AIがアイデアを画面・ロジック・フローに変える方法

「画面・ロジック・フロー」が指すもの

「アイデアを画面、ロジック、フローに変える」と言うとき、それはプロダクト計画を具体化するための三つの関連した層を指します。

画面：ユーザーが見るもの

画面はユーザーが触れるページやビューです：サインアップページ、ダッシュボード、設定画面、「タスク作成」フォームなど。画面は単なるタイトルではなく、中身（フィールド、ボタン、メッセージ）と目的（その画面でユーザーが何を達成しようとしているか）を含みます。

フロー：目標への道筋

フローはユーザーが目的を達成するために画面間をどう移動するかを示します。フローはガイド付きの経路のようなもので、何が最初に起き、次に何が起き、最終的にどこに到達するかを示します。通常、フローには「ハッピーパス」（すべてが順調に進む場合）と、例外（パスワード忘れ、エラー状態、既存ユーザーの復帰など）が含まれます。

ロジック：ルール、判断、システムの振る舞い

ロジックはシステムが裏側で決定したり強制したりするすべてです（画面上で説明されることも多い）：

• ルール（パスワード要件、プラン制限）
• 判断（ユーザーをオンボーディングに送るかスキップするか）
• 状態（ログアウト／ログイン、トライアル／有料）
• エッジケース（重複メール、接続が弱い、データが空）

プロダクト計画での関係性

実践的なプロダクト計画はこの三つを結びつけます：

• 画面が構成要素を定義する。
• フローがそれらのブロックをつなげてユーザーの目標を達成させる。
• ロジックが何が許可されるか、条件によって何が変わるか、期待通りでないときにユーザーに何を見せるかを定義する。

AIはここで役立ちます。散らかったメモ（機能、希望、制約）を取り込み、これら三層の最初の案を提案してくれるため、チームは修正・精緻化に集中できます。

小さな例：サインアップ → オンボーディング → 最初のタスク

簡単なタスクアプリを想像してください：

• 画面: サインアップ、メール確認、オンボーディングの質問、最初のタスク作成、タスクリスト。
• フロー（ハッピーパス）: サインアップ → メール確認 → オンボーディング → 最初のタスク作成 → タスクリスト。
• ロジック: メールが既に使われている場合は「アカウントが存在する」と表示しログインオプションを提示する；検証をスキップした場合はアクセスを制限する；オンボーディングが未完了なら後で促す；最初のタスクを作ったら確認状態を表示してからタスクリストに移る。

これが核となる意味です：ユーザーが何を見て、どう移動し、どんなルールが体験を支配するか。

生のアイデアが計画になる前に詰まる理由

生のプロダクトアイデアは整ったドキュメントとして現れません。スマホのメモ、長いチャット、会議のメモ、紙のスケッチ、音声メモ、サポートチケット、締切直前の「もう一つ」的な考え――それらが混ざって到着します。それぞれは価値があるかもしれませんが、一緒にするとクリアな計画に変えるのは難しいです。

混乱の中間地帯：重複、矛盾、欠落

すべてを一箇所に集めるとパターンが見えてきますが、問題も出てきます：

• 同じアイデアが五通りに説明されている（「保存して後で見る」「ウィッシュリスト」「お気に入り」「ブックマーク」）。
• 要件が矛盾する（「ゲストで購入できる」 vs 「セキュリティでログイン必須」）。
• 重要なステップが抜けている（「支払い失敗の後はどうする？」「過去の請求書はどこで見られる？」）。

これらはチームが間違っているサインではありません。人やタイミング、前提が違うところから来た入力では普通に起きます。

目的が不明確だとフローが乱れる

「なぜ」を固めないとアイデアは詰まります。目標がぼんやりしていると（「オンボーディングを良くする」）、フローは余計なステップやオプション、曖昧な判断点の寄せ集めになります。

一方で「新規ユーザーがアカウントを接続し、2分以内に1つの成功したアクションを完了できるようにする」という目標なら、チームは各ステップをその目的に照らして判断できます：そのステップは目的に近づけるか、ただのノイズか？

