歴史ある大きなプロダクトでは、まずDESIGN.mdに仮置きし、次にStorybookを「唯一の正」にしてAIに部品を選ばせる
文章のルールだけでは、AIが既存の部品を使わずに独自のUIを作る問題は直らなかった。Storybookから部品を選ばせ、根拠と推測の一覧を毎回出させることで、生成のブレが大きく減った。
どんな問題を解決するか / いつ使うか
長く運用されている大規模プロダクト(Gaji-Labo の事例は、5つのプロダクト・約50人のチーム)で、開発がAI前提になり、Figmaでのデザイン工程が遅れの原因になってきたとき。デザインハーネス(AIと一緒に一貫したUIを作るための仕組み)を、最初から全部そろえずに小さく始めたいときに使う。
やり方
- ルールを1か所に仮置きする:散らばったデザインルールを、Figmaと実装を突き合わせて DESIGN.md に集める(Googleの仕様に沿った形式)。これだけで色・余白・文字の基本ルールは生成結果に反映された。
- 限界を見極める:DESIGN.md をいくら厚くしても、「どの部品を使うか」「必要な部品が存在するか」は伝わらず、ファイルが厚くなるとAIが必要な記述にたどり着きにくくなった。
- Storybookを唯一の正(SSOT)にする:アプリのコードを読ませるより、UIカタログとして整理された Storybook から部品を選ばせてモックを作らせる方が精度が高かった。整える順番は次の4段階。
- Storybook を、AIが部品を選べる状態に整える
- 色・文字・余白などのトークンを整理する
- デザイナーのルールや意図を言葉にする
- 実際のページを Storybook 上に組み合わせの例として置く
- ゼロから作るならルールとトークンが先でもよいが、既に Storybook がある場合は、生成結果への効果が一番大きかった Storybook から始めた。
- 部品は「選ばせる」制約にする:自由に作らせず、Storybook にある部品から選ばせる。モックはコードとして生成され、Storybook 上でそのまま確認でき、磨けば本番コードに使える。
- 毎回「引用リスト」と「推測リスト」を出させる:何を根拠にしたか、どこを推測したかを書かせると、指示が足りないのか Storybook の記述が足りないのかがすぐ分かる。見つけたズレは DESIGN.md や Story の記述に戻す。
注意点
- 結果として、標準的な画面設計なら非デザイナーにも任せられる見通しが立ち、社内アプリ程度の規模なら実用水準。大規模サービスのチーム全体への定着はまだ途中とのこと。
- デザイナーが書いたルールは、エンジニアが既存の実装と合っているかの観点でレビューして磨く。
- 組み合わせの例示(4段階目)は、トークン名ではなく「正しい使い方のコード例(ゴールデンセット)」をエージェントに渡す。レジストリ/MCPで配る と同じ考え方。
出典
- @kgsi · 2026-11-04
- 記事:Gaji-Labo ブログ「デザインハーネスの試行錯誤。鍵は小さく始めることだった」 gaji.jp