▼カラー、テキスト、シャドウスタイルを正しく当てる@Figmaこれは厳しいです。素晴らしいプラグインがあるのでそれで頑張りましょう。ファイルで使用されているフォントやサイズ、カラーなどを全て参照でき、既存のスタイルを一気に当てることができます。プロトタイピングプロトタイプを実際に操作してもらうのは、もちろん実際の人間でないと無理なのですが、それ以外の部分で意外とAIの出番がありました。▼ユーザーテストの書き起こし、まとめ、意見のグルーピングユーザーテストに人間が必要なのは先ほど述べた通りですが、問題はその後です。テストをしたのはいいものの、書き起こしやまとめといった業務が結構大変なのではないかと思います。AI社が提供しているWhisperが精度では勝るらしいです。Whisperを用いた音声認識の文字起こし精度ただ、ChatGPTの要約の精度には少し疑問です。実際に私が書いた記事のリンクを送って要約してもらったところ、一番伝えたいポイントがうまく入っていませんでした。要約しやすい内容をしゃべってくれるとも限らないので、インタビュアー自身の解釈は必ず加えたほうが良さそうです。実装時のコラボレーション最後はエンジニアメンバーとの実装中のやりとりですが、ここもAIを活用するのは難しい印象です。主な作業は以下の通りですが、例えば、コミュニケーションについては、ディスカッションの途中でアイデア出しを頼むことはできるかも、くらいでしょうか。▼仕様(機能要件)をバックログとして、スプレッドシートに書くこれも難しいでしょう。先ほどユースケースを書いてもらいましたが、あれはまずUI設計を初速を上げて書くための土台というニュアンス。機能要件は、今まで設計してきたUIを構造的に理解していないと書くことが難しいです。プロダクトならではの文脈も必要。何よりも正確で厳密である必要があります。ここはかなり骨が折れる作業だと思うのですが、私は現時点でAIを用いた解決方法を見つけられませんでした。「デザイナーの仕事はAIに奪われるか?」の答えはNO長くなりましたが、ここまで読んでいただきありがとうございました。プロダクト設計のプロジェクトにおける面倒な作業を挙げ、それぞれに対するAIでのアプローチを探ってみました。リサーチフェーズは10倍くらいスピードが上がるんじゃないでしょうか。いえ、足を動かして人間の目で体感するリサーチも重要だと感じます。UXデザインやパッケージデザインは、私自身がメインで行っていない分野ですし、より専門性を持った方にアプローチしていただいた方が良いのだろう、と思っています。いうことをしていると、「AIにデザイナーの仕事は奪われるのか?」という問いが必ず出てきますが、私はNOだと考えています。「なぜこれを作りたいのか」「なぜこういう姿勢のプロダクトなのか」「本当に作りたいものはこれなのか」──。プロダクトの設計をする上では、多くの意思決定をチームで行う必要があります。決め方を決めることが大変な場合も大いにあります。プロダクトやチーム全体の方向性を定めるためには、AIが提案してくれた多くの選択肢やアイデアの中から人間が選び取って決めていくことが不可欠だと感じます。成功事例をまた共有できればと思います。当記事ではAIがワークフローにどのような影響を与えるかを探求しましたが、こちらの弊社メンバーのnoteではユーザーインターフェースの未来に対する影響を紹介しています。毎日を少しずつ幸せにするプロダクトをどんどん世の中にリリースするべく、UIデザイナーとしてプロダクト開発に勤しんでいます。