デザインワークフローの最前線。ログラスでのAI活用の現在地

デザインワークフローの最前線。ログラスでのAI活用の現在地 xP&Aプロダクト本部シニアデザイナー植田香梨

xP&Aプロダクト本部シニアデザイナー植田香梨 ITベンチャー企業にてマーケティングオートメーションサービスの立ち上げに従事し、  UIデザイン、フロントエンド、PdMを経験。その後、株式会社ラクスにおいて勤怠管理、給与管理、請求管理など複数の新規事業の立ち上げに加え、デザイン組織の立ち上げも推進。2024年7月より株式会社ログラスに参画。

そもそもの事業的な背景・課題は... 規模が大きく複雑（シンプルむずい）市況変化が激しいので短期で作らなければいけない（QCDのDがロック）複数のチームに分かれて並行で稼働する（関係者多い）全ての情報はGithubにある（AI使って自分で調べてねスタイル）カオス 😳

データモデルと顧客業務のフィット感が運用のしやすさに直結する事業にとって一番不確実性が高い

AIをどう使うか？どうやってこの不確実性を下げるか？

現在のログラスのAIデザインワークフロー (新規事業向け) コードでデザイン 27つのエージェント/24スキル仕様の探索・デザイン・実装までAI完結

不確実性を下げるために解いた  3つの課題

①速くたくさん作る＝コーテッドプロトタイプ ②質がばらつく ③学びが消える質を保つ蓄積する ※むしろこれしか選択肢がない...

②質を保つ質良し悪し満たすべき最低ライン

②質を保つ満たすべき最低ライン受け入れ条件 = 自動で満たす作る前に決めた合格条件を機械判定  落ちたら満たすまで自動修正（最大3回） ※受け入れとリグレッション観点をあたえて、あっちを直したらこっちが壊れたを防いでます

②質を保つ良し悪し敵対的レビュー＝反映は人が選ぶデザインシステムに準拠しているかライティングガイドラインに準拠しているかデータモデル／アーキテクチャ（spec）に準拠しているか業務理解が「あるべき」を描けているか画面構成の成立性・操作の直感性受け入れ条件・概念設計の妥当性実装物に余計なもの・崩れが紛れていないか
ユーザーのメンタルモデルを混乱させないか…などなど ※コードから観察できる兆候を機械的に集めてから評価を行うことで評価結果のブレを抑えています。

③蓄積する使い捨てる資産にする作り直すたびに学びが積み上がるようにする

③蓄積するコード・デザイン意思決定のログ差し戻し・修正指示パターンを  自動抽出して提案事実を分類し  仮説を出して提案原因を分類し  原因別に改善提案
ガイドラインデザインの原則ワークフローの改善

横断の限界（誠実な現在地）全体を通した時に大丈夫そ？ case1 case2 case3 caseN ・・・

現在のログラスのAIデザインワークフロー (新規事業向け) 組織設計だな 🤔

デザイナーとしてやるべきこと＝事業の不確実性を下げること半年でデータモデルの再設計3回🚀 再設計の回数は、手戻りの数じゃなくて潰した不確実性の数

これは、うちの不確実性から逆算した一例

あなたのチームが、いま一番向き合うべき不確実性は何か？

ありがとうございました！もし具体的な話を聞きたい方はあとでまた話しましょう🥰

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Kaori Ueda

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