Scaling Risk
サイトが大きくなるほど、
運用でAIを使い続けることが難しくなる
運用でAIを使い続けることが難しくなる
ページ数が増えるほど、共通部品、テンプレート、命名規則、例外状態、過去の修正内容との関係が増えます。更新のたびにこれらをAIへ正しく伝え直すことが難しくなります。
PROBLEM
このページで扱う問題
大規模サイトほど、運用でAIを使い続けることが難しくなります
追加・修正のたびに、AIへサイト全体の前提と影響範囲を正しく伝える必要があります。
小規模なサイトでは、更新対象と影響範囲が限られるため、担当者が全体を把握しながらAIの生成結果を調整できます。
しかし中・大規模サイトでは、既存の共通部品、実装ルール、例外対応、過去の修正との関係が増えます。対象画面だけをAIへ渡して更新すると、既存設計との不一致や、関連ページへの影響を見落としやすくなります。
小規模サイト
- 更新対象と影響範囲が限定される
- サイト全体のルールを担当者が把握できる
- AIへ渡す前提情報が少ない
- 生成結果を全ページで確認できる
- 問題があっても個別修正で対応できる
中・大規模サイト
- 更新のたびに多数の既存ルールを参照する必要がある
- 一つの変更が多数のページと共通部品へ波及する
- 担当者ごとにプロンプトや判断がばらつきやすい
- 過去の修正経緯や例外ルールをAIが引き継げない
- 変更後に再確認すべきページと状態を追いにくい
規模が大きくなるほど、AIへその都度指示するだけの運用は成立しにくくなります。
CAUSE
問題が起きる原因
更新のたびに、AIへサイト全体を説明し直す必要がある
大規模サイトの運用では、対象ページだけでなく、既存の構造、共通部品、例外ルール、変更の影響範囲まで踏まえて更新する必要があります。これらを毎回プロンプトで伝える方法には限界があります。
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STEP|01
既存サイトの設計意図を引き継げない
AIは対象画面だけでは、共通化の理由や、過去に決めた例外ルール、既存コンポーネントとの関係まで判断できません。
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STEP|02
変更の影響が複数ページへ広がる
共通部品やテンプレートを変更すると、別のページや画面幅にも影響します。対象ページだけを確認しても、安全に更新できたとは判断できません。
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STEP|03
運用のたびにプロンプトが長くなる
サイトの前提や変更履歴を毎回説明すると、指示作成に時間がかかります。担当者によって伝える内容が変わり、生成結果にもばらつきが生まれます。
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STEP|04
変更後の再確認範囲を追えなくなる
更新したページだけでなく、関連ページ、共通部品、画面幅、例外状態まで確認する必要があります。規模が大きいほど、確認漏れのリスクも高まります。
SOLUTION
私たちの解決方法
サイトのルールと更新工程をWorkflowとして残し、毎回ゼロから説明しない
サイト構造、共通部品、実装ルール、例外対応、確認方法を、継続して利用できるAIMES上のWorkflowとして整備します。追加や修正の際はAIが既存ルールに沿って作業し、変更の影響を受けるページや共通部品を人が確認します。必要な再確認が終わるまで完了にしないことで、大規模サイトでもAIを運用へ使い続けられる状態を保ちます。
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