個人プロジェクト
AIを活用した独自のデザインワークフローを構築するため、ゼロから新しいアプリを設計
個人プロジェクト | 2026
概要
AIを活用したUXデザインについて、自身の視点で理解を深めるべく、この個人プロジェクトに取り組みました。テーマは、散歩中に出会った犬を記録するアプリです。当初は気軽な実験として始めたものでしたが、すぐに、AIがデザイン思考を加速させる領域と、その限界がどこにあるのかを真剣に探求する取り組みへと発展しました。
背景
BodygramやIndeedでAIを活用した製品のデザインに携わってきた私は、AIがデザイン業務をどのように変えるか——デザイナーが何を作るかだけでなく、どのように作るか——について、かねてから関心を持っていました。デザイナーに対してAI導入の圧力は高まっているものの、それをうまく行うための明確な指針は存在しません。デザイナーには実験する時間がほとんどなく、企業も目に見える成果がない限り投資に消極的です。そこで私は、独自の実験を行い、具体的な見解を導き出したいと考えました。
そこで、私は一から新しいアプリを設計しました。そのプロセス全体を通じて、Claude、Figma Make、Figma AIを主要なツールとして使用しました。
アプリのコンセプト
私は散歩が好きで、その楽しみの一つは道中で犬に出会うことです。これまで日記に犬種を書き留めてはいましたが、時間の経過とともにどのような傾向があるかを確認する手段がありませんでした。そこで私は、出会った犬を記録し、そこから気づきを得られるアプリを作るチャンスだと考えました。単なる日記ではなく、自分がどういう犬に惹かれるのかを探求するためのツールです。
ユーザー定義
正式な調査計画から始めるのではなく、まずコンセプトを詳細に記述し、プロファイルが実用的なほど具体的になるまで、Claudeと何度も練り直しました。範囲が広すぎる初期の草案を、具体的な背景や動機を持つ人物像にアップデートしていきました。
ターゲットユーザー
毎日散歩をしていて、道中で犬に目を留める人。まだ犬を飼ってはいないかもしれないが、真剣に飼うことを検討している。単に「かわいい犬」というだけでなく、ある犬種に惹かれている。
行動と目標
帰宅後に犬種を調べ、軽いリサーチを楽しみ、記録を残すことをささやかな満足感を得られる習慣としている。入力は迅速で簡単であるべきで、記憶に基づいて行う。写真は不要。時間が経つにつれ、彼らは「あなたは穏やかで優雅な犬に惹かれ続けている」「よく柴犬に出会っている」といった振り返りを求めています。これは、どんな犬を飼うか自信を持って決断するためのデータとなります。
シナリオ
ユキは毎朝犬の横を通り過ぎますが、家に着く頃には犬種を忘れてしまうことがあります。彼女はアプリを開き、1分もかからずに犬種、場所、いくつかのタグを記録します。3週間後、彼女の「統計」タブには、柴犬を5回記録しており、すべて「穏やか」というタグが付いていることが表示されます。このデータは彼女がすでに感じていたことを裏付け、彼女はどんな犬を飼うかの準備ができたと感じます。
競合分析
App Storeで検索したところ、犬の出会い記録に特化した直接的な競合アプリは存在しないことが確認できました。そこで、Claudeを活用して検索範囲を広げ、関連するカテゴリーから類似製品を特定しました：
BarkHappy — 近くの犬や犬連れOKのスポットを見つけるための位置情報ベースのソーシャルアプリ
DogLog — 自分の愛犬の毎日の活動を記録するもの。出会い記録というよりは、ケアトラッカーに近い
DogNote — 飼い主同士で共有できるペット日記
これらのアプリはいずれも、自分の飼い犬ではない犬との出会いを中心に設計されたものではありませんでした。
インフォメーションアーキテクチャ
設定したユーザー像の主要な目標に基づき、3つのタブを定義しました。その後、Claudeを使用して、その構造が成立するかどうかを検証しました：
Diary — 出会いの時系列ログ
犬種 — 出会ったすべての犬種。詳細ページと経時的な傾向を表示
マップ — 地理的にまとめられた出会い。犬種でフィルタリング可能
Claudeからのフィードバックは論理を裏付けてくれたが、優先順位や各セクションの範囲については私が最終決定を行いました。
プロトタイピング：ツールの評価
Figma Make
プロンプトから素早くインタラクティブなプロトタイプを生成でき、出発点としては有用でした。しかし、出力されるのはコードのみで、Figma内でデザインを直接編集する手段がありません。実際の反復作業には柔軟性が不足しています。
Figma AI（First Draft）
私の要件を解釈し、ソーシャルフォトアプリを生成しましたが、私が想定していたものとは異なっていました。反復のためのプロンプト入力は不安定で、頻繁にタイムアウトしました。結局、Figma上で直接デザインすることにしました。
Figma
必要なコントロールが得られました。アイコンやプレースホルダー画像用のプラグインを使って、自分でデザインを構築しました。その過程で、カラーパレットの選択肢の検討、レイアウトのトレードオフの評価、CTA配置の検証など、常にClaudeを相談相手として活用しました。決定権は私にありましたが、Claudeのおかげでフィードバックループが速くなりました。
振り返りと今後の展望
このプロジェクトを通じて、AIが真に役立つ場面と、新たなリスクをもたらす場面について、考えを深めることができました。
良かった点
AIは競合調査を加速させ、ユーザープロファイルを迅速に明確化するのに役立ち、デザインの批評プロセスをより迅速かつ反復的なものにしました。特に初期段階での着手――選択肢の生成や情報の統合――において、その強みが発揮されました。
留意点
私は、本来あるべきよりも反射的にClaudeに頼ってしまっていたことに気づきました。つまり、まず問題と向き合うのではなく、すぐに答えを求めてプロンプトを出していたのです。そのスピードは価値あるものですが、いつ使うかについては慎重な判断が必要です。リスクは現実のものとして存在します。幻覚、バイアス、エコーチェンバーといった問題があるため、デザイナーはAIに盲従するのではなく、常に批判的な姿勢を保つ必要があります。
最大の気づき
AIは、自分の考えを正確に表現できたときに最も効果を発揮します。曖昧なプロンプトでは、ありきたりな出力しか得られません。自分が何を求めているのか、その理由を明確にすればするほど、AIは有用なものになりました。これはそれ自体が、磨く価値のあるデザインスキルです。
次のステップ
プロトタイプの詳細を改善する
ユーザーリサーチ計画を策定し、インタビューを実施する
AIを活用してインタビュー結果を統合し、次のデザイン反復に活かす
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