「天才デザイナー依存」の限界 AIで“平均点”しか出せない組織を変える「ノウハウ共有術」

[河嶌太郎，ITmedia]

　生成AIの普及で、誰でも“そこそこ”のアウトプットを一瞬で作れる時代になった。その結果「どこかで見たような“平均点”のデザイン」が量産され、他社との差別化が不明瞭になることも。「同質化」はAI時代の大きな課題となっている。

　デザインツール大手の米Figmaが公表した「2026 AI Report」によると、デザイン業務に関わる開発者の割合は、この1年で44％から60％へと上昇した。開発業務に関わるデザイナーも21％から41％へとほぼ倍増。職種の境界が曖昧（あいまい）になる中、デザインの成果を左右する要素は何なのか。

　優れたデザイナー個人のスキルに依存するのではなく、デザインを構成する要素も、AIに入力するプロンプトも全て、チームで共有すべきだ──こう話すのは、Figmaのロレダナ・クリサンCDO（チーフデザインオフィサー）だ。

　Figmaは6月、米サンフランシスコで年次カンファレンス「Config 2026」を開催し、AIエージェントがデザイン作業を担う新機能群を発表した。同社が掲げるのは「デザイン」「コード」「AI」を1つの「キャンバス」上でつなぎ、チーム全員が同じ画面で作業する世界だ。

　AIを使いこなす一部の人材に業務が偏り、その知見が組織に共有されないまま終わる。多くの企業が直面するこの課題に、Figmaはどう向き合っているのか。AIで“平均点”しか出せない組織から脱却するために必要な要素を聞いた。

Figmaのロレダナ・クリサンCDO（チーフデザインオフィサー）（以下、筆者撮影）

プロンプトを隠す組織は淘汰される　「他人のAI対話」をオープンにする強み

――AIはしばしば「インターネットの平均値」を反映した出力を生成するといわれます。そうした状況下で、企業が競合他社と同質化し過ぎることを防ぎ、競争力を維持するには、どうすればよいのでしょうか。

　まずは優れたデザイナーを雇うことです。そしてもう一つは、AIの出力を人間がコントロールできるようにすることです。だからこそ当社は、AIからの出力をただ受け取るだけでなく、AIが生成したものを人間がデザインツール「Figma」内で変更できるようツールを実装しました。

　例えば、AIがデザインレイヤー（デザインを構成する個々の要素）を生成しているなら、それを変更することができます。アニメーションを生成しているなら、そのためのコントロール機能があります。プラグインを生成しているなら、プラグイン自体に利用者が調整できるパラメータを用意しています。つまり、生成されたクリエイティブな出力そのものだけでなく、そのプロセス全体を「クリエイティブなツール」として設計することが必要だと考えています。

――AIを活用した専門的な業務の多くは、依然として一部の高いスキルを持つ人材に委ねられているのが実情です。組織はこうした個人の能力を、どのようにチーム全体で共有できる知識へと転換し、資産としてスケールさせていくべきでしょうか。

　例えばFigmaにおいては、複数人が同じ画面に同時にアクセスし、リアルタイムでデザインを閲覧・編集できる「キャンバス」を非常に重要なものだと考えています。

　Figmaがキャンバスを開発し、初めてWebブラウザ上に持ち込んだとき、多くの人々から「正気ではない」という声が上がりました。誰もWebブラウザ上でデザインなどしたくないし、自分のデザインファイルを他のデザイナーに見せたくもない、デザインとは単独で担う作業だと考えられていたからです。

　Figmaが軌道に乗った理由は、そうした世界の前提が実は間違っていたからです。人間には「作りたい」という欲求があります。デザインは、常に批評を伴うものです。各自のファイルで作業をした後にみんなで集まってアイデアを探求する――。私たちは単に、それをより簡単に実行するための方法を作っただけなのです。

　キャンバスの利点は、知識を複合化できる点にも表れています。Figma Config 2026で私たちは、AI関連の機能の拡張を発表しました。その中で優れていたと感じたことの一つは、さまざまなツールを通じてチームの知識全体を可視化した点です。

　共有されたエージェントとのやりとりを誰もが見られるようになったことで「同僚はこのプラグインにどのようなプロンプトを支持したのか」「このアイデアはどのようなやりとりから生まれたのか」を確認できるようになりました。

