UI/UXデザイナーの李です。
bravesoftのCDO室では、AIを活用して、デザインプロセスそのものに「BRAVE THROUGH」を起こそうとしています。
目指しているのは、単にデザインを速くつくることではありません。AIによって、より多くの仮説を考え、素早く試し、事業やユーザーにとってより良い意思決定につなげることです。
私自身も、ChatGPTやFigma Makeを日々のデザインプロセスに取り入れています。
この記事では、AIを「デザインを代わりにつくるもの」ではなく、「考える・試す・判断する」を加速させるパートナーとして、実際のプロジェクトでどのように活用しているのかをご紹介します。
この記事でわかること
・ChatGPTで仮説や判断軸を整理する方法
・AIに複数の役割を与えてセルフレビューする方法
・Figma Makeで全体フローや動きを先に検証する方法
AIでデザインを速くするのではなく、デザインの意思決定を速くする。
制作スピードが上がっても、事業やユーザーにとって正しい判断ができなければ意味がありません。私たちは、その判断の質とスピードを高めるためにAIを使っています。
なぜ、AIをデザインプロセスに組み込むのか
デザイナーの仕事は、Figmaで画面をつくることだけではありません。
UX/UIの構成検討、ユーザー視点での課題整理、情報の優先順位、マイクロコピー、インタラクション、そして「なぜこのデザインなのか」をチームに説明するところまで、多くの判断があります。
プロジェクトのスピードが上がるほど、「別の案も見たい」「違う立場からも確認したい」「実際に動かしてから判断したい」と思っても、すべてを試すのは難しくなります。
そこでAIを、作業を代替するためではなく、より多くの仮説を、より早く検証するための仕組みとしてデザインプロセスに組み込んでいます。
ChatGPTで、曖昧なアイデアを「判断できる状態」にする
私はChatGPTを、完成案を出してもらうためではなく、思考を整理し、判断材料を増やすために使っています。
たとえば、
「この画面でユーザーが最初に理解すべきことは何か」
「A案とB案では、ユーザーが受け取る体験はどう変わるか」
「この情報は、本当にこのタイミングで必要か」
と問いながら、曖昧なアイデアを比較・判断できる状態にしていきます。
重要なのは、AIに一つの正解を求めないことです。
たとえばCTAの文言を検討するときも、「どちらが良い？」ではなく、「それぞれでユーザーが受け取る意味はどう変わるか？」と問い、行動喚起の強さ、心理的ハードル、次に起こることの予測しやすさなど、判断軸を増やしていきます。
最終的に決めるのはデザイナーです。
AIを使うことで、「なんとなくこちらが良い」から、「この理由があるから、この案を選ぶ」までの時間を短くできるようになりました。
ChatGPTの中に「小さなレビューチーム」をつくる
デザインレビューでも、単に「このUIをレビューしてください」とは聞きません。
私はChatGPTに、3つの役割を設定しています。
ディレクター
事業・プロジェクトの目的に対して、何を優先して伝えるべきかを見る。
シニアデザイナー
情報設計、UIの優先順位、一貫性、操作性を見る。
ターゲットユーザー
初見で理解できるか、迷いや不安がないかを見る。
同じ画面でも、立場が変われば見える問題は変わります。
複数の視点からレビューすることで、チームに見せる前に「目的とずれていないか」「UIとして成立しているか」「ユーザーが迷わないか」といった論点を洗い出せます。
もちろん、AIはユーザーリサーチや人によるレビューの代わりではありません。人とレビューする前のセルフレビューとして使うことで、レビューの場をより深い判断や方向性の議論に使えるようになりました。
Figma Makeで、作り込む前に「試す」
Figma Makeを取り入れて変わったのは、画面をつくるスピードだけではありません。
一番大きいのは、「何をつくるべきか」を判断するまでの時間が短くなったことです。
Before：手作業で全体フローを整理
以前は、スプレッドシートを確認しながら、
情報を読む → ワイヤーを作る → 画面をつなぐ → 全体を確認する
という流れで進めていました。
そのため、全体像が見えるまでに時間がかかり、作った後で「この画面は必要だったか」と気づくこともありました。
After：AIで先に全体を可視化
今はFigma Makeを使い、個別画面を作り込む前に、まず画面フロー全体を可視化しています。
全体を早い段階で確認できることで、
「このターゲットに本当に必要か」
「省けるステップはないか」
「どこに価値を感じてもらうべきか」
を早く判断できるようになりました。
AIによって、単に制作を速くするのではなく、つくらなくていいものを早く見つけ、本当に必要な体験に時間を使えるようになったことが大きな変化です。
【図1】Figma Makeで全体フローを短時間で可視化。従来はワイヤー作成後に行っていた全体確認を前倒しし、「何をつくるか・何をつくらないか」を早い段階で判断できるようになった。
静止画では分からない体験を、動かして判断する
インタラクションの検証にもFigma Makeを使っています。
光や奥行きが変化する表現、ユーザー操作に反応する動きなどは、静止画だけでは判断しづらく、以前は実装してから「思っていたものと違う」と気づくこともありました。
今はデザイン段階で動く状態をつくり、
「もう少しゆっくり動かした方がいい」
「光の広がりを大きくしたい」
「もっと有機的な動きにしたい」
と試しながら、サービスの世界観や触ったときの印象まで確認できます。
実装方法を細かく詰める前に、「そもそも、この体験は良いのか」を試せることで、検証できるアイデアの幅が広がりました。
【図2】Figma Makeで動きのある表現を早く検証。複数パターンを比較しながら、最適なインタラクションをデザイン段階で判断する。
AIで減らしたいのは「考える時間」ではなく、「考えるまでの時間」
私たちのAI活用をシンプルにすると、3つのステップになります。
ChatGPT：考えるための材料を増やす
↓
Figma Make：動く形にして試す
↓
Designer：比較し、判断する
AIを使うことで、デザイナーの判断が不要になるとは考えていません。
むしろ、短時間で多くの選択肢をつくり、さまざまな視点から検証できるようになるからこそ、「何を選ぶのか」「なぜそれを選ぶのか」というデザイナーの判断力は、これまで以上に重要になります。
AIで減らしたいのは、「考える時間」ではなく、「考えるまでの時間」。
生まれた時間でもっと考え、もっと試し、より良い意思決定をする。
bravesoftのCDO室では、AIを単なる制作効率化のツールとしてではなく、デザインプロセスそのものを進化させるための仕組みとして活用しながら、より良いプロダクト・サービスづくりにつなげていきます。
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