デザイナーは生成AIを仕事でどう使ってる？ 業務効率化だけではない、多様な価値と活用術【前編】

もはやAI活用は多くの人にとって避けて通れないものとなっています。デザイナーはAIとどのように付き合っていけばよいのでしょうか。生成AIに早くから取り組んできたプロダクトデザイナーの小木曽槙一さんとエクスペリエンスデザイナーの川村将太さんに、デザイナーのAI活用についてお話をうかがいました。（『Web Designing 2025年12月号』より抜粋）

プロフィール

業務における生成AIの活用方法

─お二人はAIに早くから取り組まれてきましたが、業務の中ではどのように活用されていますか。

小木曽　生成AIが初めて出てきたときは、自分の仕事が大きく変わるのではないかとかなり衝撃を受けました。今の業務ではプロダクト開発に使うことが多いですね。フロントエンドにはCodex¹やClaude Code²などのAIコーディングエージェントを使っていて、併用でCursor³などのAIエディタでコーディングをしていく……という感じです。あとはFigma Makeやv0⁴なども使って簡易的なモックアップ、プロトタイプ開発なども行っています。

そうして生成したものを事業ドメインに詳しい方に見てもらって業務フローや挙動のすり合わせをした後、Figmaを使って人力で詳細なモックアップをつくっていきます。このように、どのフローでも最終的には人の手が必要になります。背景にあるコンテキストや事業に深い理解を与えないと適切なものにはならないからです。

川村　僕も、2023年頃から生成AIでものづくりが変わっていく匂いを感じ、取り組みはじめました。最近はデザインのコンセプト設計や企画をするとき、構造化にAIを使うことが多いです。サービスをモデル化したり、どう有機的に繋がっているのかについて理解しやすいよう図式化することで、テキストだけで示すより共感が得られるほか、課題が見えやすくなります。

─どのような手順で行うのですか。

川村　まず自分の考えを話して録音したものを、Gemini⁵やGoogle AI Studio⁶に渡します。音声入力のよいところは、タイピングよりカジュアルにAIに向かってインプットできることと、速度が3〜4倍になる点です。その結果試行回数が多くなり、インプットがたくさんできるようになります。このとき、テキストや画像、音声、動画など複数の異なるモダリティ（種類）のデータを同時に扱って情報を統合・処理できる「マルチモーダル」なツールを利用することで、PC上で開いたWebページの画面や資料などもあわせて渡しています。

ほかには、ユーザーインタビューをAIで自動分析してクラスタリングするためにFigmaプラグインを使い、編集可能なポストイットを生成できるようにしています。このプラグインは、友人にベースをつくってもらい、自分で改修したオリジナルのものです。その結果を自身で分析したユーザーインタビューの結果と比較して示唆を得る使い方をしています。

生成AIで変わる仕事の速度と心理負担

─AIを業務に活用することで、どのような点が大きく変わりましたか。

川村　やはりスピードと量です。短時間で多くのアウトプットを出してくれるので、圧倒的に試行回数が多くなる点がAIを使う大きなメリットです。

小木曽　AIには、何度も修正依頼をするなど、人間相手だと気を使うことも気軽に頼めるのがよいですよね。

川村　確かに、人と人の間にAIを介することで心理的な負荷を減らせる点もメリットですね。実際に、採用を辞退した候補者にAIインタビューを行って、インサイトを集めた事例を聞いたことがあります。企業は改善のために理由を知りたくても、センシティブなので聞きづらいし、本人も話しづらいじゃないですか。

小木曽　僕は家族とケンカをしたとき、AIに相談します（笑）。自分の何が悪かったのか客観視してくれて謝る気持ちになれますし、間違いや思い込みを正してくれる装置としても有用です。

川村　思い込みって自分では気づきにくいので、AIに特定してもらうのは、すごく有用な使い方だと思います。言語化を通して“思い込み”であることを客観的に理解した上で、それでも思い込んだ方向に向かっていくと、“こだわり”に変化するんですよ。ただ、AIに自分の思想を肯定してもらう使い方ばかりしてしまうとエコーチェンバーを助長するリスクがあるので、気を付けるようにしています。

AIの苦手を理解してうまく活用する

─AIに不向きなことはありますか。

小木曽　多くの情報が公開されている対象に関しては精度が高いのですが、ニッチなものや専門性の高いものは学習練度が低く精度が上がらない傾向があります。プログラミングに関しても、TypeScriptやReactのようにパブリックかつ広く使われているものは精度が高いですが、Ruby（Ruby on Rails）はAIの学習量がそれらと比べて少ないので、動作はするけれどコード品質が低くなりがちです。AIの出力結果が正しいとは限らないので、精度や正確性を判断するためその分野に詳しい人が伴走する必要があります。

