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IT・システム開発 / 学習・実践段階

デザインを言葉にするところから

コンセプト説明やコピーに悩む制作現場で、AIの使い方を文章以外へ広げ、職種ごとの次の実践を考えた事例。

この事例で確認できたこと

参加者の記録には、制作工程に結びついた活用案が挙がっています。また、PM向けに提示した内容が期待に沿っていたとの反応が確認されています。

挙げられた制作上の活用案や、PM・AI駆動開発の次期プログラムは、実装・実施済みの成果とは区別しています。

業務を表現した生成イメージ
生成イメージ / 実際の顧客・現場の写真ではありません

この実践を読むための前提

業種
IT・システム開発
取り上げる課題
制作が特定の人に集中する
取り組みの段階
学習・実践段階
結果の読み方
挙げられた制作上の活用案や、PM・AI駆動開発の次期プログラムは、実装・実施済みの成果とは区別しています。

現場の課題

ChatGPTやClaudeはアイデア出しに使っていましたが、用途はテキスト中心でした。デザイナーには、情報の整理や制作コンセプトの言語化が苦手だという自覚がありました。

説明図、Webサイトの仮テキスト、映像表現。制作工程の中には、まだAIを使う手段が見えていない仕事がありました。

取り組んだこと

制作の仕事に沿って選択肢を増やす

対話型のカスタムプログラムとオンラインプログラムを実施。参加者は、図解のベースづくり、コピー案の検討、制作したビジュアルを動かすことなど、具体的な活用先を挙げています。

次の内容を職種ごとに分けて検討する

その後の打ち合わせでは、要件整理や進捗・外注管理を担うPM・ディレクターと、コードを書く開発者を分けて、次のカリキュラムを検討しました。AI駆動開発も、この段階での検討テーマです。

確認できた変化

参加者の記録には、制作工程に結びついた活用案が挙がっています。また、PM向けに提示した内容が期待に沿っていたとの反応が確認されています。

挙げられた制作上の活用案や、PM・AI駆動開発の次期プログラムは、実装・実施済みの成果とは区別しています。

AXRの考察 / 自社で考えるなら

この実践を次の仕事へ

「制作職」とひとまとめにせず、言語化、素材づくり、品質確認、進行管理に仕事を分ける。AIを使う対象が変われば、必要な学びも変わります。

  • 担当者がつまずくのは、つくる作業か、意図を伝える作業か。
  • 専門職の判断を残しながら、何を試作に使えるか。
この章は事例をもとにした考察です。事例企業での実施内容とは区別しています。

この課題に関連する支援

同じ課題を自社で考えるためのサービス案内です。この事例の契約内容を示すものではありません。

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社名を伏せ、実施・検討記録と参加者の報告をもとに編集しています。参加者の実感と、実測された成果を区別しています。

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