DMMのデザイン組織では、AIのデザイン業務への活用を推進するため、特設プロジェクトを置いて検証を進めています。
今回は、その中で検証されてきたUXデザインへのAI活用方法を、既存のデザインプロセスに組み込む形で、社内に浸透させていく流れについてまとめます。
前述したように、2023年の後半からDMMデザイン組織では、デザイン業務へのAIの活用について力を入れて検証を進めています。
約1年の間、各領域から代表のデザインメンバーを集め、「デザインAI推進プロジェクト」を運営。UXデザイン、UIデザイン、クリエイティブの3領域にまたがってAIを実務で活用することを検証してきました。
現在は、業務活用に向けた技術検証を終え、デザイン業務での生成AI活用を検証し始めています。
検証開始から途中段階での成果については、以下の事例にもまとめられています。
UXデザインの実務で活用するフェーズへ
検証の結果、例えばバナー生成などの技術は、すでにいくつかの事業部で運用が開始されてきました。
そして、UXデザインの業務 (ex. ペルソナ設計、プロダクトの体験全体の整理、改善施策の決定...) もまたAI活用の報告が多数集まってきたので、それらを他の事業やサービスでも汎用的に使えるようにブラッシュアップするアクションを始めました。
- UXデザインの専門家以外も、AIに助けてもらい基本的なUX検討をできるようにする
- UX検討の様々なシーンでAI活用可能なことを多くのメンバーが実感できる成功体験を作る
という2つを目的にアクションがスタートしました。
「DMM総合トップリニューアル」などの全社横断プロダクト案件を担当しているデザイン部 第1グループの泉谷、動画事業のプロダクトデザインを担当している北島、企画開発部に所属する西の3名のUI/UXユニットが、プロンプトを作る。そして、UI/UXデザインのスペシャリストで、デザインAI推進PRJのPRJリーダーでもある齊藤が全体監修する体制で挑みました。
AIの技術的な特性上、「ターゲット理解/分析」と「改善指標の設計/施策アイデアの発散」の2つのポイントで広く業務導入を目指しました。
今回の取り組みのポイントは、すでに定義されているUXデザインの業務プロセスに合わせてAIを活用できるポイントを示すことです。
いきなり「tips的にAIが使えるよ」と情報を出しても、日々の業務に深く根付かないと考え、すでに社内に浸透しているデザインプロセスの中でAIで代替できそうな業務がないか？という視点で考えていきました。
すでにDMMでは、デザインセンターであるデザイン部の面々が、齊藤が研修として作ったUX検討フローを数年かけて、支援先の事業/サービスに多数導入し浸透させていました。
新たにデザインプロセスから提唱しだすと、浸透までに時間がかかるため「UX検討フローの型に沿って、その実務工程の一部をAIで代替していくような考え方」でアクションを組み立てました。
大きく「検証」「浸透」の2ステップに分けて、実務活用を検証し、デザイナー以外の職能メンバーも再現性を持って活用できるように推進しました。
まずは検証段階として、既存のUXデザイン業務のどこにAIを活用できそうか、デザインAI推進プロジェクトで収集した社内事例を選定、再現性を確保できるかの実証実験を行います。
具体的には、業務プロセスごとにいくつものプロンプトを用意し、実際にAIに回答を用意してもらいます。 「業務で実際に使う観点でも耐えうる回答になるか？」という観点を踏まえ、プロンプトの改善を繰り返していきました。
結論として、制約条件を明確にしながら業務フローを段階的に追って回答してもらうことで、「ターゲット理解/分析」と「改善指標の設計/施策アイデアの発散」のプロセスであれば精度の高い回答が得られることが分かってきました。
(イメージがしやすいように、本事例の最後に研修で利用したプロンプトを掲載していますので、ぜひご活用ください)
次に、今回見つけたAI活用手法を、デザイナー以外も含め所属組織に関係なく浸透していきます。
具体的には、過去に開催した「UX研修」を踏襲しながら「生成AI活用アップグレード版」と題して、社内向けに研修イベントを設置することにしました。
アップグレード版という形で提供することとしたのは、前述の通り、すでに浸透している業務プロセスを一部アップデートする、という立て付けにすることでハードルを低くし、デザイナーだけでなく広く社内に受け入れてもらうことができると考えたためです。
研修内容としては、「検証ステップ」にて一部の事業をサンプルに検証してきたAI活用プロセスを、参加者が所属する事業を題材に、それぞれプロンプトを実行してもらう実践型のワークショップとなっています。
このような形で実施した背景には、深く広い浸透と、応用事例の収集の2つの目的がありました。浸透だけでなく、実務利用できるプロンプトの検証のためにも、サンプルを一気に増やしておくことが重要でした。
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深く広い浸透
オンラインワークショップ形式なので、AIの利用経験が少なくても一緒に試せる
すでに浸透しているUX検討フローに沿っているので、行っている内容の理解が早い
参加者一斉に実践するので、他者の成功事例もその場で見て成功体験を共有できる
応用事例の収集
短時間で多くのメンバーに使ってもらい、再現性が担保されるかを検証する
その場で生まれる、応用例や事象を得て今後のプロンプトの精度向上の糧にする
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Slackのチャンネルで広く募集をかけたところ、100名を超える申し込みが集まりました。
すでに定義されているUXデザインプロセスを前提とするために、参加者には過去のUXデザイン研修の動画を見てきてもらうように宿題を出しています。
当日も実践形式で、各事業部の状況に合わせてプロンプトを実行してもらいました。
ワークショップの結果として、合計で約250件ものアウトプットを一気に生みだすことができました。
参加者の実感としても「今回のプロンプトの精度は事業に耐えうるものである」という感想が生まれていました。
今後は彼らを中心に、DMMの各事業部へAIを活用したUXデザインプロセスが浸透していくことを期待しています。
デザインへのAI活用は、まだまだ日が浅く、AIモデルの進化と合わせ日進月歩の領域です。
今回紹介したUXデザイン以外の分野でもバナー生成やLP生成など、デザインAI推進プロジェクトメンバーを起点に様々な業務導入と応用のサイクルが回っています。
DMMでは、先陣を切ってAIを活用することで、新しいデザインプロセスをいち早く実証できている組織であり続けることを目指しています。
このようなテクノロジーと共に新しいデザインプロセスをサービスに活かしたい方は、ぜひDMMのデザイン組織に参加いただければと思います。
最後に、今回開発した、実務でも利用可能性が高いと判断している「ペルソナ作成」のプロンプトの一覧をこちらにまとめました。お手元のLLMの生成AI (例：ChatGPT 等)で、よろしければ試していただけると嬉しいです。
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1. AIを用いてターゲット属性の「生成」を行います。
プロンプト (*下記のうち、{任意のプロダクト名} と記載された箇所については、ご自身の調べたいサービスに応じて変更した上で、生成AIで実行してください。)
2. 生成したターゲット属性の「選定」を行います。
プロンプト (*下記のうち、{任意のプロダクト名} と記載された箇所については、ご自身の調べたいサービスに応じて変更した上で、生成AIで実行してください。)
3. 選定したターゲット属性を「深堀り」し、より詳細な人物像にしていきます。
プロンプト
4. 「生活サイクル (タッチポイント)」や「生活についての価値観」を生成。より具体的な人物像に近づけます。
Step1：生活サイクル｜プロンプト
Step2：衣・食・住の考え方｜プロンプト