AIに作らせる前に、人間が「AIに渡すMVP」を一度作る。ここでいうMVPは、AIが展開を始められる最小制作物である。音声で話す、Figmaに置く、手書きで描く、主題を一文にするなど、形式はその仕事に合わせて選べばよい。人間が何を作りたいのかを最初に判断し、その判断をAIが触れられる形にする。AIにMVPを渡すと、自分の判断を起点に内容を展開し、比較し、整え、別案を作れる。
AIに渡すMVPは人間の初手である
AIに渡すMVPには、AIへの依頼より先に人間が行った最初の判断を残す。完成度は問わない。文章なら主題と数行のメモ、UIなら一画面の配置、映像ならラフな絵コンテ、ブランドなら手書きの形や色の組み合わせでもよい。そこには「何を扱うか」「何を残したいか」「どこに違和感があるか」のうち、少なくとも一つについて人間の選択が入っている。
この初手がないままAIに生成を頼むと、最初に目にする構成、言葉、画面、絵の方向をAIが決める。その出力は人間の比較対象になり、以後の修正もその周辺で進みやすい。AIに初手で叩き台を作らせるとアンカリング効果で思考の幅が縮むで扱った問題は、文章だけでなく、UI、グラフィック、映像、企画でも起きる。人間がMVPを先に置けば、最初の比較対象を自分で選べる。
探索の前に自分の中で結果のイメージを作ると、外部のアイデアを選びながら練り上げられるように、MVPは判断の仮説になる。AIが出した案を見たとき、「こちらの方がよい」という感想だけで終わらず、自分の案から何が変わったのか、何を残したいのかを比べられる。初手には、自分の判断がどこから始まったかを残す役割がある。正解はこの時点で決めなくてよい。
形式は考えたい対象に合わせて選ぶ
音声は、言葉を整える前の連想を出したいときに向いている。何度も口にする言葉、途中の言い直し、急に具体的になる箇所には、本人がまだ説明しきれていない関心が含まれる。言語化されていないコンテキストは音声入力と媒介物の往復から立ち上がるで示した通り、対象の画面や資料を見ながら話すと、何を良いと感じ、何を変えたいのかが出やすい。AIには整えた要約だけを渡さず、話した順序や言い直しも含む音声または文字起こしを読ませる。
Figmaや手書きのスケッチは、位置、大きさ、順序、まとまりを考えたいときに使う。見出しを上に置く、余白を広げる、一つの要素を大きくするという操作には、言葉になる前の優先順位が現れる。デザイナーはエンジニアでいうコードを書く代わりにスケッチを書くという見方では、スケッチは考えるために実行した記録である。AIはその配置を読み、意図を推定し、別の配置を試せる。
主題を一文で渡す方法は、扱う対象を選ぶこと自体が中心になる仕事に向いている。「誰に何を伝えるか」「どの違和感を解くか」「どんな場面を描くか」を一文にする。その一文から先の構成、事例、表現はAIに展開させられる。AI時代の仕事の質は人間が立てた論点をAIとどれだけ考え抜いたかで決まるため、主題だけでも人間が選べていれば、AIとの往復は生成された答えの受け取りから、選んだ論点の検討へ変わる。
MVPの大きさは判断が外に出たかで決まる
MVPの大きさは、ページ数や作業時間では決められない。一文で判断が外に出る仕事もあれば、実際に画面を触るまで自分の判断に気づけない仕事もある。デザインの解像度は理論ではなく手を動かすことでしか上がらないのは、色、余白、視線、操作のテンポを頭の中だけで同時に扱えないからである。その場合は、Figmaで一画面を作るところまでがMVPになる。
MVPに達したかは、その制作物を指しながらAIへ次の依頼を言えるかで判断する。構図なら「この視線の流れは残したい」、文章なら「話の中心はここだが、説明の順番は組み直してほしい」、手書き案なら「この不安定さを保ったまま、別案へ展開してほしい」と言える状態である。残す判断と試してほしい変更を特定できればよい。何を残したいのか言えない場合は、もう少し人間が作る。AIへ頼みたい変更が言えない場合は、制作物を見たり触ったりしながら違和感を探す。
作りながら考えるプロセスが思考を明確化し、創造的な問題解決を促進するため、MVPを作る時間も本番の思考に含まれる。AIを使う前の準備作業として切り離すと、短く済ませることだけが目的になってしまう。作ってみた結果、最初の主題が違うと分かることもある。その変更も、AIが大量の案を作る前に行った判断に含まれる。
AIへの依頼はMVPの続きを指定する
MVPを添付するだけでは、AIはそこにある情報を平均的なパターンへ当てはめる。依頼では、MVPのどこを自分の判断として残し、どこをAIに考えてほしいかを書く。音声なら、繰り返し出てきた主題を抽出しつつ、本人の言い回しを残す。Figmaなら、情報の優先順位を維持しつつ、画面構成を比較する。手書きなら、形の特徴を保ちつつ、用途に応じた精度へ展開する。主題なら、その命題を崩さず、反例や隣接概念を出す。
この指定によって、人間とAIが同じものを見ながら反復できる。AIの案が外れた場合も、「イメージと違う」で止まらず、元の制作物のどの判断が消えたかを示せる。AIに任せると遅いという感覚は、自分の判断が言語化されていないことを測っているという診断に対して、制作物は言葉だけでは表せない判断まで指し示す助けになる。人間は元の形とAIの案を比べ、残す、戻す、別の変数を試すという指示を出せる。
AIに渡すMVPは更新される仮説である
人間が先に作ったMVPも、AIとの往復で変えてよい。MVPは、検討を始めるための仮説である。AIから出た構成が主題をよく表していれば採用し、予想していなかった案が目的に合えば元の形を更新する。AIアウトプットの批判的検討が思考の解像度を向上させる本質的メカニズムであるため、価値は、差を見て自分の判断を更新することにある。元のMVPを維持するかどうかも、その都度判断する。
人間がMVPを作ることで、AIの提案を採る理由も捨てる理由も自分の言葉で持てる。MVPが小さくても、主題、構図、言葉、順序のどれかを人間が選んでいる。その選択を起点にAIが案を増やし、人間が比較して選び直す。この順序なら、AIに作らせる行為そのものが、人間の判断を薄めず、その判断を試す反復になる。