明確な目標がないと、チームは画面の是非で議論しがちになり、フローは複雑になって複数目的を同時に満たそうとします。

隠れコスト：後の手戻り

構造がないと決定が先送りされます。それは最初は速く感じます（"デザインで決めよう"）が、実際には痛みを下流に移します：

デザイナーがワイヤーフレームを作ると欠落した状態が見える。開発者がエッジケースを問う。QAが矛盾を見つける。関係者がその機能の本来の意図で合意できない。すると全員が巻き戻してロジックを書き直し、画面をやり直し、再テストをする。

手戻りは多くのパーツがつながった後に起きるためコストが高いのです。

「アイデアが多い」ことは「整理されたアイデア」ではない

ブレインストーミングは量を生みます。計画は形を必要とします。

整理されたアイデアには：

• 明確な目標と成功基準
• 少数のユーザータスク
• 一貫した語彙（概念ごとに一語）
• 明示的なステップ、判断、成果

AIはこの詰まった段階で最も有用です。より多くの提案を生むためではなく、入力の山をチームが拡張・改善できる構造化された出発点に変えるために使います。

AIが入力を取り込み、クリーンアップし、クラスタリングする方法

初期のプロダクトメモは未完の文、スクリーンショット、音声メモ、「忘れないで」的な断片がツールを横断して混在していることが多いです。AIはその混乱を議論可能な形に変えるのが得意です。

ステップ1：乱れたメモを要約し標準化する

まず、AIは生の入力を明確で一貫した箇条書きに凝縮できます。典型的には：

• 省略表現を全文にする（例：「add save later」→「ユーザーはアイテムを保存して後で見直せる」）
• 用語を標準化する（例：「client/customer/user」→ いずれかを選び全体に適用）
• 補足的な言葉と決定・質問・要件を分離する

このクリーンアップは重要です。異なるスタイルで書かれたものをまとめられなければ、アイデアを正しくグループ化できません。

ステップ2：アイデアを名前付きのグループにクラスタする

次に、AIは似たメモをテーマごとにまとめられます。付箋を壁に自動で並べ、各山にラベルを提案するようなものです。

例えば「オンボーディング」「検索とフィルタ」「通知」「請求」といったクラスタを作るかもしれません。良いクラスタリングは単なるキーワード一致以上に、関係性（これらはチェックアウトに影響する、など）を示します。

ステップ3：重複とニアデュプリケートの検出

ブレインストーミングでは同じ要件が複数回、少しずつ違う言葉で出てきます。AIは次を検出できます：

• 完全に同じ重複（コピペ）
• ニアデュプリケート（同じアイデア、異なる表現）
• 重複する範囲（「メール通知」 vs 「通知設定」）

何も削除せず、元の表現を残しつつ統合案を提示するのが良いでしょう。正しいものを選べるようにするためです。

ステップ4：後で再利用するキーエンティティを抽出

画面やフローの準備として、AIは次のようなエンティティを抽出できます：

• ユーザーとロール（admin、guest、buyer）
• アクション（作成、承認、エクスポート）
• 画面（設定、プロフィール、カート）
• データフィールド（メール、住所、プラン種別）

人間によるレビューは必須

クラスタリングは出発点であり、決定ではありません。グループ名をレビューし、スコープに含める／除外するものを確認し、誤った統合を修正する必要があります。ここでの誤った前提が後の画面・フロー全体に波及するためです。

クラスタから初期の画面マップ（情報設計）へ

アイデアがクラスタ化されたら（例：「コンテンツ発見」「保存」「アカウント」「支払い」）、次にそれらを初期の製品マップに変えます。これが情報設計（IA）です：どこに何があり、人がどう移動するかの実務的なアウトラインです。

クラスタをアプリのセクションに変える

AIは各クラスタを取り、それぞれ自然に感じられるトップレベルのセクション案を提案できます。多くの場合、タブバーやメインメニューで見かけるようなものになります。例えば「discover」クラスタはHomeやExploreになり得ますし、「identity + preferences」はProfileになります。

