AIデザインワークフロー

何ができそうか

具体的なアイデア提案：
「AIによるUI生成を人間のデザインスキルと技術的要件に最適化する、多段階リクエスト型ワークフローの設計」

提案内容の詳細：

1. AI生成の「デザインスキルパラメータ」の設定（カナリーの「デザイナー人格」のスキル化を応用）
   • デザイナーが定義した「デザインスタイルガイド（例：ナビゲーションの深さ、カラーパレットのバリエーションルールなど）」をAIに学習させ、生成フローに組み込む。これにより、AIが単なるパターンに収束せず、デザインの一貫性を保ちつつ多様性を維持できる。
2. 開発チームへの適応的な成果物伝達（LINEのワークフロー設計を応用）
   • AIが生成したUI案が「技術的実装可能性」と「UI設計の適切性」の両方を満たすよう、開発者が実装可能な範囲を事前に定義し、AIにフィードバックさせることで、生成結果が技術的課題とマッチした状態で開発チームに届く。
   • 例：AIが生成したUIがiOS専用のコード構造を前提としていた場合、Androidチームが受け取る際の自動変換処理を事前に設計。
3. リクエスト型のAI操作フロー（デザイン・エンジニアの協働を促す仕組み）
   • 「デザイン要望 → AIによる案生成 → エンジニアによる技術的フィルタリング → 限定された選択肢を元にデザインチームが最適な案を確定**」と、ステップを明確にして、AIを「デザイン支援ツール」として位置づける。

効果と期待される成果：

• AIが技術・デザインの両面の制約を考慮した成果物を生成し、人間の判断を「過剰な最適化」から解放。
• エンジニアとデザイナーの役割を明確化し、混在チームでのワークフローの効率化を実現。
• 画一的なUIを回避しつつ、プロダクトに合った「最適なデザイン案」の生成を自動化。

元になった記事

• AIの成果物を人が受け取るための設計ワークフロー
• ありがちなUIに収束させない生成フロー。カナリーでの「デザイナー人格」のskill化について｜Cocoda