太田賢一さん
株式会社タイミー / Design Manager(公開プロフィールで確認)
過去の型と素材を生かして、
使う人が助かる「完成物」まで出す。
バナーの自動生成、マーケター向けのLP制作、判断を助ける仕組みを発信。
この通信の「LPを3つに分ける」登壇資料も、太田さんの実践です。
出典:太田賢一「デザイナーが不在の組織で、バナーデザインを生成する仕組み」
余白・文字・ロゴ位置を先に設計。v1ではAIにテンプレート自体を変えさせません。
素材は承認済みのものから選択。画像生成に任せず、本文も勝手に書き換えない設計です。
Notionで依頼を整理し、生成・検査・Slackへの出力・記録までをつなげています。
次に、配置の幅を広げる。
原稿や素材を固定したまま、AIにHTML/CSSのレイアウトを作らせる改良版。使える文字サイズや余白の選択肢をあらかじめ定義しています。
自動検査が通っても、見た目が良いとは限らない。仕上がりを人が見る点も参考に。
改良版の記事を読む ↗使いたくなる出力にする。
判断を支援するツールを、依頼者への返信文まで出す形に改良。「運用する側」だけでなく、使う本人の仕事が進むことを重視しています。
意思決定skillの記事を読む ↗本人の紹介ポスト ↗
最初は「セミナーバナーの初稿セット」。過去の承認済みバナーを1系統に絞り、タイトル・日時・登壇者を渡すと、画像の初稿と使用素材のFigmaリンクがまとまって出る形を試したい。
見てすぐ相談できる初稿が届けば、マーケの人も使う理由ができます。1案件で、素材探し・初稿作成の時間と、修正の内容を記録。型を増やすか、配置を可変にするかは、その結果から決めます。
太田さん個人の開発・検証記事として紹介しています。タイミー全社の導入実績とは扱いません。バナー事例の出力はHTML/CSSからの画像で、編集可能なFigmaデータの自動生成を示すものではありません。自社でのFigma連携は会社のMCPで可能な操作を確認します。