Section 01背景
社会変化のスピードとデジタル化圧力により、企業や行政は速やかな仮説検証と意思決定が必要です。非エンジニア中心の現場でも「アイデアを素早く形にする」能力が求められている一方で、技術的障壁と失敗コストの高さが課題となっています。
AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）を活用し、AIによるコード・ロジック・デザインの自動合成を行うことで、設計からプロトタイプ作成までの時間を大幅に短縮できます。
Section 02目的（誰の何を叶えたいか）
こんな方におすすめ
- 企業 — 事業部・新規事業・サービス企画を担当している方
- 自治体 — デジタル施策や市民サービスを担当している職員の方
- NPO・非営利 — 社会課題の解決に取り組んでいる方
- 現場担当者 — プログラミングは未経験だが、アイデアを形にして検証したい方
できるようになること
- 事業創造の進め方（デザイン思考×Job理論×リーン）を、明日から使える型に落とし込む
- 仮説→MVP→検証の流れで、テスト可能な仮説と実験計画（問い・成功条件・計測）を作る
- AI対話で仕様化し、機能3つ以内の動くプロトタイプを短時間で作れる状態にする
- 経営判断に必要な証拠（定量KPI・行動データ）を最短で取りにいけるようにする
2週間でここまで
- ワークショップで動くプロトタイプと検証シナリオ（仮説・計測・成功条件）まで完成
- 2週間以内に 第一ラウンドのフィードバック（定量／定性）を取得
- 学びをもとに改善案と次の実験設計（次に何を検証するか）まで整理
Section 03手段
- デザイン思考（共感→定義→発想）＋Job理論＋リーン（仮説→MVP→検証）を統合した2Dayスプリントを用意。
- AI‑DLCプラットフォームをワークショップ中に活用し、非エンジニアが対話ベースで設計→ワイヤ→動くプロトタイプ（機能3つ以内）を作成。
- 2週間のフォロー体制で実運用データ取得と壁打ち（改善・次の実験設計）を行う。
Section 04実現すること
特徴： AIとの構想の対話で課題として取り上げ、取り組んでいくテーマの解像度を上げることで、解く価値のある問いへと昇華させる。
早期に動くMVPを作って「仮説→実験→データ」に基づく意思決定を加速する。
参加者の自律性を高め、社内での事業化議論を定量的に進められるようにする。
プラン詳細設計思想とワークフロー
本ワークショップは、従来の人間中心設計（HCD）に、AIによる高速プロトタイピングと客観的な視点（マルチエージェント）を組み込んだ、次世代の事業創造モデルです。
1. 全体の設計思想 — AIを「代行者」ではなく「専門家バディ」に
人間中心設計（HCD）によって「解くべき問い」を定め、AI-DLC（AI駆動開発ライフサイクル）によって「動く解決策」を即座に生み出す、次世代の事業創造プロセスを実践します。
統合のキーコンセプト
- デザイン思考・ジョブ理論：「誰の、何の用事（Job）」を解決するかという戦略の純度を高める。
- UX5段階モデル：戦略から表層まで、一貫性のあるプロダクトの品質を担保する。
- Lean Startup：作って終わりではなく、MVPによる検証と学習をその場で行う。
- AI-DLC：専門家エージェントによる思考の拡張と、ノーコード・プロトタイピングを実現する。
2. ワークフロー詳細：5つのステップ
各ステップは、Dify上の専用ボット（エージェント）との対話で進め、成果物を次のボットへ継承する「コピペ・チェーン」方式を採用します。
参加者が持ち寄った「日々のモヤモヤ（原体験）」に対し、社会システム・顧客ジョブ・ビジネス性の3視点を持つAI専門家が徹底的に「詰め」を行います。単なる便利ツールに留まらない、解く価値のある「真の課題」へと昇華させます。
アウトプット: 【確定した課題戦略シート】（真の課題の定義、独自の価値/UVP、解決の方向性）
Step 1で決まった戦略に基づき、ターゲットとなるペルソナの「履歴書」や、課題に直面した時の「感情曲線（CJM）」をAIが生成します。ユーザーが最も痛みを感じる瞬間（Pain Point）を特定し、解決すべき「具体的なシーン」を明確にします。
アウトプット: 【ペルソナ・インサイト】（詳細プロフィール、感情の起伏、解決すべき具体的ジョブ）
技術制約（Next.js/Supabase等）を前提に、課題解決のためのアイデアを拡散・収束させます。学習（Learning）を最大化するために必要な「最小限の機能（MVP）」を特定し、アプリの核となる機能を決定します。
アウトプット: 【ソリューション要件定義】（アプリ名、メイン機能リスト、保存すべきデータ項目）
ユーザーが迷わず目的を達成できる「画面遷移」と「情報の優先順位」を論理的に設計。最後に、これまでの全ステップの成果を統合し、開発用AIがそのまま理解できる指示書（AI_GREETING.md）へ一気に変換します。
アウトプット: 【AI実装指示書：AI_GREETING.md】（UX設計を内包したエンジニア向け指示全文）
Step 4の指示書を使い、AI駆動でアプリを数分でWeb公開。参加者同士で触り合い、得られたフィードバックをAIに即座に伝え、その場でコードを修正（Redeploy）して「本当に価値があるか」を検証します。
アウトプット: 【検証済みプロトタイプ】（Web公開URL、改善ログ、次なる学習項目）
💡 ここがポイント
この5ステップは、「左脳的な論理（UX5段階・AI-DLC）」と「右脳的な共感（デザイン思考）」が交互に入れ替わるように設計されています。Step 1-2で「誰のために」を深掘りし、Step 3-4で「何を、どう作るか」を構造化し、Step 5で「実際に動かして」価値を確かめる。この一連の流れをAIがガイドすることで、短期間のワークショップでも「絵に描いた餅」ではない、実効性のある事業企画とプロトタイプが生み出されます。
3. 運営上のメリット：なぜ「失敗」しないのか
- 「問い」の質の担保： 最初の3者ブレストボットが門番となり、解像度の低いアイデアを通過させません。
- 一貫性の維持： UX5段階モデルを順に踏むため、「戦略と機能がバラバラ」という初心者にありがちなミスを防ぎます。
- 「動く」という成功体験： AI-DLCの恩恵により、非エンジニアでも「自分の考えた社会システムが、数分でWebに公開される」という圧倒的成功体験を得られます。
4. 運営側で準備するDifyボット一覧
- 課題磨き上げボット（3者専門家エージェント機能付き）
- インサイトボット（ペルソナ・CJM生成特化型）
- UX設計ボット（情報設計・ワイヤーフレーム論理構成型）
- 実装ブリッジボット（AI_GREETING.md 自動生成型）
Section 05スケジュール
- Day0事前準備
- 事前アンケート
- 環境準備（スペック要件）
- 進め方動画確認
- AIツール利用動画確認
- Day1事業創造デザインWS・AI対話型
AIブレスト、AI SWOT＆BMCまで実施し、MVPを作成するための仕様を出力
- 事業創造デザインWS
- AI対話型の実施
- Day2MVP作成・検証・発表
- MVP作成（AI駆動開発）
- 仮想ペルソナでの仮説検証
- 成果発表
- Afterフォロー
- 検証
- 企画のブラッシュアップ
- デザイン
- プレゼン
仮説を形にし、2週間でフィードバックを得る。
事業創造×AIUXデザインプログラム DOJO