「画面を作る」から「ツールを作る」へ　AI時代の思考術

――知識を可視化することで、チームやプロダクトづくりには具体的にどのような変化が生まれているのでしょうか。

　プラグインによってチームのメンバーは、生み出された成果物から即座に恩恵を受けられるだけでなく、それが「どのようにつくられたのか」まで理解できるようになります。興味深いのは、Figma内でデザイナーがエージェントを使えば使うほど、そこで培われたベストプラクティスの一部がスキルやツールへと蓄積されていくことです。

　私たち自身のチームでも、デザインへの向き合い方が劇的に変化しました。以前は「この課題を解決する画面や体験をつくろう」と、1回限りの完成品を描く発想でした。しかし今では「その解決策をチーム全員が再現できるツール（仕組み）をつくろう」という思考に変わっています。この発想が組織全体に共有され、スケールしているのです

　そしてもちろん、AI自体が実行段階のハードルを下げてくれる側面もあります。例えばアニメーションについて考えてみましょう。仮に20個の要素がある画面で、それらをどうつなげるべきか理解していたとしても、実装にはかなりの時間がかかります。そもそも、どうつなげればよいか分からない人がほとんどでしょう。

　しかし今では、AIアシスタントに足場作りを頼むことができます。「次はどうすればよいか」「もっと遅くしたい」「もっと速くしたい」といった要望を伝え、変化を確かめながら、最終的には自分でコントロールすることも可能です。誰もがアプリの中で、より支えられた体験を得られるようになったことは間違いありません。

AIが埋めるのは領域間の「隙間」だけ　AIの手軽さに潜むリスク

――誰もがAIツールにアクセスできるようになったAI時代において、真の「ハイパフォーマンスチーム」を定義する条件とは何でしょうか。デザイナーやエンジニアといった職種の境界線は、今後どうなっていくのでしょうか。

　面白いことに、AI時代に求められる「成果を出すチームの条件」は、AIが登場するずっと前から変わらない普遍的な本質です。メンバーそれぞれが自分の専門分野だけに閉じこもるのではなく、お互いの領域を少しずつオーバーラップ（重複）させているチームこそが、最も優れた成果を生み出すのです

　私たちはよく「T型人材」、つまり自分の専門分野には深さと専門性を持ちながら、他の専門分野についても一定の理解を持つ人材について話します。

　例えば私自身デザイナーとして、開発者が自分の考えたアニメーションをどう実装できるかを、エンジニア向けのQ&Aサイトである「Stack Overflow」で多くの時間を費やして調べていました。自分が作っているものを実装しやすい形にし、開発者が着手しやすいように手助けをしたかったからです。また、デザイナーとして、私はビジネス戦略や、なぜそのプロダクトを作るのかという理由そのものにも関心を持っています。

　ですから、肩書が何であれ、あらゆる領域で深い専門知識を築くことは不可能である以上、それぞれが自分の専門性を保ちながら、チームメンバー一人一人の領域が重なり合えば合うほど、チームは優れたものになっていきます。

　AIは、専門分野の間にあるその隙間を埋め始めています。かつて私がStack Overflowに多くの時間を費やして調べていたようなことも、今ではAIに尋ねるだけで答えが得られます。同様に、私たちはお互いの専門分野に踏み込みやすくなりました。しかし、その手軽さを「専門知識」と混同すべきではないと考えています。専門知識とは、全く別のものだからです。

T型人材への近道はスキルではない　専門性の壁を打ち破るには？

――「T型人材」として成長し、専門性を広げていくには、どうすればよいのでしょうか。

　その横への広がりを育てる最善の方法は「ユーザーを気遣うこと」だと思います。なぜなら、そこで考慮しているのは「ユーザーのために何をつくっているか」だからです。

　時にはデザインそのものが重要になることもあれば、セキュリティや信頼性、パフォーマンスが重要になることもあります。また、ビジネス戦略の方が重要になる場面もあるでしょう。

　もし自分の担当領域にしか関心を持たなければ、Tの字の「深い部分（縦線）」にとどまるだけで、その上にある「横への広がり」には到達できません。画面の向こう側にいるユーザーを気遣えば、ユーザーはそれら全てを一つの体験として総合的に受け取っているわけですから、自然とそのT型の広がりへとたどり着くことができるのです。

横への広がりを育てる最善の方法は「ユーザーを気遣うこと」だと語るロレダナ・クリサンCDO

（取材協力：Figma Japan）

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