TechCrunch 2023/12/6 00:35:09(JST)
大規模言語モデル（LLM）は一般化されつつありますが、AIアシスタントを成功させるためには、単に既存のモデルを使用するだけではなく、ユーザーの問題を解決するアプリケーション層の開発が重要です。技術だけでは競争力を持続させることは難しく、革新を達成するためには製品やデザインの実験が必要です。TikTokはそのような製品の創造性が成功の要因であり、アルゴリズムだけではなく、ユーザー体験やクリエイターツールなどの要素も重要です。”
“他のアプリと同様に、TikTokの成功もアルゴリズムによるものだと考えられがちですが、他の推薦エンジンも非常に強力です。しかし、TikTokはアルゴリズムを新しい形で提供し、ユーザーがスワイプで簡単に投票できる無限のストリームを作り出しました。また、短い動画に重点を置くことで、TikTokはユーザーの好みを素早く学び、アルゴリズムにデータを供給することができました。さらに、TikTokは優れたクリエイターツールも提供し、誰でもスマートフォンから簡単に動画を撮影・編集できるようにしました。”
“現在、短い動画アプリの競争は、アルゴリズムだけでなく、忠実なユーザーベース、クリエイターへの収益分配、コンテンツのモデレーションなど、プラットフォーム全体のエコシステムによっても決まります。魅力的なアルゴリズムは必要条件ですが、差別化を図るためには他の機能も必要です。”
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引用元の記事：Analytics can solve generative AI apps’ product problem.