出典：デウーテクノロジー

B2Bの研究開発において、製品プロトタイプは製品要件定義書において重要な役割を果たします。 しかし、実際の開発ではいくつかの課題に直面しました。 まず、要件レビューフェーズでは、一部の製品要件定義書にプロトタイプが欠落していたり​​、開発チームの仕様と一致していなかったりすることがあります。そのため、開発チームと製品チームの間でプロトタイプ図を補足したり、開発チームの標準に従って作成したりするためのコミュニケーションが必要になり、コミュニケーションコストと製品チームメンバーの学習曲線が増加します。 次に、ビジネス受入フェーズでは、開発されたページやエフェクトがビジネスの期待を満たさない可能性があり、製品チームと開発チームの間で繰り返しコミュニケーションが必要になり、ビジネスにとっての認識の連鎖が過度に長くなります。 さらに、製品チームメンバーは、要件定義書の記述に基づいて固定のスタイルでプロトタイプ文書を出力するために、かなりの時間を費やす必要があります。

これらの問題に対処するため、市場要件ドキュメント（MRD）から製品要件ドキュメント（PRD）を経てページへと伝達される過程で蓄積された「コンセンサス」、特にPRD内のページ記述を活用することを検討しました。大規模言語モデルの強力な推論能力を活用することで、このコンセンサスを開発チームの仕様に準拠したページに「翻訳」することができ、コミュニケーションコストを削減し、ビジネスサイドが成果を認識するまでの時間を短縮できます。さらに、異なるインターフェース間での製品切り替えの頻度を減らすため、プロダクトマネージャーはブラウザプラグインを使用してPRDドキュメントページ内のテキストを選択し、プロトタイピングツールを起動してページプロトタイプを生成・修正することができます。本稿では、大規模モデルを用いてプロダクトマネージャーのページプロトタイプ生成を支援した実践的な経験を中心に紹介します。

一般的に、プロダクトマネージャーは、ビジネスチームまたはオペレーションチームから提供されるマーチャント要件ドキュメント（MRD）に基づいて製品要件を精緻化します。ビジネスチームにビジュアル要件がある場合は、デザインチームが製品のインターフェースとインタラクションデザインを担当します。そうでない場合は、プロダクトマネージャーが市販されている一般的なプロトタイピングツールを使用してインターフェースとインタラクションを設計します。 当社が独自に開発したインテリジェントプロトタイピングツールは、製品の既存のワークフローを変更することなく、プロトタイプ設計中にプロダクトマネージャーが使用できるオプションツールとして位置付けられています。 これに基づいて、以下のプロトタイプ生成プロセスを設計しました。

このプロセスは、主に一般的な商用プロトタイピングツールをスマートなプロトタイピングツールプラグインに変換します。ユーザーはPRDドキュメント内の製品説明を選択し、Dewuが独自に開発したローコードプラットフォームの構成仕様に基づいてLLMを使用してプロトタイプダイアグラムを生成します。プロダクトマネージャーはドキュメント内で作業を継続し、他のソフトウェアやインターフェースに切り替えることなく、Chromeプラグインを使用してプロトタイプを生成できます。生成されたレコードを保存した後、プロダクトマネージャーは自身の参考資料として、ビジネス部門の同僚は結果を確認、開発部門の同僚はプロトタイプを迅速に開発して使用することができます。

インテリジェントプロトタイピングツールは、製品のページ記述、変更指示、ドラッグ＆ドロップ操作を入力として、ローコードドメイン知識を補足情報として、大規模モデルまたはビジュアルエディタをプロセッサとして、ローコードSDKをレンダラーとして、ページプロトタイプを出力として受け取ります。入力から出力までのインテリジェントページプロトタイピングツールの具体的な実装原理を図に示します。

上記の生成プロセス設計に基づいて、製品プロトタイプ生成用に設計された階層化アーキテクチャを図に示します。

製品プロトタイプ生成ツールのアーキテクチャは、以下に示すように、アプリケーション シナリオ レイヤー、機能レイヤー、エンジン レイヤー、基盤レイヤーの 4 つのレイヤーに分けられます。

• 適用シナリオ:製品マネージャーは主にインテリジェントなページプロトタイピングツールを使用してプロトタイプを生成し、R＆D 担当者はプロトタイプを使用して対応するローコード プラットフォームを構成し、ページ開発を最初から完了します。

• 機能レイヤーは、製品開発者のプロトタイプ作成を支援する一連の機能で構成されています。これらの機能は、迅速なプロトタイプ生成と修正、生成されたコンテンツの管理、製品チームのワークフローを中断しないといったシナリオをサポートします。

• エンジン層は、 Dewuが自社開発したローコードエンジンと推論エンジンで構成され、プロトタイプ生成とレンダリング構成を担っています。Dewuが開発したローコードエンジンには、Dewuが自社開発したローコードSDKだけでなく、DewuのBエンドコンポーネントであるPoizon Design、プレミアムコンポーネントであるPoizon Components、ビジネスコンポーネントも含まれています。推論エンジンには、テキストからテキスト、グラフからテキストを生成するための汎用モデルと、ローコードプラットフォーム構成を生成するためのCoderモデルが含まれています。推論エンジンは、Dewuが自社開発した大規模モデルプラットフォームに展開されています。社内展開された大規模モデルを使用することを選択した理由は、外部モデルの呼び出しにはデータ漏洩のリスクがあり、外部モデルAPIには一定の安定性リスクがあり、トレーニングコストが高いためです。シナリオ知識ベースは、さまざまな社内業務ドメインのPRDを分析して得られた高頻度シナリオに基づいて構築されています。現在、シナリオ知識ベースには、リスト、フォーム、ポップアップなどの高頻度シナリオが含まれています。

