要件定義のアプローチ

AI vs 人間

AIは人間を超えるのか？などの質問をされることがよくある。シンギュラリティと呼ばれているが、超える超えないの単一線上で比較できるものではないと考える。たとえば、計算の速さだけでいうと人間よりも、はるかに早いと言える。

AI導入の両面性

とにかく労働人口の減少によって、機械化やAI化が急がれていると思う。すでに、画像作成や文章作成などは置き換わっている事例も多くみられるようになった。そんな中で、よくあるのが「AIで何かできませんか？」という問い合わせである。

AI時代のDX

DXという概念にも通ずる話だが、デジタル化するだけでは、いわゆるデジタル変革にはならない。ペーパーレス化ってやつだ。同じように、AIを使うことを目的としてしまうと業務に対して便益がない場合も多いようだ。したがって、AIを利用するということをDXと定義するのであれば、日常業務を整理して、どこをAIに任せるのかを検討することが大切である。

AI活用の極意

AIにも得手不得手があり、計算はもちろん得意だが、質問の仕方や指示の仕方で活用レベルは大きく変わる。プロンプトと呼ばれるものはコピーして使えるが、AIを活用しきろうとするならば、自分でプロンプトを考えれる必要がある。つまり、現時点では賢いAIなのではなく、使う側が上手に使わないとならない。

まとめ

AIの使いどころについて、多くは無理やり使おうとするため、AIを活用する場面でないことも多くある。また、ユーザー企業に関わらずシステム会社でもAIの活用は進んでおり、画像の生成やプログラミングの一部はすでに人間が行わなくてもよい段階にある。これから先もこれは加速することだろう。

IT導入の難しさ

IT導入では、どの程度のコストをかけるべきか、その費用がどのように効果を生むかの判断が難しい場面が多い。正解が存在しないため、常に試行錯誤が伴うのが実情である。導入後も改善や調整が続き、理想の形を追い求めて進化し続ける必要がある。これこそが、IT導入のハードルを高める最大の要因である。

「導入＝完成」の落とし穴

「導入すれば終わり」と考えると、ITプロジェクトは失敗しやすくなる。IT導入には明確なゴールがないため、段階的なチェックポイントの設計が重要となる。導入途中で要件が変化することも少なくないが、それを「失敗」とみなすのではなく、「成功への第一歩」と捉えるべきである。柔軟な対応と継続的な見直しこそが、成果につながる道である。

見積もりが難しい理由

目に見えるモノを作る場合とは異なり、ITシステムの見積もりには高い不確実性が伴う。業務の関連性、将来的な拡張性、外部環境の変化など、検討すべき要素は無数に存在する。したがって、本格的なIT導入には、実際の開発にかかる時間の2倍ほどの準備期間を設ける覚悟が必要である。余裕を持つことが、後のトラブル回避にも直結する。

DXがカオスになる訳

システム構築やDXのプロジェクトは、時間の経過とともに当初の目的を見失いやすい。最初に定めた要件が現場の混乱の中で忘れ去られ、後から新たな要求が持ち込まれることで、プロジェクトが迷走していく。現場も対応に追われ、全体が混沌としていく。こうした事態を避けるには、目的の定期的な再確認と明確な進行管理が不可欠である。

まとめ

ITに苦手意識があるからといって「なんとかしてくれ」と丸投げする姿勢では、プロジェクトは成功しない。目的や進捗のチェックポイントといった、数値化できないノウハウの積み重ねこそが、成功への鍵となる。

開発現場の変革

2025年、デザインツールFigmaに搭載されたAI機能が業界に衝撃を与えている。Figma Makeは、AIチャットを通してプロンプトを入力すると、UIデザインを自動生成する。従来、画面設計には専門的なスキルと多大な工数が必要だったが、テキスト入力だけでデザインが生成される時代が到来した。この変化は単なる効率化ではなく、開発プロセスそのものの再定義を意味している。

主要機能

Figma AIは、機械学習を活用したデザインアシスタント機能である。画像生成、背景削除、解像度向上に加え、モックアップへのリアルなテキスト追加やトーン調整が可能だ。さらに注目すべきは「Figma Make」の登場である。Figma Makeは、Figma社が提供するAIデザイン生成ツールだ。テキストで指示を入力すると、UIデザインや画面構成、コンポーネントなどを自動生成する。デザインシステムの公開ライブラリをデザインに反映でき、生成したデザインデータをFigmaのフレームに還元できる点が大きな強みとなっている。

具体的メリット

Figma AI導入による最大のメリットは、開発スピードの劇的な向上である。UIを作るのに通常半日かかる作業も、0フェーズのプロジェクトであれば1時間程度である程度整ったプロトタイプが生成できるため、スピード面で大きく工数を削減できる。また、Figma Makeはチームメンバーやプロダクトオーナー、カスタマーサクセスの方々とやり取りする際に言語化しづらい領域をデザインで表現できる点が強みだ。アイディアレベルのものも即座に形にしてフィードバックを受けられることで、意思決定の迅速化と手戻りの削減が実現する。非デザイナーでもアイデアを視覚化できるため、部門間コミュニケーションが円滑になる。

留意点と活用法

Figma AIの導入にあたっては、適切な活用領域の見極めが重要である。現時点では既存プロダクトの運用フェーズでフル活用するのはまだ難しいものの、新規プロジェクトやモックアップ作成には十分効果的と評価されている。生成されるコードはReactベースの構成になっているため、既存技術スタックとの整合性確認も必要だ。Figma Makeは他職種のメンバーとのコミュニケーションをスムーズにし、アイディア出しを活発にするための共通の思考ツールとしても活用できる点を踏まえ、段階的な導入計画を立てることが成功の鍵となる。まずはパイロットプロジェクトでの検証から始めることを推奨する。

まとめ

Figma AIとFigma Makeは、UI/UX開発の在り方を根本から変革するポテンシャルを秘めている。チャットによるデザイン生成は、開発工数の削減だけでなく、チーム全体の創造性向上とコミュニケーション活性化をもたらす。ただし、既存ワークフローとの統合や適切な活用領域の選定には専門的な知見が求められる。