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AIで作った試作の使い勝手を現場で検証する

試作ができた段階で現場に使ってもらい、率直な反応を集めることが、実用に耐えるアプリに近づけるための確かな近道になります。
AI共創開発3分公開日 2026年7月4日更新日 2026年7月4日
AIで作った試作の使い勝手を現場で検証するのアイキャッチ

執筆・監修

著者
山口 真フレアーズ合同会社 代表社員
監修
フレアーズ合同会社DX支援・ソフトウェア開発チーム

現場で起きやすい課題

試作段階では画面や機能が一通りそろっていても、実際の業務で使いやすいかどうかは別の問題です。開発側の視点だけで完成度を判断すると、現場では入力の手順が煩雑だったり、必要な情報がすぐに見つからなかったりする点を見落としがちです。早い段階で実際に日々その業務を行っている担当者に触れてもらうことが、使い勝手を検証する上で欠かせません。開発に関わっていない人ほど、率直な違和感に気づきやすいという側面もあります。

最初に整理すること

最初に取り組みたいのは、検証を依頼する際に「何となく使ってみてください」ではなく、普段行っている具体的な作業を試作の上で再現してもらうことです。実際の業務データに近い形で操作してもらうことで、画面上では気づかなかった手間や迷いが表面化しやすくなります。検証の場では担当者の発言だけでなく、操作に詰まった箇所や迷った時間そのものも貴重な情報になります。検証者には忙しい担当者を選びがちですが、あえて普段別の業務を担う人にも試してもらうと、説明不足な箇所が見つかりやすくなります。

光の道具箱で広げる改善

検証を終えたら、指摘された点をすべて同時に直そうとせず、業務への影響が大きいものから優先順位をつけて対応することが現実的です。細かい見た目の好みと、業務が滞ってしまうような致命的な使いにくさとは分けて扱う必要があります。現場検証を繰り返しながら少しずつ精度を上げていく進め方が、結果的に完成後の定着率を高めることにつながります。検証に協力してくれた担当者には、指摘がどう反映されたかを伝えることも次回の協力を得る上で欠かせません。

この記事の要点

  • 実際の業務データで検証
  • 操作の迷いも重要な情報
  • 影響の大きい指摘から優先対応

この記事のテーマを、AI共創開発支援でどう進めるか

試作、設計レビュー、公開、保守まで一緒に確認できます。

AIで作る範囲、技術者が確認すべき範囲、公開後に保守する範囲を切り分けます。

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