AIで設計・図解作成の心理的負荷がめっちゃ減った話
はじめに
私は常々、言葉は強力であると同時に、現代の情報社会では少し弱い情報伝達ツールだという認識を持っています。
では何が強いのか？それは**図（概念）＋モック（動くモノ）＋言葉（対面）**の組み合わせです。
情報量が多く、作るものが複雑になっている昨今、言葉だけでITで作るもののイメージを伝えることはもはや至難の技です。ましてや、全ての方がITリテラシーが高いわけではありません。
そこで今回は「作らなければ説明できない、とはいえ作るのが大変だし生産的だと思えない」そんなお悩みにAIが答えてくれたという体験談をお話しします。
この記事の内容
- Mermaid記法とDraw.ioとAIの組み合わせによる図表作成の効率化
- スケッチから図表作成を卒業する方法
- メモ書きからの図表生成テクニック
- 修正作業の効率化手法
従来の図の作成方法
皆さん、シーケンス図ってどう書いていますか？
私の従来の流れはこうでした：
- 頭の中を整理するためにテキストに上から順に書く
- 手書きでラフを描く
- Draw.ioで製図
これがなかなか面倒くさい。
手書きでフローを起こした後に、人にわかるように製図するだけで1〜2日はかかっていました。
AIを使った図の作成方法
新しい方法は以下の通りです：
1. テキストでの整理
頭の中を整理するためにテキストに上から順に書きます。
ポイント：主語＋述語の関係性を一定にする
実際のメモ書きイメージはこんな感じです：
○処理フロー
-メンテナンス前
・開発社がgitにソースをコミット（開発デプロイ用）
・開発社がパブリッシング社のタイトル運営チームに、マスターデータをzip化（csv+json）（A）と暗号化ツールを渡す
・パブリッシング社の監査チームがガチャの監査資料（B）（D）を元に、タイトル運営チームのガチャシミュレーターの結果と（A'）を比較し問題がないことを確認
・開発社がパブリッシング社の検証環境、ステージングにデプロイ。マスターデータ（B'）
-メンテナンス直前
・パブリッシング社が検証完了後にステージングのマスターデータ（B'）を保存
-メンテナンス中
・開発社がパブリッシング社の本番環境、各ワールドにデプロイ。マスターデータ（A'）
・パブリッシング社の監査チームが、本番環境のマスターデータ（A'）・ステージングのマスターデータ（A'）の完全一致を確認
・パブリッシング社のタイトル運営チームが検証をし、問題がなければメンテナンス終了
このような雑なメモでも、主語と述語の関係を意識して書くことで、AIが理解しやすくなります。
2. AIでMermaid記法に変換
「Mermaid記法で描いて！」とAIに投げます。
すると、上記のメモからこのようなMermaid記法が生成されます：
3. Draw.ioで表示
出来上がった図を以下の手順で取り込みます：
Draw.ioを開く → 挿入 → Mermaid
この時点で70％くらいの完成度の図が出来上がります。
4. 認識合わせと修正
- 図式化することで、自分の書いたことと思い描いていた図の認識違いを埋める
- 図を関係者で指摘し合う
- その場で、もしくは後日修正して合意を取る
実際に生成された図
このプロセスで実際に完成した図がこちらです：
見事にメモ書きから複雑なシーケンス図が生成されました。データの流れや関係者の役割が一目でわかる図になっています。
チームメンバーの反応と共有
メンバーにこの図を見せたところ、興味を持ってもらえたので実際にやり方を共有しました：
-
元素材のメモを見せる
- 最初の雑なメモ書きを公開
- 「こんな適当なメモからでもできる」ことを実証
-
実際の手順をデモ
- AIに「Mermaidでシーケンス図を書いて」とプロンプト
- メモ書きをそのまま貼り付け
- Draw.ioに図を挿入
-
エラー対応も含めて共有
- 何度かエラーが出ることを説明
- そのエラーをAIに食わせて修正する方法
- 「あっという間にできるよ」と実演
結果、チーム内でも同じ手法を使う人が増え、全体的な図表作成の効率が向上しました。
結果：劇的な工数削減と心理的負荷の軽減
あっという間に運用フロー図が完成します。
私は基本的に骨子を考えるのが好きですが、図をちまちまと書く作業は苦手だったので、結果として実工数が：
5日 → 2.5日 に減りました。
具体的には：
- 図を書くのに2.5日程度かかっていた時間が大幅短縮（0.5日）
- 図を書くのに気力を貯める時間（0.5日）も不要に
- ヒアリングや元素材を作る時間（2日）は当然変わりませんが、全体効率が向上
※図を描くのが劇的に早くなることで、その場で一気に修正が可能になり、関係者の時間も削減できます！
心理的負荷の変化が最大のメリット
数値以上に大きかったのが心理的負荷の軽減です。
以前：
「あー、また図を描かなきゃ...でも時間かかるしなぁ」という重い気持ち
現在：
「とりあえずメモして、AI投げれば図になるか」という軽い気持ち
この変化により、図を使った説明を躊躇しなくなりました。結果として、コミュニケーションの質が向上し、プロジェクト全体がスムーズに進むようになりました。
まとめ
Vibeコーディングは大変強力な武器ですが、設計や製図の領域でも非常に強力です。
これから3〜5年で、我々エンジニアやPMがAIとどう共存していくかが最も大切なテーマになると思います。
もしよろしければ、参考にしてみてください。
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