AIの座席表:得意なことと、最後は自分で決めること

自動化が本当に得意なこと

席を埋めることはいわば「詰め込み問題」であり、コンピューターはこの種の問題を解くのが得意です。この12人が大学時代の友人グループ、この6人が一つの家族、そしてテーブルは8人掛けだと伝えれば、あなたが名前をドラッグして動かすより速く、条件に合った配置を作ってくれます。

• 誰も一人にせずに、すべてのテーブルを定員まで埋める。
• 指定したグループをテーブルをまたいでもまとめておく。
• 欠席の連絡が入った後に人数を調整し直す。

AIには分からないこと

ジェネレーターが知っているのは、あなたが入力した情報だけです。いとこ同士がこの春から口をきいていないことも、ある招待客の元恋人が同じリストに載っていることも、祖母を入り口の近くでバンドから離れた席にしなければならないことも、AIは知りません。座席表を実際に決めるのはこうした制約であり、それをすべて入力するのにかかる時間は、自分の手で部屋の席を決める時間より長くなりがちです。

節約分より先に、準備にかかる手間を数える

正しく比べるべきなのは、生成時間と手作業の時間ではありません。準備・生成・確認をすべて合わせた時間と、手作業での配置にかかる時間です。関係性にタグを付け、離す条件を入力し、結果を確認するために全テーブルを見終わる頃には、たいていドラッグと入れ替えによる普通の作業のほうがすでに終わっています。

• 140人のゲストに関係性のタグを付けるだけでも、それ自体が1時間分のデータ入力になります。
• 誰が作った座席表であっても、結局すべてのテーブルを自分で確認することになります。
• 自分で組み立てた座席表なら、親戚に聞かれても自分の言葉で説明できます。

ゲストリストの行き先を考える

クラウド型のジェネレーターは、あなたのゲストリスト全体、しばしば「誰と誰を離すか」というメモまで含めて、他社のサーバーに渡す必要があります。結婚式や学校の名簿、取引先の名前が並ぶ会社の夕食会にとって、これは軽く見過ごせない代償です。200人分の名前を貼り付ける前に、データがどこに保存されるのか、どれくらいの期間残るのか、何かの学習に使われないかを確認しておきましょう。

同じ座席表にもっと早くたどり着く進め方

まず動かせない決定事項、新郎新婦、両親、メインテーブル、配慮が必要な席から配置してロックします。次に残りのゲストを入れ替えながら部屋を埋め、しっくりこない数テーブルだけを手直しします。こうすることで、機械的な部分では自動化のスピードを活かしつつ、判断が必要な部分では自分の目を残せます。

• 何よりも先に、固定する席を配置してロックする。
• 残りのゲストを入れ替えて、テーブルを定員まで埋める。
• しっくりこない2、3のテーブルだけを手直しする。
• ロックした席には触れずに、それ以外を再度シャッフルする。

自動化は座席表全体ではなく、一つの工程にすぎない

Seat Makerはこの考え方をあえて採用しています。ドラッグ&ドロップで人を配置し、すでに決めたことをロックで守り、残りはシャッフルで埋める。ゲストリストは自分の端末に残ったまま、会場で電波がなくても使え、どのテーブルも自分で確認して納得したものになります。