MVP（Minimum Viable Product）は、初期の顧客が使用できる十分な機能を備えた製品のバージョンであり、顧客から将来の製品開発に向けたフィードバックを得ることができるものです。
\n今日は、AIアプリケーションをリリースする際のMVPがどのようなものかに焦点を当てたいと思います。そのために、理解すべきことはたったの4つです。
\nパレートの法則、通称80/20ルールは、今も有効ですが、あなたが思っているのとは異なる形で適用されます。
\nこの概念を理解するために私がよく使う例えは以下の通りです。地点Aから地点Bへ移動するための何かが必要だとします。ビジョンは自動車を持つことかもしれません。しかし、MVPはホイールもエンジンもないシャーシではありません。代わりに、それはスケートボードのようなものかもしれません。リリースしてみると、製品にブレーキやステアリングが必要だと気づきます。そこでスクーターをリリースします。その後、スクーターにより大きなてこの原理が必要だとわかり、大きなホイールを追加して自転車になります。人間として出せる力に限界があるため、モーターのことを考え始め、モペッド、電動自転車、オートバイへと発展させることができます。そしてある日、自動車をリリースするのです。
\n何かが80%完了した、あるいは80%準備できたと話すとき、それは通常機械学習的な意味合いです。この文脈では、各コンポーネントは決定論的であり、つまり80%とは10個の機能のうち8個が完了していることを意味します。残りの2つの機能が準備できれば、製品をリリースできます。しかし、80/20ルールに従いたいのであれば、80%の機能で製品をリリースし、残りの20%は後から追加することも可能かもしれません。ラジオやエアコンがない自動車のようなものです。しかし、80%の意味は大きく異なる可能性があり、この定義はAI駆動のアプリケーションには当てはまらないかもしれません。
\nThe issue with Summary Statistics
\n![\"Anscombe's](\"/assets/images/anscombes_quartet.png\")
\n上の画像はAnscombe's quartet（アンスコムのカルテット）の例です。これは、ほぼ同じ単純な記述統計量を持ちながら、非常に異なる分布と外見をした4つのデータセットの集合です。これは、要約統計量がいかに誤解を招く可能性があるかを説明する古典的な例です。
\n以下の例を考えてみましょう。
\n| Query_id | \nscore | \n
|---|---|
| 1 | \n0.9 | \n
| 2 | \n0.8 | \n
| 3 | \n0.9 | \n
| 4 | \n0.9 | \n
| 5 | \n0.0 | \n
| 6 | \n0.0 | \n
平均スコアは0.58です。しかし、クエリをセグメントごとに分析すると、大多数のクエリに対して非常に高いパフォーマンスを発揮していることがわかるかもしれません！
\n\n\n苦手なことを認める
\n苦手なことに正直であることは、ユーザーとの信頼関係を築くための素晴らしい方法です。何がうまくいかないかを正確に特定し、自信を持って拒否できるのであれば、自社アプリケーションの限界をユーザーに伝えながら、素晴らしい製品をリリースする準備ができたかもしれません。
\n
システムの限界を理解し、要約統計量を超えてシステムの特性を自信を持って把握できることは非常に重要です。すべてのシステムが同じように作られているわけではないからです。確率的システムの挙動は、先ほどの例とは大きく異なる可能性があります。以下のデータセットを考えてみましょう。
\n| Query_id | \nScore | \n
|---|---|
| 1 | \n.59 | \n
| 2 | \n.58 | \n
| 3 | \n.59 | \n
| 4 | \n.57 | \n
このようなシステムも同じ平均スコア0.58を持っていますが、どのサブセットのリクエストを拒否するかを決めるのはそれほど簡単ではありません...
\n多くのクエリがタイムラインに関するものであるRAGアプリケーションを考えてみましょう。検索エンジンがこの時間制約をサポートしていなければ、うまくパフォーマンスを発揮できない可能性が高いです。
\n| Query_id | \nScore | \nQuery Type | \n
|---|---|---|
| 1 | \n0.9 | \ntext search | \n
| 2 | \n0.8 | \ntext search | \n
| 3 | \n0.9 | \nnews search | \n
| 4 | \n0.9 | \nnews search | \n
| 5 | \n0.0 | \ntimeline | \n
| 6 | \n0.0 | \ntimeline | \n
リリースが迫っていて困っているのであれば、これらの質問がタイムライン質問かどうかを検出する分類モデルを構築し、警告を出すだけで済ませることもできます。アルゴリズムを常により良くしようとするのではなく、製品の設計方法を変えることで、ユーザーに教育し、理解してもらうことができます。
\n\n\nセグメントの検出
\nこれらのセグメントを検出する方法はいくつかあります。分類器を構築したり、言語モデルを使ってカテゴライズしたりすることができます。また、クラスタリングアルゴリズムを埋め込み（embeddings）と組み合わせて共通のグループを特定し、各グループ内の平均スコアを分析することも可能です。唯一の目的は、特定のサブグループ内の活動をより深く理解するためのセグメントを特定することです。
\n
できることの中で最悪の一つは、数か月かけて機能を構築しても生産性がわずかしか向上せず、ユーザーベースのより重要なセグメントを無視してしまうことです。
\nアプリケーションを再設計し、その限界を認識することで、断ることができるタスクの種類を特定し、特定の条件下でパフォーマンスを向上させる可能性があります。このセグメントデータを何らかのIn-System Observability（システム内可観測性）に組み込むことができれば、どの程度の質問が拒否されているかを安全に監視し、カバレッジを最大化するために作業の優先順位をつけることができます。
\nスタートアップで働いていて気づいた危険なことの一つは、私たちはAIがとにかく動くと思いがちだということです...その結果、何を達成したいのかをあまり考えずに、大規模で汎用的なアプリケーションを提供できるようにしたいと考えてしまいます。
\n私の意見では、これらの企業の多くは、1つか2つの重要な領域に集中し、ターゲットとする良いニッチを特定すべきです。アプリが1つか2つのタスクで優れていれば、100人や200人のユーザーを見つけてアプリケーションをテストし、迅速にフィードバックを得ることは不可能ではありません。一方で、アプリケーションが何も得意でなければ、記憶に残り、繰り返し使われるものを提供することは難しくなります。一時的にバズることはあっても、非常に早くユーザーの信頼を失い、離脱率を下げようとする状況に陥ってしまうでしょう。
\n初期段階では、GPT-4を使って予測を行う能力と、フィードバックまでの時間が非常に重要です。迅速にフィードバックを得ることができれば、迅速にイテレーションできます。迅速にイテレーションできれば、より良い製品を構築できます。
\nAIアプリケーションのMVPは、80%の機能を備えた製品をリリースするほど単純なものではありません。むしろ、うまくサービスできるユーザーのセグメントを深く理解し、サービスが得意でないセグメントについてユーザーに説明する能力が必要です。システムの限界を理解し、ニッチに絞り込むことで、記憶に残り、繰り返し使われる価値を提供する製品を構築できます。これにより、自らの強み（得意な分野）を特定し、迅速にフィードバックを得て、迅速にイテレーションすることができ、最終的により良い製品につながるのです。
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