
こんにちは、せせらぎ房です。TRIZは主にハードウエアの発明原理から導かれた考え方ですが、この記事では、その発想の多様性をITサービスの考え方に適用して、理解を深めます。
この記事のポイント
- TRIZの「局所的性質」原理をITサービスに応用し、新たなサービスを設計する方法
- パーソナライズされたUI/UXや異なるデバイス間の連携を通じた新しいユーザー体験
- クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの組み合わせによる最適化
TRIZの「局所的性質」の原理とは

TRIZ(発明的問題解決理論)は、ソ連時代に開発された創造的な問題解決手法であり、イノベーションを促進するための40の発明原理から成り立っています。
その中の「局所的性質」原理は、システム全体を均一ではなく、部分ごとに異なる特性や機能を持たせることで最適化を図る考え方です。
この原理では、システム全体を一律に設計するのではなく、各部分が異なる有用な機能を持ちつつ、互いに連携することが重要です。これをITサービスに適用すれば、より効率的でユーザーにとって利便性の高いサービスが実現可能になります。
パーソナライズされたUI/UXの実現

「局所的性質」原理をITサービスに適用すると、ユーザー一人ひとりに最適化されたUI/UX(ユーザーインターフェース/ユーザーエクスペリエンス)を提供することが可能になります。
具体例
- NetflixやSpotifyでは、ユーザーの視聴・聴取履歴に基づき、個別に最適化されたコンテンツが提案されています。
- Amazonの「レコメンド機能」も、購入履歴や閲覧履歴に応じてユーザーに合った商品を提示することで、購入率の向上につながっています。
- ニュースアプリでは、ユーザーの興味関心に基づき、表示されるニュースや広告をカスタマイズしています。
このように、ユーザーごとに異なるUI/UXを提供することで、利便性と満足度が大きく向上します。
異なるデバイス間での連携

「局所的性質」原理は、異なるデバイス間での連携を強化し、シームレスなユーザー体験を生み出す可能性を秘めています。
具体例
- スマートホームでは、スマートフォンの位置情報に基づいて、家の照明や空調が自動的に調整されます。
- Appleのエコシステムでは、iPhone、iPad、Mac、Apple Watchが相互に連携しており、AirDropを使ってファイルを共有したり、Handoff機能で別のデバイスに作業を引き継いだりすることが可能です。
- スマートスピーカーでは、スマートフォンや家電と連携し、音声指示で照明のオン・オフや音楽再生などが可能になります。
異なるデバイス間で最適な役割を果たすことで、よりスムーズで快適なユーザー体験を実現できます。
データ転送の非対称性

具体例
ダウンロードとアップロードの非対称性
インターネット通信において、ダウンロード速度とアップロード速度には非対称性があります。特にビデオストリーミングやオンラインゲームではダウンロード速度の重要性が高く、一方で一般的なユーザーはアップロード速度をそれほど必要としません。
ビデオストリーミングの最適化
- NetflixやYouTubeなどのストリーミングサービスでは、ダウンロード速度を最大化することで再生の遅延やバッファリングを防いでいます。
- アップロード速度は低めに設定されていることが一般的です。
新たなITサービスへの応用
- リアルタイムストリーミング最適化:ユーザーの通信環境に応じてダウンロード帯域を自動的に調整
- P2Pファイル転送サービス:一部のユーザーにはアップロード速度を重視し、他のユーザーにはダウンロード速度を重視する設計
クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの組み合わせ

「局所的性質」原理は、クラウドとエッジコンピューティングの組み合わせにも適用できます。クラウドでの大量データ処理とエッジでのリアルタイム処理を使い分けることで、より効果的なシステム運用が可能です。
具体例
- 自動運転車では、車載センサーからのリアルタイムデータ処理をエッジで行いつつ、車両全体の最適化や交通データの収集・分析はクラウドで実施しています。
- 医療分野では、患者のモニタリングデータをエッジデバイスでリアルタイム処理し、異常を検知した場合にのみクラウドにデータを送信することで、迅速な対応とプライバシー保護を両立しています。
- ゲームサービスでは、入力やグラフィック処理をエッジデバイスで行い、オンライン対戦データやアカウントデータはクラウドで管理しています。
このように、クラウドとエッジを適切に使い分けることで、レスポンスの高速化やデータプライバシーの強化が実現できます。

デバイスの小型化は、中央集約するコンピュータリソースの考え方から、エッジにインテリジェンスを持たせる考え方にシフトする可能性もありえます。自動運転は道路全体の状況を中央で判断しながら、ここの自動車が状況判断を行うシステムです。
AI・機械学習への応用
「局所的性質」原理は、AIや機械学習システムにも応用可能です。モデル全体を一律に訓練するのではなく、局所的なタスクやデータに応じて最適化することで、精度や効率を高めることができます。
具体例
- ChatGPTやSiriなどの自然言語処理AIは、ユーザーの過去の利用履歴や個別のクセに応じて応答を調整することが可能です。
- 画像認識AIでは、カメラの特性や撮影環境に応じて、フィルターや解析方法を変えることで、認識精度を向上させています。
- 広告配信AIは、ユーザーの行動パターンに応じて広告を最適化し、効果的なターゲティングを実現しています。
AI・機械学習の性能を高めることで、より自然でユーザーに適したサービスが可能になります
まとめ
TRIZの「局所的性質」原理は、ITサービスの設計に革新をもたらす可能性を秘めています。
- UI/UXのパーソナライズ → ユーザー満足度の向上
- デバイス間の連携 → シームレスなユーザー体験
- クラウドとエッジの融合 → 高速化・プライバシー保護
これにより、ユーザー一人ひとりに最適化された体験を提供し、利便性と効率性を両立させることが可能になります。
TRIZの「局所的性質」原理を意識してサービスを設計することで、より高度で競争力のあるITサービスの提供が期待できます。