AIデザインシステム – 実現可能か？

AIの活用により、デザインシステムの作成、管理、拡張に革命が起きようとしています。業界の専門家は、AIがコード生成やコンポーネントのサイズ変更、文書化などの反復作業を自動化することで、デザインシステムの構築・維持にかかる時間が大幅に短縮されると予測しています。

AIを活用したデザインシステムには、柔軟性、データ駆動性、拡張性が求められ、UXPin Mergeは、AI主導型デザインシステムを実際のコードでサポートする統合プラットフォームを提供しています。これにより、デザインのスピードと精度が向上し、デザイナーと開発者の間の連携も強化されます。UXPinの無料相談およびトライアルはこちらから。

AIデザインシステム とは

AI デザインシステムは、人工知能によって構築されたデザインシステムの一種であり、一貫性の構築と維持をデザイナーのみに依存する従来のデザインシステムとは異なり、ML（機械学習）アルゴリズムとデータ駆動型インサイトを活用して、反復的なタスクの自動化、UI デザイン要素の作成、デジタル製品全体の一貫性の確保を行います。

AIデザインシステム の実例

すでにデザインシステムの構築と最適化に AI を活用している企業はあり、反復作業の自動化、拡張性の向上、全体的な効率性の改善に注力しています。以下に注目すべき例を挙げてみましょう：

• GitHub：GitHub のデザイン責任者であるダイアナ・マウンター氏は、AI でデザインシステムの構築と開発が大幅に加速していることから、新しいレイアウトの生成やコンポーネント間の一貫性の確保がしやすくなったと述べており、AI によって、GitHub は面倒なデザイン作業は自動化され、より戦略的でクリエイティブな作業に集中できるようになっている。
• Airbnb：Airbnbは、機械学習アルゴリズムを使って１５０以上のデザインコンポーネントの分類や理解をすることで、AI をデザインシステムに統合しており、これによって、ユーザーの行動や好みに基づいたプロトタイプの作成が AI で自動化され、デザインシステムの作成と維持に必要な手作業が軽減される。
• Spotify：Spotify は、AI を活用した予測分析によってデザインシステムを改良し、ユーザー体験を個別化している。同社の AI 搭載 DJ がアルゴリズムを使ってユーザーデータを分析し、ユーザーの好みや期待に沿ったデザイン決定を生成することで、適応性とパーソナライズ性に優れたデザイン システムが実現する。
• IKEA：IKEA は「IKEA Place」アプリを通じて、AI を活用してユーザー宅の家具配置を可視化する。このアプリで、顧客が自分のスペースにアイテムがどのように収まるかを確認できるだけでなく、レイアウト生成プロセスが自動化されることで、同社内のデザインシステムの効率化の貢献になっている。
• Autodesk’s Spacemaker AI：Autodesk が買収した Spacemaker AI は、AIを使って敷地計画や都市レイアウトを最適化する。このツールで複雑なデザインモデルの作成が自動化されることから、建築家やプランナーは日照や騒音レベルなどの環境データに基づいて AI が生成した建物レイアウトの提案を得られる。この AI 主導のアプローチが Autodesk の大規模なデザインシステム戦略に統合されることで、デザイン決定の拡張性と精度が上がる。

企業は、AIをデザインシステムに統合することで、一貫性やスケーラビリティを保ちながら、反復作業の自動化やリアルタイムのインサイトの提供、ユーザー体験の個別化を実現しています。さらに、AI活用の拡大により、この分野での採用やイノベーションが今後増加すると予想されます。

デザインシステムに AI を組み込む主な利点

反復作業の自動化

AI は、コンポーネントのサイズ変更、レイアウトの生成、スタイルの一貫性の維持といったありふれたタスクを処理できるため、デザイナーは戦略的でクリエイティブな作業に集中することができます。これにより、より迅速なイテレーションが可能になり、手作業による調整に費やす時間が軽減されます。

既存のデザインシステムの拡張

AI は、デザインシステムのガイドラインに準拠したコードバックされたコンポーネントを生成できるため、製品間のデザインの一貫性を維持しやすくなります。これにより、AI が生成するデザインは、既存のデザイン基準や開発手法に沿ったものとなります。

マルチブランドのデザインシステムの迅速な構築

AI はデザインシステムを分析し、特定のブランドに適応する UI コンポーネントやデザイン要素を作成することができ、この機能によって、デザイナーは品質や一貫性を損なうことなく、ユニークな体験を提供することができます。

Analysis and Predictions 分析と予測

デザインシステムの有効性を測る時間が誰にあるのでしょうか。このタスクは AI（人工知能）ツールに任せるといいでしょう。AI はユーザーのインタラクションをリアルタイムで監視することから、ユーザビリティの問題に対するインサイトが得られ、さまざまなデザイン要素に対するユーザーの反応を予測することができます。これでデザイナーは、情報に基づいた決定を下し、より速く反復することで、最適なユーザー体験を確保することができます。

テキストプロンプトを使って UI 要素を生成する

AI で、基本的なテキストプロンプトから、スペーシングやタイポグラフィのスケールなど、デザインシステムの基本要素を生成できるようになりました。これで、初期設定に必要な時間が大幅に短縮され、チームは最初から構造化されてきちんと文書化されたデザインシステムを維持することができます。

UI デザインにおける ChatGPT の使用についての記事はこちら。

デザインシステムにおける AI の課題

アクセシビリティと倫理的AI

AI を活用したデザインツールが、ハンディキャップのあるユーザーなどのどんなユーザーにとってもアクセスできるものであることを保証するのは、依然として重要な課題です。Google Design によると、AI は、偏見が強化されることなく、ユーザーの包括性が確保されるように、慎重にトレーニングされないといけません。