• 基盤層は、製品プロトタイプのインテリジェント生成ツールのインターフェース サービス、レコード ストレージ、モデルの展開、および監視で構成されます。

下の画像は、インターフェースプロトタイプインテリジェント生成ツールのメインインターフェースを示しています。このインターフェースには、主に新規および更新領域、生成記録リスト領域、クイック操作領域、補助操作領域、ページ効果プレビュー領域、共有および評価領域、およびダイアログ修正領域が含まれます。詳細は以下のとおりです。

• 新規領域と更新領域では、主に、ユーザーが現在の画面でページ プロトタイプを直接構成したり、ページの説明に基づいてインターフェイス プロトタイプをインテリジェントに生成したり、生成されたレコード リストを更新したりすることができます。

• 生成されたレコード リスト領域には、主として、生成されたインターフェイス プロトタイプに関連付けられた PRD、プロトタイプの説明、および生成時間が表示されます。

• クイック操作領域には、インターフェース プロトタイプの編集、スクリーンショットの撮影、保存、再生成、ローコード プラットフォーム構成の編集、ローコード プラットフォーム構成のコピーなどの操作を行うためのショートカット ボタンが含まれています。

• 補助操作領域には、インターフェースの説明テンプレート、履歴、問題のフィードバック、ヘルプ ドキュメントなどのヘルプ ボタンが含まれます。

• ページ表示およびプレビュー領域は、生成されたプロトタイプが表示され、プロトタイプを操作できる領域です。

• 共有および評価機能により、製品チームのメンバーは生成されたプロトタイプをビジネス チームまたは R&D チームのメンバーと共有してプレビューできるほか、インテリジェントに生成されたプロトタイプの品質を評価して、モデル生成の精度を向上させることができます。

• ダイアログ変更領域では、製品開発者はモデルを使用したダイアログを通じて、生成されたインターフェース プロトタイプを変更できます。

以下のビデオでは、PRDドキュメントからページプロトタイプを作成するプロセスをご紹介します。 ご覧のとおり、インテリジェントなプロトタイピングツールは、生成されたプロトタイプの微調整をサポートし、対応するローコードプラットフォーム構成も生成します。

このインテリジェントなプロトタイピングツールは、15秒以内にプロトタイプを生成し、追跡および修正可能な生成履歴を備えています。 また、主要な使用パスの追跡ポイントも組み込まれているため、製品開発者が遭遇するボトルネックをタイムリーに検出できます。 現在、多くの製品開発者がB2Bページのプロトタイプ生成にこのツールを使用しています。 製品開発者からのフィードバックは概ね好意的で、 中には開発に携わった開発者もいます。

• シナリオ拡張： 現在、インテリジェントプロトタイピングツールは、主にフォーム、リスト、ポップアップといった高頻度のシナリオをサポートしています。将来的には、複雑なフォーム、複雑なリスト、チャートなど、製品開発者が業務で遭遇する可能性のあるその他のページシナリオもサポートする予定です。
  

• 大規模モデルのトレーニング：前述の通り、このモデルはインテリジェントプロトタイピングツールのアクセラレータとして機能します。しかし、現状では大規模モデルの推論能力のみが活用されており、準拠したページプロトタイプを生成するには外部の知識ベースが必要です。そのため、プロトタイプ生成の速度とスケーラビリティが制限されています。将来的には、エンジニアリング手法を用いて、Dewuが独自に開発したローコードプラットフォームからユーザーチュートリアル、例、ユーザーデータを構造化する予定です。そして、大規模モデルと知識ベースを用いてトレーニングデータを生成し、一般的な大規模モデルを微調整することで、インテリジェントプロトタイピングツールモデルを構築します。同時に、トレーニングプロセスも設計・自動化されます。これにより、プロトタイプ生成の効率と品質がさらに向上し、より多くのシナリオを一括処理できるようになります。モデルトレーニングのアプローチを図に示します。

• MRD2PRD2Code リンクを最適化:自社開発のローコード プラットフォームと連携して MRD2PRD2Code リンクを短縮し、各製品開発リンクの各ノードの結論を確認できるようにすることで、通信コストをさらに削減し、配信効率を向上させます。

• Web2Code リンク: Web2Code は主に、プロダクトマネージャーが古いページを修正する必要があるシナリオで使用されます。プロダクトマネージャーは古いページを開いてプロトタイプを生成し、生成されたプロトタイプを修正することができます。

• 編集機能の強化：前述の通り、インテリジェントプロトタイピングツールの編集機能は、大規模モデルから生成されたローコードプラットフォーム設定をフォーム構成に基づいて変更する必要があり、柔軟性が十分ではありません。今後のアップデートでは、ドラッグアンドドロップによるコンポーネント編集機能が追加される予定です。さらに、ドラッグアンドドロップによるコンポーネント作成機能を通じて、プロトタイプとそれに対応する製品説明を生成するためのサポートも追加される予定です。