🎓 LLMベースのサービスデザインマスタークラス

― "AI時代、真のユーザー中心サービスを設計する力" ―

💡 講座概要

AI技術が急速に発展する中、サービスデザイン(Service Design)はもはやデザイン専攻者の専有物ではありません。今や企画者、デザイナー、開発者、マーケター全員がAIと共にサービス体験を設計しなければならない時代です。

この講義は大規模言語モデル(LLM、Large Language Model)とサービスデザインを統合的に扱い、
「技術中心の自動化」ではなく「ユーザー中心のイノベーション」を実現する方法を段階的に学習します。LLM、AI活用(AX)技術を活用してサービスを企画する方法を学習します。

特に、デザインシンキングプロセス、プロンプトエンジニアリング、対話型UX設計、AI倫理、そして実際のサービスプロトタイピング実習まで全過程を網羅し、受講生が自らLLMベースのサービスを設計し実装できるように構成されています。

🎯 学習目標

この講座を通じて、皆さんは次の能力を体系的に習得することができます。

1. サービスデザインとLLMの融合理解

   • LLMテクノロジーがユーザーエクスペリエンスデザインに与える影響とシナジー構造の学習

2. デザイン思考に基づく問題解決能力の強化

   • 共感→定義→アイデエーション→プロトタイピング→テスト全過程をLLM中心に適用

3. プロンプトエンジニアリングおよび対話型UX設計能力

   • 実際のサービスレベルのチャットボット・コンテンツ生成・顧客対応シナリオ設計

4. AI倫理・法律・ガバナンス意識の強化

   • 公共・商業サービスにおいて必須となる透明性、公正性、個人情報保護戦略の学習

5. ビジネスモデリングおよび運営設計能力の養成

   • AI サービスの持続可能な収益構造および運営指標の設計

6. 観測設計プロジェクト遂行能力の確保

   • Duolingo、Copy.ai、カスタマーサポート自動化、自治体チャットボットなど実践型プロジェクトを直接完成

🧱 講義の構成と主要セクション

1~4章: サービスデザインの基礎とLLMの接点理解

• サービスデザインの概要、必要性、LLMの影響

• # ユーザー中心のデザイン原則とコラボレーション構造

• # ユーザー要求分析とUXの核心要素

• 実習案内（個人ベースの実習）、最新AIサービストレンド分析

5章：デザインシンキングプロセスとLLMの統合

• 共感→定義→アイデア創出→プロトタイプ→テスト 全過程実習

• LLMを活用したアイデア拡張とユーザーペルソナ生成

• # 個人実習チャレンジ（LLMベースのアイデア創出）

6章: 会話デザイン & プロンプトエンジニアリング

• 対話型UXの構造、プロンプトパターン、マルチターン対話設計

• 制約ベースのプロンプト作成、メモリ・セッション設計

• # 実習：自分だけのプロンプトシナリオ設計とテスト

7章：プロトタイピング＆ユーザーテスト

• Figma・Chatbase・ノーコードなどのツールを活用した迅速なプロトタイプ制作ガイド

• ユーザーテスト企画、フィードバックループ設計

• LLM応答品質改善およびUX改善実習

8章: AI倫理・法律・ガバナンス

• 公正性・透明性・責任性の原則学習

• 個人情報保護、著作権、データガバナンス

• AIサービスの社会的責任とリスク対応戦略

9~10章：運用、インフラ、統合

• LLMサービスの運営・モニタリング・指標設計

• MLOpsの観点からのバージョン管理・モデル評価

• ノーコード/ローコード ツール統合、API 連携実習

11章：ビジネスモデルと実務事例

• LLMサービスの収益構造設計

• 成功・失敗事例分析（教育、コンテンツ、カスタマーサポート分野）

• 個人ビジネスキャンバス実習

🧠 観石設計プロジェクト (Capstone Design Projects)

この講義のハイライトは、実際に成功したLLMサービス事例を分析し
これを基に直接類似したサービスを設計してみる実践型プロジェクトです。

セクション12. Duolingoスタイル — AI言語学習チューター設計

• # 学習シナリオおよびフィードバック設計

• 対話型学習UX構成及びデモンストレーションプロトタイプ制作

セクション13. Copy.ai スタイル — コンテンツ生成アシスタント設計

• # 文体変形、テンプレートベースのコンテンツ生成プロンプト設計

• # 品質評価およびA/Bテスト設計

セクション14. カスタマーサポート自動化 + Human-in-the-loop

• 自動応答および人間介入（ヒューマン・イン・ザ・ループ）設計

• 運営コスト・品質指標に基づく最適化戦略

セクション15. 地方自治体向けチャットボットサービス

• # 公共苦情対応及び政策案内用LLMチャットボット設計

• 透明性、アクセシビリティ、信頼性を考慮した公共サービスプロトタイプの制作

🏆 期待される効果

受講後、皆さんは次のような実質的な成果を得ることができます。

• AI時代のサービス企画およびデザイン能力の確保

• LLMを活用したカスタマイズされたユーザー体験設計能力の向上

• AI倫理とデータガバナンスの理解

• プロトタイプ制作から運営・評価までのEnd-to-End実務経験

• Duolingo、Copy.ai、自治体チャットボットなど実践型ポートフォリオ完成

🎓 受講対象者

• LLMを活用したサービス企画者・UXデザイナー・PM

• AI技術を理解し、サービス化しようとするスタートアップ創業者及び企画者

• 顧客対応・マーケティング・コンテンツ自動化分野の実務者およびリーダー

• 公共サービス革新、AIガバナンス設計、AIベースの顧客体験改善に関心のある方

📢 最後に

このコースは、単にLLMを「活用する方法」ではなく、LLMを通じて新しいサービス体験を設計する方法を学ぶ実務型プログラムです。「AIが人間に取って代わる時代」ではなく、「AIと共により良い体験を設計する時代」—その変化の中心に立ってみてください。