拓海先生、最近AIでデザインを手伝う話を聞きましてな。うちの若手が「ストーリーボードにAIを使おう」と言うのですが、正直ピンと来ないんです。これ、本当に現場の役に立つんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。結論から言うと、今回の研究は設計の初期段階――アイデアを絵と短い説明にまとめる作業を、AIで大幅に高速化できることを示していますよ。
なるほど。速度が上がるのは分かりますが、品質はどうなんですか。現場の説明資料に使えるレベルになるんですか。
良い質問です。ポイントは三つです。第一にAIはアイデアを広げる『発想支援』が得意です。第二に文章（テキスト）から画像を作ることで、絵が苦手な人でも視覚化できる点です。第三に、AIの提案は設計者の反復作業を助ける補助線として働きますよ。
これって要するに、設計初期の『考えを形にする作業』をAIが代わりにやってくれるということですか？ただの絵作成じゃなくて、考えの整理も助けるのかなと。
まさにその通りですよ。補助の範囲は分かりやすくて、AIは完全な代替ではなく『共同作業者』になるイメージです。ユーザーの短いメモやアイデアから、文章を整え（text-to-text）、そこから画像を生成する流れを一気通貫でサポートします。
なるほど。導入コストや運用コストが気になります。社内で使うときに必要なリソースや注意点はありますか。
投資対効果の視点ですね。要点は三つです。初期投資はクラウドのAPI利用や少量の学習コスト程度で済む場合が多いこと、運用ではプロンプト設計や品質チェックが重要であること、そして内部でのガバナンスや権限の整備が不可欠であることです。特に品質チェックの仕組みを作れば現場導入はスムーズになりますよ。
品質チェックとは、具体的にはどういう作業でしょうか。たとえば間違ったユーザー像や表現が出たら困ります。
その懸念は的確です。運用ではAIの出力を人がレビューするフローと、テンプレート化された安全なプロンプト（指示文）を用意することが必要です。さらに、出力に対して定量的な評価指標を設定し、一定基準を満たすものだけを会議資料に昇格させる運用が肝心です。
なるほど、そこまでやれば現場に出せるわけですね。最後にもう一つ、これを導入すると現場の仕事の何が一番変わりますか。
仕事の質が変わります。具体的には、設計の初期段階で多様な選択肢を短時間で試せるため、決め打ちの設計を避けられる点が最大の変化です。結果として意思決定の精度が上がり、リスクの早期発見につながりますよ。
分かりました。要するに、AIを使えば『考えを短時間で可視化して比較できるようになる』、だから意思決定が速くて精度も上がる、ということですね。うちの現場でも試してみます、拓海先生、ありがとうございます。
