AIに振り回されるのをやめたら、アウトプットの手直しが約87%減った

栗田茉奈

Designer

AIが作るワイヤーのクオリティが低かった原因は、構成を考えないまま頼んでいた自分の指示でした。チームに相談して、進め方を変えた記録です。

1. AI使用に慣れてきた、でも課題が浮き彫りに

GOROでディレクションやデザインを担当している栗田です！
今回は実務でAI活用をする中で直面した課題と、試した改善方法についてお話しします。

GOROでは代表の旭さん主導でClaude Codeの使用で業務効率化を図っています。
実務に追われる中、新しいツールを使用するのは学習コストが高く、ハードルがありましたが、AI勉強会・合宿を経て、やっとClaude Codeが実務で使えるようになってきました。

実務で使用できている例としては、スコープ・スケジュール検討、モニタースライドワイヤー制作、サイトの新機能プロトタイプ制作、ミーティング後のネクストアクションの整理、LINE配信画像のワイヤー制作、議事録作成など多岐にわたります。

AI活用のおかげで自分でできることの幅が広がったり、仕事のスピードが上がったりと、AIをパートナーとして使用する必要性を実感していました。

ただ、1つ困っていたことがありました。
それは、ワイヤーやプロトタイプ制作の際、出てきたアウトプットのクオリティが低く、手直しに時間がかかるということです。

2. 初稿のクオリティが低い

私はこの時、やりたいことだけを雑に伝え、AIに誘導されるままアウトプットを出させていました。AIはYesかNoで答えられるクローズドクエスチョンをしてくれることが多かったので楽でした。

AIは何でも簡単に形にしますが、実務で使用する場合はそれっぽく形になっているだけでは価値がありません。
プロジェクトの背景や想い、これまでの会議や制作物まで文脈が追えたものでないと実際には使用ができないため、AIによるアウトプットが出た後に、何度も修正指示を出してブラッシュアップしていました。
2ページのサイトワイヤーの作成時には、AIに出した手直し依頼は52項目。
理想の形になるまで時間がかかるのが課題でした。

3. 週刊GOROで相談

こんな時は、AIを使いこなせているメンバーがいる週刊GOROで相談です！
チームからの回答には下記のようなものがありました。

手直しは前提だが、構成検討とワイヤー制作は分けて行うことで手戻りが減る。
1回壊して、構成から戻る。その方が早そう。
足りていなかったのはAIをディレクションする力ではないか。
構成検討の前に、参照データ（既存サイトのURL・過去の事例記事・同じ型のビジネスの他社LP構成）をちゃんと学習させることで精度が上がるはず。

結論、構成を十分に考えないままワイヤー制作に進んでいたこと、AIに渡す情報が足りていなかったことに気づきました。

4. やり方を変えて実践した結果

別件でサイトのプロトタイプを作る際、もらったアドバイスを反映して実践してみました。
構成検討を手厚く行い、実現したいイメージの参考を渡した後、プロトタイプ制作を依頼します。

結果、要件は違いましたが、5ページのプロトタイプの作成時にAIに出した手直し依頼は17項目となり、2ページのサイトワイヤーで52項目の手直し依頼をしていた時と比べて格段に減りました！
これは、AIへの手直し依頼が1ページあたり約87%減ったことになります。

以前はAIが主導となって振り回される感覚がありました。何か作ってくれているけど自分はついていけていない感覚です。

時にはAIの意見を聞くことも自分の能力を拡張するために必要ですが、自分の頭で考え、間違いを指摘しリードする向き合い方が、結果アウトプットの精度やスピードを上げることに繋がると実感した出来事でした。

5. まだ足りないこと

以前より手戻りが減ったとはいえ、まだ17項目の手直しがあったことは事実です。
ここからさらに、アウトプットの質と業務スピードを上げるには、完成イメージや参照データの質を上げ、プロジェクトの文脈をできるだけ多く渡すこと。
また、次に似た業務を行う際に、一度得た学びを活かせるように情報を溜めておくことが必要だと考えています。

Claude Codeは複利で効いてくると言います。
より顧客の目的に沿った動きができるよう、AIを自分のパートナーとして、使い方をブラッシュアップしていきたいと思います！

この記事の著者

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栗田茉奈

Designer

ディレクションとデザインの両面から案件に入り、伴走支援も担当。方針づくりからデザインまで、クライアントと一緒に形にしていきます。

栗田

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