そしてデザイナーは、AI が生成したコンポーネントが多様なユーザーグループとどのように相互作用するかを考慮し、アクセシビリティを最初からテストする必要があります。

HCD（人間中心デザイン）の維持

AI はルーティンワークを処理することには長けていますが、人間の直感や共感、感情的知性に取って代わることはできません。

デザインシステム大学の創設者であるダン・モール氏は、（Webflow の AI に関する記事にあるように）AI は「何が良くて何がダメなのか、何が人間に感情的に響くのか、何がただのガラクタなのかを判断できるところまで到達していない」と強調しています。なので、デザイナーは AI を人間の意思決定の代替物としてではなく、彼らの創造性をサポートする補完的なツールとして使わないといけません。

プライバシーとデータセキュリティ

AI システムは多くの場合、洞察力を生み出し行動を予測するのに、大量のユーザーデータに依存しています。そしてデザイナーは、ユーザーのプライバシーを保護し、信頼を築くために、このデータが責任を持って収集、保存、使用されることを保証する必要があります。なので、アダム・ファード氏のデザインスタジオが述べているように、AI 駆動型のデザインシステムはデータセキュリティを優先し、ユーザーデータがどのようにデザインの意思決定に活用されるのかについて透明性を保つべきです。

AI 駆動型デザインシステムの課題に対処するためのおすすめヒント５選

• インクルーシブなトレーニングデータ – さまざまな属性、能力、文化的背景を反映した多様なデータセットで AI モデルをトレーニングする。これにより、バイアスの減少や、生成されたコンポーネントの幅広いユーザーへの対応が保証され、アクセシブルでインクルーシブなデザインシステムの作成に対応できる。
• バイアス監査と継続的監視 – AI モデルのバイアスと倫理的公平性を定期的に監査する。また、継続的な監視によって偏った行動を検出して対処することで、AI ツールのライフサイクルを通じて中立性と包括性が維持される。
• 人間による監視を伴う反復デザイン -最初の提案の提供やコンポーネントの生成は AI がやり、その出力を人間が確認して改良する反復的なデザインプロセスを採用する。このアプローチで、HCD（人間中心デザイン）の原則が維持され、AI が生成した要素は感情的なレベルでユーザーの共感を得られるようになる。
• データ収集の最小化とプライバシーの強化 – データ収集は、AI のトレーニングと改善に必要なものに限定する。匿名化技術と暗号化を適用してユーザーデータを保護し、データ使用ポリシーを明確に伝えることで透明性を維持し、ユーザーの信頼を築き上げる。
• 透明性のある文書化とコミュニケーション – AI モデルの学習方法、使用データ、包括性と安全性の確保のために取られた倫理的措置を文書化する。透明性のある文書化で信頼が育まれ、デザインシステムにおける AI の責任ある使用が促される。

UXPin で AIデザインシステム を構築する方法

Uizard や Framer など、現在市場に出回っている多くのデザインツールには、プロトタイプやコンポーネントの自動化のための AI を活用した機能がありますが、開発とシームレスに統合する統一プラットフォームには欠けています。このようなツールは、速やかなイテレーションやアイデア出しには効果的ですが、デザインの一貫性の維持や、開発可能なコンポーネントの大規模な作成に関しては、多くの場合不十分です。

そこで UXPin Merge の出番です。他のツールとは異なり、UXPin Merge は、デザイナーとデベロッパーがデザイン環境内で実際の React または Web コンポーネントを使って作業することができるエンドツーエンドのデザインプラットフォームです。また、AI Component Creator が追加されることで、テキストプロンプトや画像からコードバックされたコンポーネントを自動生成し、デザインと開発のギャップを埋めることによって、この機能がさらに強化されます。

UXPin を使うと、単に孤立してデザインするのではなく、開発コードベースと同期した完全でスケーラブルな一貫性のあるデザインシステムを作成できます。では、その強力な機能を活用して、AI 駆動型のデザインシステムをゼロから構築する方法を見てみましょう。

ステップ１：UXPin でデザインシステムを設定する

UXPinのデザインシステムがどのように機能するかについての、古いが素晴らしい説明。

• 新しいデザインシステムを作る

• • UXPin を開き、ダッシュボードの上部にある［Design System（デザインシステム）］タブに移動する。
  • ［Create Disign System（デザインシステムの作成）］ボタンをクリックする。まっさらな状態から始めるには、「ゼロから作成」オプションを選択する。
  • デザインシステムに名前を付け、例えば、「Web アプリケーション用 AI デザインシステム」など、その目的を定める。

• 主要な要素を定める

• • デザインシステムのインターフェースで、色、タイポグラフィ、スペーシングなどの主要な要素を設定する。
  • 色：プライマリー（主）カラー、セカンダリー（副）カラー、ニュートラルカラーを追加する。その際、HEX コードを入力するか、Web サイトの URL から直接色をインポートできる。
  • タイポグラフィ： フォントファミリー、ウェイト、サイズを追加して、見出し、段落、キャプションなどのテキストスタイルを定める。
  • スペーシングとグリッド： スペーシング値とグリッド構造を設定して、デザインの一貫性を確保する。

• デザイントークンを作成する

デザイントークンは、色、タイポグラフィ、スペーシングなど、UI の構築に必要なデザインの決定を表すスタイル値であり、一貫性を維持し、さまざまなプラットフォーム間でシステムを拡張するために、デザインシステムで使われます。

ステップ２：AI Component Creator で UI コンポーネントを生成する