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

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1. 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
2. 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。
3. 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 😳
4. 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
5. AIをどう使うか？ どうやってこの不確実性を下げるか？
6. 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
7. 不確実性を下げるために解いた
 3つの課題
8. 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...
9. ②質を保つ 質 良し悪し 満たすべき最低ライン
10. 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
11. 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。
12. 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
13. 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
14. 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 ・・・
15. 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 🤔
16. 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
17. これは、うちの不確実性から逆算した一例
18. 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？
19. 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🥰