「AIにユーザビリティ評価させる」Skillを作って詰まった場所と、その解決策8つ

• URL: https://zenn.dev/pksha/articles/8f4d45b913ed50
• 日付: 2026-06-23
• Tier: Tier 3
• 要旨: AI にユーザビリティ評価（ヒューリスティック評価）をさせる Skill を作る過程で詰まった場所と解決策 8 つ。インプット形式別ワークフロー定義、UI ケースとチェックポイントの並べ方、サボり検出ループなどで精度を上げ、評価時間を約 1/10 に短縮。

詳細

全社で使えるヒューリスティック評価 Skill（評価精度 30〜40% の最低限ガードレール）を作る過程の知見 8 つ。AI が網羅スキャンと課題出力、人間がビジネス文脈での取捨選択と最終承認という役割分担が前提。(1)インプット形式別（コード/スクリーンショット/ライブ画面/混在）のワークフロー定義で読み込み精度向上。(2)テーブルには UI ケースとチェックポイントだけ並べ、カテゴリ・原則はタイトル側に表示して拡大解釈を防止。(3)評価項目（チェックリスト完全コピー）と評価結果を同じ行に並べ、解釈ずれを再評価。(4)Must 項目と条件依存項目を分け、ケース一覧を最初に見せて contextual を読む必要性を判断（トークン節約）。(5)UI コンポーネント単位（ボタン・フォーム・モーダルなど 9 カテゴリ）で確認すべき状態変化を定義し抜け漏れ防止。(6)何を未確認かをテーブル出力して手動補完の状況を作る。(7)未確認理由を区分し「操作未実施」（サボり）だけを再実施させる。一度サボりを含めて出させてから最後に回収する方法でサボりが減少。(8)複雑化したステップを SKILL.md にまとめ詳細は md で都度読み込む情報構造化。結果、評価時間が約 1/10 になり、ノンデザイナーの PR にも課題検出可能に。