルソナリスクが生まれました。 これらの課題に対処するため,我々は,マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)を活用した対話型システムであるPersonagramを構築した。 プロのデザイナー12名を対象に行った調査では,ペルソナ属性から製品デザイン機能へのマルチモーダル思考の構造化,ペルソナへの関与の向上,透明性の認識,チャットベースのベースラインに比べて満足度の向上などにより,より実用的な思考ワークフローを実現する。 本稿では,AI生成したペルソナを製品設計ワークフローに統合することの意味について論じる。

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