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UI治具(UI Jig)で“Non‑ITが使える”ソフトウェアを数時間で製造する

生成AIでPythonコードは数分で作れるようになりました。しかし現場(事業計画・企画・運用)に渡すと、 「実行できない」「触って試せない」ために結局Excelへ戻ってしまいます。 AIBOD Factoryはこの断絶を、UI治具という標準工程で埋めます。 コアロジック(Python)に、テンプレ化されたUI治具(Tkinter)を被せ、PyInstallerでEXE出荷する。 その一連を “製造ライン” として固定し、Non‑ITが便利さを享受できる状態へ変換します。

Version: v0.1 Focus: UI Jig / Windows EXE Target: SME / Biz Planners Keywords: Schema‑Driven / Repeatable
Key Message

“コードの速さ”を“現場の速さ”に変換する

Non‑ITの操作モデルはExcel型(数値を触る→即結果)です。 UI治具は、生成AIで作ったコアロジックを、その操作モデルに変換する「標準治具」です。

工場・治具・ラインがあるので、誰が作っても同じ品質で速い。
これはUIにも当てはまります。UI治具で「作り方」を固定し、出荷形態(EXE)まで閉じます。

1. アブストラクト(要約)

生成AIによりコード生成は高速化しましたが、現場のボトルネックは「使える形で届かない」点に残ります。 Non‑ITはCLI実行や環境構築に慣れておらず、数値を触って結果を見るExcel的な操作モデルが前提です。 AIBOD Factoryは、コアロジック(Python)にUI治具(Tkinterテンプレ)を取り付け、 PyInstallerでEXE出荷する標準工程を定義し、数時間で「現場が使えるソフト」を製造します。

  • UIをコードで直書きせず、UI Schema(JSON)で定義して自動生成する
  • UIとコアのI/Fを固定し、ロジック差し替えで横展開できる
  • 配布摩擦を下げるため、Windows向けEXE出荷を標準にする

2. 背景:生成AIでコードは作れても現場は使えない

PythonはITに慣れた人にとって、最短距離で価値を生みます。一方、事業計画や現場改善の担当者に渡すと、 「どう実行するのか分からない」「数字を変えて試せない」ため、結果としてExcelに回帰します。

Non‑ITの現実

  • 環境構築・依存関係の解決ができない
  • コマンド実行が心理的ハードル
  • 入力→結果の往復が遅い
  • 結局、Excelで作り直す

本質:操作モデルの断絶

  • IT:プロンプト→コード→検証→修正
  • Non‑IT:数値を触る→即結果→比較→意思決定
  • 同じ生成AIでも“使い方”が違う
Non‑ITに必要なのは「コード」ではなく「つまみ(UI治具)」です。 UI治具は、生成AIの高速さを“現場の速さ”へ変換します。

3. 定義:UI治具(UI Jig)とは何か

UI治具とは、AIBOD Factoryにおける標準UI部品・標準レイアウト・標準I/Fの集合です。 UIを個別開発せず、治具として“作り方を固定”し、誰が作っても同品質・短時間で出荷できる状態を作ります。

UI治具の目的

  • Excel脳(数値を触る→即結果)に合わせた操作モデルを提供する
  • UIとコアを分離し、ロジック差し替えで別テーマへ横展開する
  • EXE出荷を前提に、導入摩擦(インストール/環境構築)を最小化する

4. 標準仕様(v0.1):画面構成・入力治具・シナリオ

4.1 画面構成(標準レイアウト)

  • 左:入力パネル(Parameter Panel)— セクション分割
  • 右上:結果サマリ(KPI)— 損益分岐月/累積利益/顧客数/売上など
  • 右下:グラフ(Charts)— 売上・費用、累積利益、顧客数の推移
  • 下:操作バー(Action Bar)— 計算/初期値/保存/読込/CSV出力

