論文の概要: Innovating with Generative AI: A Human Bottleneck Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07504v1
• Date: Tue, 23 Jun 2026 16:44:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.170106
• Title: Innovating with Generative AI: A Human Bottleneck Framework
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIによるイノベーション - ボットネックフレームワーク
• Abstract要約: 我々は、生成AIがイノベーションプロセスをどのように変換するかを理解するために、人間のボトルネック視点を提案する。 イノベーションプロセスの4つの段階、アイデア、スクリーニング、嗜好の測定、消費者の洞察、拡散、市場学習のボトルネックを特定します。 AI能力を急速に変化させるのではなく、人間の行動の分析を基礎にすることで、新しい開発が各段階で最も重要なボトルネックを緩和または強化するかどうかを評価するためのフレームワークを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18268488712787326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a human bottleneck perspective for understanding how generative AI transforms the innovation process. The central premise is that many constraints traditionally plaguing the innovation process are cognitive and social in origin, rooted in how people generate ideas, evaluate novelty, and communicate through social systems. Generative AI does not act uniformly on these constraints. At each stage, it can deepen some bottlenecks while alleviating others, and predicting these outcomes requires understanding the underlying mechanisms of the constraint itself. We identify bottlenecks in four stages of the innovation process: ideation, screening and testing, preference measurement and consumer insight, diffusion, and market learning. By grounding analysis in human behavior rather than rapidly changing AI capabilities, we offer a framework for assessing whether new developments alleviate or intensify the bottlenecks that matter most at each stage. We also distinguish bottlenecks likely to narrow as capabilities improve from those rooted in enduring human constraints. We further discuss AI-related issues that cut across the entire innovation pipeline, challenging the very existence and structure of the traditional innovation process.
• Abstract（参考訳）: 我々は、生成AIがイノベーションプロセスをどのように変換するかを理解するために、人間のボトルネック視点を提案する。 中心的な前提は、伝統的にイノベーションプロセスが認知的および社会的に起源を定めている多くの制約が、人々がアイデアを創出し、新奇さを評価し、社会システムを通じてコミュニケーションする方法に根ざしているということである。 生成AIは、これらの制約に対して一様に作用しない。 各段階において、他の段階を緩和しながらボトルネックを深くし、これらの結果を予測するには、制約自体の基盤となるメカニズムを理解する必要がある。 イノベーションプロセスの4つの段階(アイデア、スクリーニング、テスト、好みの測定、消費者の洞察、拡散、市場学習)におけるボトルネックを特定します。 AI能力を急速に変化させるのではなく、人間の行動の分析を基礎にすることで、新しい開発が各段階で最も重要なボトルネックを緩和または強化するかどうかを評価するためのフレームワークを提供します。 また、人間の制約に根ざしたものよりも能力が向上するにつれて、ボトルネックが狭まる可能性もあります。 さらに、従来のイノベーションプロセスの存在と構造に挑戦して、イノベーションパイプライン全体を横断するAI関連の問題についても論じます。

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