重要なのは完璧さではなく、混乱を減らし後のフロー作業を容易にする安定した“バケット”を選ぶことです。

初期の画面インベントリを作る

それらのセクションから、AIは平易な言葉で画面リストを生成できます。通常：

• コア画面（例：Homeフィード、検索結果、アイテム詳細、プロフィール）
• 補助画面（フィルタ、通知、保存済みアイテム）
• ユーティリティ画面（サインイン、パスワード忘れ、権限プロンプト）

この画面インベントリはスコープを早期に露呈するため便利です：誰かがワイヤーフレームを描く前に何が製品に入るかが見えます。

ナビゲーション構造（人間向け）の提案

AIはあまりデザイン寄りになりすぎずにナビゲーションの提案もできます：

• 頻繁に行く先はタブ（Home、Search、Saved、Profile）
• あまり使わない項目はメニューに（Settings、Help、Legal）
• メールから直接開くようなディープリンクの想定

これらの提案をユーザーの優先順位に照らしてレビューしてください。UIトレンドで決めるべきではありません。

後で必要になるが忘れがちな画面の特定

AIはチームが忘れがちな画面を指摘できます。空状態（結果なし、保存なし）、エラー状態（オフライン、支払い失敗）、設定、ヘルプ／サポート、確認画面などです。

イテレーティブに進める

広く始めて小さめのセクションと短い画面リストを選びます。境界を洗練させていく："Home"を"Home"と"Explore"に分ける、あるいは"Notifications"をProfile下に移すなどして、マップが実際のユーザー期待や製品目標に合うまで調整します。

目標とタスクからユーザーフローを提案する方法

有用なユーザーフローは画面から始めるのではなくインテント（目的）から始めます。散らかったブレインストーミングをAIに渡すときは、まずユーザーのゴール（その人が達成しようとしていること）と、達成のために行うタスクを抽出させてください。そうすると会話が「何を作るか」から「ユーザーが成功するために何が起きるべきか」へと変わります。

1) ゴールから始め、1つのフローを選ぶ

AIにそのユーザータイプ（新規、リピーター、管理者など）向けのトップ3–5のゴールを出させます。次に1つのゴールを選び、狭くスコープされたフローを求めます。これにより「すべてを網羅するフロー」になり実装不能になるのを防げます。

2) 明確なハッピーパスを生成する

次にAIにハッピーパスを段階的に出させます：すべてがうまくいく最もシンプルな手順。出力は番号付きの物語のように読めるべきです（例：「ユーザーがプランを選ぶ → 支払い情報を入力する → 確認する → 成功画面を表示」）。

3) 現実的な分岐を追加する

ハッピーパスが安定したら、一般的な代替経路を追加します：

• スキップ（オンボーディングなど）
• 編集（確定前に詳細を変更）
• キャンセル（途中退出）
• 再試行（支払い失敗、接続不良）

どのステップがユーザーの選択（ボタン、選択、確認）で、どれが自動処理（検証、保存、同期）かをラベル付けさせてください。これで何にUIが必要で、何がメッセージングやバックグラウンド処理かが決めやすくなります。

4) 共有可能な図の記述に変換する

最後にフローをチームがドキュメントやチケットに貼れる簡単な図の記述に変換します：

Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
   - If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
   - If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End

これにより誰もがFigmaを開く前に会話を揃えられます。

フローを明確なロジックにする：ルール、状態、エッジケース

ユーザーフローは「どこへ行けるか」を示します。ロジックは「なぜそこへ行けるか（または行けないか）」と、うまくいかなかったときに製品がどう振る舞うかを説明します。ここで多くのチームが時間を失います：フローは「完了」に見えても、判断・状態・エラー処理が暗黙のままのことが多いのです。

AIは視覚的・文章的なフローを非技術系の関係者がレビューできる平易な「ロジック層」に変換できるという点で役立ちます。

ステップをルールと権限チェックに翻訳する

各ステップを小さな if/then ルールと権限チェックに書き換えていきます。目的は明確さであり完全性ではありません。

フローを変える主要な判断の例：

• ログイン済み vs 未ログイン：未ログインならサインインにリダイレクトし、成功後に元のステップに戻す。
• ロール／権限：ユーザーが「閲覧者」なら編集アクションを隠す。"admin" なら編集や承認を許可する。
• 適格性：アカウントが延滞している場合はチェックアウトをブロックし請求画面を表示する。