4.2 入力治具(NumericField)ルール

  • 単位を必ず表示(円、%、人、月)
  • 初期値を必ず持つ
  • 計算時にバリデーション(min/max)
  • 入力・結果を同一画面に集約
  • “新しいUI学習”を要求しない
  • 「なんか見たことある」が最強
  • 色演出より一貫性を優先
  • 失敗しても落ちない(エラー表示)

4.3 シナリオ治具(ScenarioManager)

  • 条件セットをJSONで保存/読込
  • Non‑ITの「比較して考える」を支援
  • CSV出力でExcel連携(戻り口)を確保

5. UI Schema(設計図)でUIを自動生成する

AIBOD Factoryの量産性を決めるのは、UIをコードで書かないことです。 入力項目・セクション・KPI・グラフ定義をUI Schema(JSON)で持ち、UIはそれを読み込んで自動生成します。

要件整理(プロンプト)→ UI Schema → UI自動生成
ここが固定されると、別テーマでも「schema差し替え」で即ツール化できます。

UI Schemaの最低要素

  • sections: 入力セクションとフィールド定義(key/label/type/unit/default/min/max)
  • kpi: KPI表示の定義
  • charts: グラフの表示定義

(例)UI Schemaのイメージ

{
  "title": "サブスク損益分岐シミュレータ",
  "sections": [
    {"name":"収益","fields":[
      {"key":"monthly_price","label":"月額料金","type":"int","unit":"円/月","default":15000,"min":0,"step":500}
    ]}
  ],
  "kpi":[{"key":"breakeven_month","label":"損益分岐月"}],
  "charts":[{"type":"line","y":["monthly_revenue","monthly_cost"],"label":"月次 売上/費用"}]
}

6. 固定I/F:UIとコアの分離

UI治具はコアロジックを知らず、コアはUIを知りません。Factoryとして横展開するために、I/Fを固定します。

UI → Core

params: dict  # key: string, value: number

例:monthly_price, churn_rate, simulation_months...

Core → UI

summary: dict          # KPI
timeseries: DataFrame  # month-by-month

UIはKPIと推移を描ければよい(形式は十分)

7. 出荷工程:EXE化(PyInstaller)

Non‑ITに届ける上で「環境構築が必要」は致命傷です。そこでUI治具ラインは、EXE出荷を標準工程とします。

標準(推奨)

  • 最初は onedir(トラブルが少ない)
  • ui_schema.json / scenarios/ を同階層に置き、差し替え可能にする
  • ユーザーが触るのは scenarios/ のみ(運用治具)
pyinstaller --noconfirm --clean --onedir --windowed ^
  --add-data "ui_schema.json;." ^
  main.py

8. 事例:サブスク損益分岐シミュレータ

サブスク事業の損益分岐点を、月次でシミュレートするツールを対象に、UI治具ラインを適用しました。

  • コア:Python(損益・顧客推移の計算)
  • UI治具:Tkinterテンプレ(Schema駆動フォーム生成)
  • 出荷:PyInstaller(Windows EXE)
  • 現場体験:入力→計算→KPI/グラフ→シナリオ保存→CSV出力
Pythonを使える人だけの道具を、Non‑ITが触れる道具へ変換できた。
“開発”ではなく“製造”として成立する、最小の成功パターン。

9. ロードマップ(v0.2以降)

v0.2:利用性強化(Non‑ITの満足度を上げる)

  • グラフ凡例の日本語化(schemaでlabelMap)
  • シナリオ比較(2〜3ケースの重ね描き)
  • 重要パラメータのスライダー化(料金・解約率など)

v0.3:Factoryライン化(量産性を上げる)

  • UI Schemaテンプレライブラリ化(見積・在庫・投資・工程能力など)
  • 「要件→UI Schema→Core雛形」生成のプロンプトパターン確立
  • 署名/バージョン表示/更新通知など運用治具
まとめ:生成AIで作るのは「コード」だけではない。
Non‑ITが便利さを享受するための“治具”を、Factoryの標準工程として固定する。