生成AIの業務活用が進む中で、非エンジニアによる実行環境の整備が大きな課題となっていた。特に、ターミナルの操作やNode.jsのセットアップが必要な実行方法では、技術的ハードルが高く、社内での活用が一部のスキル保持者に限定される傾向があった。実際に「画面に行番号が並ぶだけで使う気が失せる」「Cursorの画面でマウス操作すら戸惑う」といった反応も多く、活用に向けた心理的障壁が顕在化していた。 全社的にAI活用を広げるには、利用者のスキルに左右されず、誰でも実行できる構造が必要だった。個人の努力や習熟に頼った設計では、継続的な実行や拡張が難しく、習得コストの高さがボトルネックになっていた。

こうした課題を踏まえ、「ユーザーではなく構造を変える」方針に転換。まずは操作フローを徹底的に削減し、実行に必要なアクションを「ファイル選択」と「ボタンクリック」の2ステップに集約した。操作対象は1〜2個のファイルに限定し、それ以外の処理はすべて事前に自動化。ユーザーが迷う余地のない状態を設計した。 設計思想の基盤には、Googleアナリティクスのように操作範囲と判断基準が明確なツールの構造があった。何をすればいいのか、どこを見ればいいのかがはっきりしているUI・UXをベースに、AI活用にも同様の実行再現性を持ち込んだ。加えて、画面共有しながら10秒で口頭説明できる操作レベルに絞り込むことを条件とし、非エンジニアが技術的ストレスなく実行できることを最優先とした。 さらに、非エンジニアのつまずきポイントを事前に洗い出し、生成手順や注意点をあらかじめシステム内にガイドとして組み込んだ。プロンプトの設定やAIモデルの指定など、判断に迷う要素もあらかじめ固定値として処理することで、判断・選択の負荷をなくした。これにより、「どこを触ればいいかわからない」という状態を排除し、習熟不要の実行環境を整備した。 この構造により、特定の習熟者だけが扱える属人的な運用から脱却。誰が使っても安定して成果を出せる仕組みが整ったことで、継続的なコンテンツ生成やAI活用のハードルが大幅に下がった。結果として、非エンジニアのメンバーが自走可能な状態となり、業務活用の幅と頻度が大きく拡張された。