AIがこれらのルールを作るときは、人が扱いやすい名前（例：「R3: 保存するにはサインインが必要」）を付けるとレビューが楽になります。

状態を定義する：読み込み、空、エラー（と成功）

フロー内の各画面は明示的な状態を持つべきです。画面ごとにチェックリストを用意してください：

• 読み込み（Loading）：ユーザーに何を表示するか、アクションを無効化するか、何が「読み込み完了」を引き起こすか。
• 空（Empty）：「まだデータがない」状態で何を表示し、次の主要アクションは何か。
• エラー（Error）：メッセージのトーン、再試行の振る舞い、ブロッキングか非ブロッキングか。

データ要件を早めに抽出する

フローはデータが指定されると実体を持ちます。AIは次のような初期パスを抽出できます：

• 保存すべきもの（ドラフトか確定か）、保存先（デバイス、サーバー、両方）
• 検証すべきもの（フォーマット、必須項目、一意性）
• 同期すべきものと競合の扱い方

エッジケースを明示する（恐れさせずに）

「嫌な経路（unhappy paths）」を平易に列挙します：

• オフラインモード、タイムアウト、再試行
• 二重送信（ダブルタップ）、冪等性の注意点
• 無効な入力、有効期限切れリンク、セッションの陳腐化

非技術系の関係者にも読みやすくするために「決定 + 結果」形式でまとめ、専門用語は避けてください。軽量テンプレートが必要なら同じ構造を機能間で再利用してレビューを一貫させましょう（参照：/blog/prompt-templates-for-flows）。

画面の一貫性を保つ：コンポーネント、パターン、文言

画面マップといくつかのユーザーフローができたら、次のリスクは「各画面がバラバラに作られる」ことです。AIは一貫性チェッカーとして機能できます：同じアクションに3つの名前が付いている、似た画面でレイアウトが違う、マイクロコピーのトーンがばらばら、などを指摘します。

目的ごとの再利用コンポーネント

フローで繰り返されるものに基づき小さなコンポーネントセットを提案します。画面ごとに設計する代わりにビルディングブロックを標準化してください：

• ボタン： プライマリ、セカンダリ、破壊的（例：「保存」「キャンセル」「アカウント削除」）
• カード／リスト項目： タイトル、メタデータ、ステータス、アクションの一貫した構造
• フォーム： ラベル配置、必須マーカー、インライン検証、ヘルパーテキスト
• 空状態： データがないときに表示するもの（明確な次のアクションを含む）

これによりワイヤーフレームや後のUI作業が速くなり、同じコンポーネントを使えばロジックのバグも減ります。

画面とアクションの一貫した命名

語彙を正規化します：

• 画面名：動詞 + 対象（"Create project"、"Edit profile"、"Review order" のように）
• アクション：一つの用語を優先して使う（例：「Sign in」対「Log in」）

用語集を作り、画面やフロー間の不一致をフラグ化します。

フローを支えるマイクロコピー

早い段階でも基本的なマイクロコピーを作成します：

• ラベルや補助テキスト（"パスワードは12文字以上" など）
• エラーメッセージ（"カードが拒否されました—別の支払い方法を試してください"）
• 確認や成功の文言（"プロジェクトを作成しました。チームを招待しますか？"）

アクセシビリティとブランドパターンのリマインダー

コンポーネントごとにキーボードフォーカス状態、明快な言語、コントラスト要件のリマインダーを添付します。また、新しい画面が既存のブランドガイドライン（語彙、トーン、ボタンの階層）から逸脱しないようにフラグを立てます。

協働とイテレーション：AIを使って整合性を失わない方法

AIは皆が同じ“現在の真実”を見ているときにのみコラボレーションを高速にします。目的はモデルに勝手に先行させることではなく、提案を読みやすい形で保ちながらチームのレビューを進める構造化された編集者として使うことです。

