論文の概要: Artificial Intelligence in Experimental Approaches: Growth Hacking, Lean Startup, Design Thinking, and Agile

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20688v1
• Date: Sat, 21 Mar 2026 07:08:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.040131
• Title: Artificial Intelligence in Experimental Approaches: Growth Hacking, Lean Startup, Design Thinking, and Agile
• Title（参考訳）: 実験的なアプローチにおける人工知能:グロースハック、リーンスタートアップ、デザイン思考、アジャイル
• Authors: Parisa Omidmand, Saeid Ataei,
• Abstract要約: 本研究では、グロースハック、リーンスタートアップ、デザイン思考、アジャイル方法論といった実験的な方法論において、組織がAIをどのように実装するかを検討する。 我々の研究結果は、AIがデータ分析、リアルタイムフィードバック、自動化、プロセス最適化のための高度なツールを提供することによって、これらの方法論を強化する上で重要な役割を担っていることを示唆している。 AI統合の明確な利点にもかかわらず、組織はスキルギャップ、倫理的懸念、データガバナンスの問題といった障壁に直面している。
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• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Organizations increasingly adopt AI technologies to accelerate their performance and capacity to adapt to market dynamics. This study examines how organizations implement AI in experimental methodologies such as growth hacking, lean startup, design thinking, and agile methodology to enhance efficiency and effectiveness. We performed a systematic literature review following the PRISMA 2020 framework, analyzing 37 articles from Web of Science (WOS) and Scopus databases published between 2018 and 2024 to assess AI integration with experimental approaches. Our findings indicate that AI plays a pivotal role in enhancing these methodologies by offering advanced tools for data analysis, real-time feedback, automation, and process optimization. For instance, AI-driven analytics improves decision-making in growth hacking, streamlines iterative cycles in lean startups, enhances creativity in design thinking, and optimizes task prioritization in agile methodology. Furthermore, we identified several real-world cases that successfully utilized AI in experimental strategies and improved their performance across various industries. However, despite the clear advantages of AI integration, organizations face barriers such as skill gaps, ethical concerns, and data governance issues. Addressing these challenges requires a strategic approach to AI adoption, including workforce training, strict data management, and following ethical standards.
• Abstract（参考訳）: 組織は、市場ダイナミクスに適応するために、パフォーマンスとキャパシティを加速するために、AIテクノロジをますます採用します。 本研究では,グロースハックやリーンスタートアップ,デザイン思考,アジャイル方法論といった実験的な方法論において,組織がAIをどのように実装して効率と有効性を高めるかを検討する。 我々は、PRISMA 2020フレームワークに従って、2018年から2024年にかけて発行されたWeb of Science(WOS)とScopusデータベースから37の論文を分析し、実験的なアプローチによるAI統合を評価する、系統的な文献レビューを行った。 我々の研究結果は、AIがデータ分析、リアルタイムフィードバック、自動化、プロセス最適化のための高度なツールを提供することによって、これらの方法論を強化する上で重要な役割を担っていることを示唆している。 例えば、AI駆動分析はグロースハックにおける意思決定を改善し、リーンスタートアップの反復サイクルを合理化し、デザイン思考における創造性を高め、アジャイル方法論におけるタスク優先順位付けを最適化する。 さらに、実験戦略でAIをうまく活用し、様々な産業でその性能を改善した実世界の事例をいくつか挙げた。 しかし、AI統合の明確な利点にもかかわらず、組織はスキルギャップ、倫理的懸念、データガバナンスの問題といった障壁に直面している。 これらの課題に対処するには、労働トレーニング、厳格なデータ管理、倫理基準に従うことを含む、AIの採用に対する戦略的アプローチが必要である。

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