AIデザイン開発は「簡易要件で5案発散→機械＋LLMチェック→人が選ぶ→詳細要件で収束」にする

デザイナー不在チームでも自走できるよう、AIに案とチェックを任せ、最終判断だけ人が行うプロセス。

コーディングエージェント（例: Claude Code）で画面UIを内製したいが、詳細な画面要件書を最初から書けないとき。デザイン判断の暗黙知をチームで共有したいとき。

インプット（最初は薄く）
簡易な画面要件、既存コード、デザインガイドライン、デザイントークン、ペルソナをエージェントに読ませる。
発散
コードベースのデザイン案を複数（例: 5案）生成させる。インプットが少ないほど案の幅が広がり、多いほど抜け漏れは減るが発想は狭まる。
品質チェック（二段）
- 答えが一意なルール（トークン遵守・既存コンポーネント使用など）→ 機械的チェック
- 文脈が必要な観点 → LLMチェック
  NGなら再生成に戻す。
人が方向性を決める
AIの評価を参考に人が1案を選ぶ。評価軸の例: 課題解決の適切さ／ターゲット適合／主役情報の目立ち度／一目のわかりやすさ。
収束
選んだ方向から詳細な画面要件書を作り、最終デザインを再生成する。
ガイドラインは3階層（AI向けに md / JSON）
- 第1: 思想（ブランド・原則）
- 第2: 契約（トークン・禁止ルール）
- 第3: コンポーネントごとの契約
修正はプロトタイプ上で
Playwright等で実際に触り、座標付きで指摘すると「どこを直すか」が正確に伝わる。