同じ計画を異なる対象向けにフォーマットする

マスタードキュメントを用意し、各グループ向けのビューを生成しますが、基になる決定は変えません：

• エグゼクティブサマリ： 問題、ターゲットユーザー、期待成果、主要リスク、想定スケジュール
• チームプラン： 画面マップ、主要ユーザーフロー、ロジックルール、未解決の質問、依存関係
• デザイン／開発の引き渡しノート： 状態、エッジケース、API想定、コンテンツ要件

「Flow A と Rules に基づいてエグゼクティブサマリを書いて」など、特定セクションを参照して出力を固定するとブレが少なくなります。

フィードバックをアクション項目に変え、決定を記録する

フィードバックがSlackスレッドや会議メモなど散らかった形で来たら、貼り付けて次を生成します：

• アクション項目（担当者、期限、影響する画面／フロー）
• 決定ログ（決定内容、理由、日付、合意した人）
• 次回までに解決すべき未解決の質問

これにより「議論したが何も変わっていない」というギャップを減らせます。

バージョニング：何が変わり、なぜ変わったか

各イテレーションに短いチェンジログを含めます。diffスタイルの要約を生成します：

• 何が変わったか： 追加／削除された画面、ステップの並び替え、新しいルールや制約
• なぜ： ユーザーフィードバック、ビジネス要件、技術的制約
• 影響： どのフローや画面を再レビューする必要があるか

AIのドリフトを防ぐレビューチェックポイント

人が方向性を承認する明確なチェックポイントを設定します：画面マップの後、主要フローの後、ロジック／エッジケースの後。チェックポイント間ではAIに「提案のみ」をさせ、確定させないように指示してください。

単一の真実の公開

マスタードキュメントを一箇所に公開します（例：/docs/product-brief-v1）そしてタスクからそのドキュメントにリンクします。AIが生成する変種は「ビュー」として扱い、マスターを参照します。

デザイン／開発前にフローを検証する方法

検証は「見栄えのよいフローチャート」を信頼できるものに変えるプロセスです。誰もFigmaを開く前に、実際のユーザーのやりそうな方法でフローに負荷をかけてください。

1) 迅速なシナリオを生成する（3–5件）

目標とユーザー層に合った現実的なタスクを作ります（1つは“混乱した”タスクを含める）：

• 「リピーターがチェックアウト直前に配送先住所を更新する」
• 「新規ユーザーが保存データなしで同じタスクを完了しようとする」
• 「ユーザーが間違いをして（コード誤入力、必須項目抜け）再試行する」

各シナリオをフローに沿ってステップごとに実行します。推測なしにナレーションできないなら、そのフローはまだ準備不足です。

2) 画面ごとのチェックリストを使う（入力、出力、エラー状態）

フロー内の各画面に対してチェックリストを作ります：

• 入力： ユーザーが入力／選択／アップロードできるもの
• 出力： システムが表示／変更／保存するもの
• システム状態： 読み込み、空、成功、部分成功
• エラー状態： 検証エラー、ネットワーク障害、権限問題

これがQAで後から見つかる欠落要件を浮かび上がらせます。

3) 行き止まりや不明瞭な判断を探す

フローを走査して次を探します：

• 次のステップがない画面
• 判断に基準がない（例："適格なら" とあるが何が適格か不明）
• 確認、フィードバック、回復を飛ばす遷移

4) 目標に対して検証：ステップ数とサプライズの最小化

「最短経路」を提案して現在のフローと比較します。追加ステップが必要なら、その理由（なぜ存在するか、どのリスクを減らすか）を明示します。

5) インタビューやステークホルダーレビュー用の質問を作る

次のようなターゲット化された質問を生成します：

• 「X はどこで見つけると思いますか？」
• 「このエラーを見たらどうしますか？」
• 「先に進む前に何が必要ですか？」

これらをレビュー文書に入れるか、/blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows へのリンクとして添えてください。

プロンプトテンプレート：ブレインストームを画面とフローに変える

良いプロンプトは「賢くある」ことではなく、仲間に渡すのと同じ文脈をAIに与えることです：知っていること、知らないこと、次に必要な判断を明示してください。

テンプレート1：クリーンサマリ + 共通語彙

ワークショップ、通話、ホワイトボードの雑多なメモがあるときに使います。

You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]

Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.

Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.

（上のコードブロックは翻訳せずそのまま使ってください）

テンプレート2：項目をテーマにクラスタ（推定付き）

これにより「言ったこと全部」を画面に変えられるバケツに分けます。

Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.

Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output “Open Questions” we must answer to confirm/deny assumptions.

Items:
[PASTE LIST]

（上のコードブロックは翻訳せずそのまま使ってください）

テンプレート3：画面マップ＋フロー案（複数オプション）

利害関係者が複数の複雑度から選べるよう、少なくとも二つのレベルを要求します。

Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]

Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
   - Option A: simplest viable flow
   - Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an “Open Questions” list for the next meeting.

Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]

（上のコードブロックは翻訳せずそのまま使ってください）

同じテンプレートを繰り返し使えば、チームの入力が一貫したフォーマットになり、AI出力の比較や反復が容易になります。

Koder.ai のようなプラットフォームが果たす役割

目的が計画だけでなく実際に出荷することなら、これらのアーティファクト（画面、フロー、ロジック）を実装につなげることが役立ちます。Koder.ai は構造化された計画を受け取り、チャットを通じてドラフトのフローから動くウェブ、バックエンド、モバイルアプリに進めるのに向いた“vibe-coding”プラットフォームです。AI出力をまずレビュー可能な仕様として扱い、その後段階的に生成するワークフローでは、planning mode、snapshots、rollback のような機能がフローやロジックを反復する際に履歴を明確に保つのに便利です。

限界とベストプラクティス：出力をコントロールする

AIは構造化を加速するのに優れていますが、情報が欠けていると自信満々に穴を埋めてしまうこともあります。最も安全な心構えは単純です：AIは提案する、チームが決める。

よくあるリスクを知る

多くの問題は隠れた仮定から生じます。AIは：

• 言及されていないユーザー目標を推測するか、ビジネスで重要なエッジケースを見落とす
• 入力のバイアスを鏡写しにする（パワーユーザー視点をデフォルトにしてアクセシビリティを無視するなど）
• 法務、価格設定、権限、データ可用性といった実際の制約を簡略化し、実装できないフローを作る

出力はすべて仮説として扱ってください。特に「ユーザーは…する」「システムは…すべきだ」のように要件めいた表現がある場合は注意が必要です。

プライバシーと機密データの扱い

AIとブレインストーミングする際に貼り付けてはいけないもの：

• 顧客名、メール、電話番号、住所、アカウントID
• 内部の財務情報、契約、未公開のロードマップ
• サポートの会話や営業通話（明示承認がある場合を除く）

代わりに匿名化して要約してください（"User A"、"Enterprise customer"、"返金シナリオ" など）。機密の文脈はチーム内ドキュメントに保管します。

人間の所有権を保つ（単一の真実）

フローとロジックのオーナー（多くはPMやデザイナー）を明確にし、AI下書きは執筆を速めるために使いますが、決定はPRD、仕様、チケットなどの正典に保存してください。必要なら /blog/flow-walkthrough-checklist のような相対リンクで補助ドキュメントを紐付けます。

次へ進む前の品質ゲートを追加する

軽量のチェックリストで「見た目は良いが間違っている」出力を防ぎます：

1. 要件レビュー： 目標、制約、アクターは明示されているか？
2. フローのウォークスルー： 各経路を推測せずに辿れるか？
3. 文言レビュー： ラベルは製品語彙に合っていて曖昧さを減らしているか？

AI出力の成功基準を定義する

AI支援のフローの良い基準は：

• 明確であること： 他の人が説明し返せる
• テスト可能であること： 受け入れ基準を作れる
• 引き渡しの摩擦が少ないこと： プロダクト、デザイン、エンジニアリング間のギャップが小さい

これらを満たさないなら、修正を入れて再度プロンプトしてください。修正は新しい入力としてAIに渡します。