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はじめに：AIプロトタイピングの「速いけど直せない」問題
AIで「それっぽい画面や遷移」を作れるようになった一方で、実務では次の壁にぶつかりがちです。
「生成は速いが、思った通りに直せない」「直すたびに再プロンプト→再生成になりやすい」——結果として、作り込みや合意形成が難しくなることがあります。
ProtoPie AI は、AIで“最初のたたき台”を作り、最終調整は手動で仕上げるというワークフローを前提としています。
「AIで素早く開始し、細部は手動でコントロールして磨き込む」という考え方で、スピードと完成度の両立を目指します。
ProtoPie AI（ベータ版）とは？ いつから使える？
ProtoPie AI（Studio AI）は、ProtoPie Studio内のAIパネルから使えるAIアシスタントです。
自然言語でインタラクションを生成したり、Studioの機能/数式/ドキュメントについて質問して回答を得たりできます。
1. 「ロックされた成果物」ではなく「編集可能な」インタラクションロジックを生成
ProtoPie AIのポイントは「生成後も編集できる」ことです。
自然言語からトリガー、レスポンス、条件ロジックを組み立て、生成された内容は従来のインターフェースでそのまま編集・調整できます。
- 生成するもの：トリガー/レスポンス/条件ロジック（インタラクションの構造）
- 生成後：Studioの通常操作で編集し、最終形に仕上げる
2. 複雑ロジックの初動を短縮：自然言語でトリガー/レスポンス/条件を作る
AI Interaction Creationは、自然言語で「何を起点に」「どう動き」「どの条件で分岐するか」を記述し、
トリガー／レスポンスを手作業で組み立てる前段階の作成負荷を減らすための機能です。
その後は、手動で細部を調整しながら“最終品質”に近づけていく流れです。
3. 作業中に学べる：ドキュメントQ&Aで機能/数式の疑問を解決
ProtoPie AIには、AI Document Q&A が用意されています。
Studio機能、数式、ドキュメントについて自然言語で質問し、回答を得られます（回答にはコード例やリソースリンクが含まれています）。
- 「特定のトリガー/レスポンス/数式の使い方」
- 「数式のシンタックスや例」
- 「機能の説明とベストプラクティス」
すぐ使える：プロンプト設計の型（テンプレ付き）
生成を安定させるには、要求を“状態と条件”まで書くのが有効です（複雑なロジックほど、条件が重要になります）。
以下は運用しやすいテンプレ例です。
プロンプトの型（テンプレ）
- 目的：この画面/フローでユーザーが達成したいこと
- 入力：操作（タップ、入力、ドラッグ、スクロール等）
- 状態：初期/読み込み/成功/失敗/空/無効
- 条件分岐：どの条件でどの状態へ遷移するか
- 出力：表示、遷移、アニメーション、エラー文言、トースト等
プロンプト例：ログイン／検索／チェックアウト
例1）ログイン（入力検証＋失敗＋成功遷移）
プロンプト例：
ログイン画面を作ってください。
入力：メールアドレス、パスワード。ログインボタンは未入力の間は無効。
条件：メール形式が不正なら入力欄下にエラー。パスワードが8文字未満ならエラー。
ログイン押下で読み込み状態（ボタンをスピナーにし、二重送信防止）。
認証成功ならホームへ遷移、失敗ならトーストで「メールまたはパスワードが違います」。
例2）検索＋フィルタ（空状態/読み込み/結果0件）
プロンプト例：
検索画面を作ってください。
入力：検索ボックス、フィルタ（カテゴリ3種）、並び替え（新着/人気）。
状態：初期はおすすめ表示、検索中はスケルトン、結果0件は空状態メッセージ。
条件：入力が空ならおすすめ、1文字以上で検索。フィルタ変更で再検索。
出力：結果リストはカード表示、タップで詳細へ遷移。
例3）チェックアウト（住所→支払い→確認→完了、例外含む）
プロンプト例：
チェックアウトフローを作ってください。
画面：住所入力 → 支払い方法選択 → 注文確認 → 完了。
状態：在庫なし、支払い失敗、クーポン無効、ネットワークエラーを用意。
条件：必須項目未入力は次へ進めない。支払い失敗は再試行ボタンを出す。
出力：エラーは画面上部のバナー、成功は完了画面へ遷移。
4. データの取り扱いと運用管理（AI Termsの要点）
企業利用で確認されやすいポイントは、AI Termsにまとまっています。
ここでは、要点を整理します。
モデル学習への利用（重要）
- モデル学習に使わない： ProtoPie AIはAnthropicのClaudeモデルを使用し、あなたのコンテンツ（Inputs/Outputs）はProtoPie/AnthropicのAIモデルの学習・改善・開発に用いないとされています。
- 集計・匿名化データ： 識別できない形にした集計・匿名化データを、サービス改善に用いる場合があります。
Basic / Pro（Plus）のInputs利用
-
AI Termsでは、BasicおよびPro（Plus）の場合、サービス改善のためにInputsを利用し得る旨が示されています。
利用されたくない場合は、その目的での使用を避けるよう案内されています。
Enterpriseの管理（有効/無効の権限）
- Enterpriseでは、管理者が組織レベルで有効／無効を切り替え、個人ユーザーが個別に切り替えることはできません。
- Enterpriseではデフォルトで無効となっており、管理者が有効化する必要があります。
失敗しない評価（PoC）の進め方
PoCは「生成できるか」よりも、運用に組み込めるかの確認が重要です。
- 対象は1画面：状態/例外がある画面（ログイン、検索、購入など）
- KPIを決める：初動作成時間、修正回数、例外状態の網羅率、合意までの往復回数
- 入力ルール：AIに入れてよい情報範囲（機密/個人情報の扱い）
- 権限/設定：Enterpriseの場合は管理者設定の運用も確認
まとめ：最短で成果を出す次の一手
ProtoPie AIは、自然言語でインタラクションのたたき台を作り、最終品質は手動で仕上げることを前提にしたAI支援です。
まずは状態・条件が多い画面から試し、運用ルールまで含めてPoCで確かめるのが現実的です。
当ブログでは今後も、さまざまな知見やリサーチ結果を実務にどう結びつけるかという観点で発信してまいります。
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