川村　偏った情報源から多く学習することによって、世の中ではそれほど一般的ではないものが出力されやすくなることがあります。そのため、AIの出力と実情の差分を知ることも大切です。また、AIを使うと速くたくさんつくれる一方で、レビューコストが大きくなる側面があります。

小木曽　AI生成した画像を業務で利用するとなると、例えば指の本数は正しいかなど間違いを人間がチェックする必要がありますしね。実はAIの活用で仕事は増えているんじゃないかと思っています。AIを使うメリットもデメリットも、表裏一体ですよね。

川村　ただ、ハルシネーションというAI特有の間違いについては、創造的な誤りと捉えています。というのも、AIの出力を調整して間違いを厳しく抑え込もうとすると、かえって創造的な多様性が失われ、アイデア出しなどに使いづらくなる側面があるそうなんです。そのため、多少間違えたときに致命的な問題になるか否かを判断しながら、ファクトチェックにかける比重を変えて使うようにしています。

─生成AIが代替することで、仕事を学ぶ機会損失は起きないでしょうか。

小木曽　これまでシニアがジュニアに依頼していた作業をAIで代替するようになったので、「ジュニアが育ちにくいのでは？」といった話は聞きます。一方で、今はAIがなかった時代よりも格段に多くの情報収集ができるので、その分成長しやすくなる面もあります。育たない、というよりは「成長差が一段と顕著になるのではないか」と思っています。

川村　僕は自然言語で指示してAIにコーディングしてもらうバイブコーディングで個人用に開発したコードの詳細を理解できていないですし、現時点ではコードの文法をいっさい学習しないと決めています。自分のリソースを割くべきところと、AI任せでいいところを使い分けているからです。また、AIで知識のないものをつくれることが、学習意欲につながることもあると思います。例えば、コードを書けない人がAIでプログラミングして何かが動いたら楽しくて、エンジニアリングや動く仕組みに興味を持つことも考えられます。

─AIツールは有料のものが多いですが、どのくらい使われていますか。

小木曽　けっこう課金していますね。ChatGPT、Claude、Figma、Cursor、Gemini、あとは定型的な業務フローを楽にするためにn8n⁷を使うこともあります。

川村　僕は一番使うのがChatGPTで、ほかにClaude、Gemini、Manus⁸、Cursor、Grok⁹に課金しています。あ
と音声入力用のAqua Voice¹⁰や会議書き起こし用のTactiq¹¹とPLAUD¹²、画像生成のMidjourney¹³とAdobe Firefly¹⁴、動画生成のRunway¹⁵も使っています。

─費用がかさむと、会社で導入する場合は承認の壁がありそうですね。

小木曽　申請時に費用対効果を見られがちですが、AIは進化が激しいのと利活用のナレッジがまだ少ないこともあり、お金がかかるわりにすぐ結果が出にくいんです。だから導入には活用の効果を信じる経営者の理解が必要になると思います。あと別の面としては、スタートアップなどでは、プロダクトやサービスにAIを活用しているか否かでVC（ベンチャーキャピタル）や投資家からの資金の集まりやすさが違ってきます。

川村　AIに投資していることを発信すると、広報や採用にもレバレッジが効きますね。さまざまな依頼やチャンスに恵まれたり、求職者から選ばれやすくなったり。自分もそうした総合的な効果のために、所属会社で公式note^※16を立ち上げてAI活用について発信しています。

─AIツールを使用する際に、気を付けるべき点はありますか。

小木曽　セキュリティ要件を満たしているかどうかですね。

川村　一部のサービスや設定では、AIに入れたデータが学習に使われることがあります。生成AIの利用全般で、学習データの権利処理の透明性や出力の類似リスクへの配慮が必要です。

取材・文：平田順子

1. OpenAIが提供するAIコーディングツール群。ターミナルやスマートフォンなどさまざまなプラットフォームで使える。 ↩︎
2. Anthropic のLLM「Claude」をベースにした、コーディング支援特化型AIツール。 ↩︎
3. AIを用いた高度な補完・生成機能を備えた次世代コードエディタ。 ↩︎
4. Vercelが提供する、プロンプトによってUI・フロントエンドコードを自動生成するAIツール ↩︎
5. テキスト・画像・動画などを同時に理解・生成できるマルチモーダル型のAIサービス ↩︎
6. Gemini などのモデルをブラウザで試せ、APIで組み込める開発プラットフォーム ↩︎
7. AIを組み込んだ自動化フローをつくれるワークフロー開発ツール ↩︎
8. 自律型汎用AIエージェント ↩︎
9. Xと連携できる生成AIチャットボット ↩︎
10. PCで使えるAI音声入力アプリ ↩︎
11. AI文字起こし・要約ツール ↩︎
12. AIボイスレコーダー ↩︎
13. テキストを入力して画像生成するAIツール ↩︎
14. 著作権に配慮したデータで学習したAdobeの画像生成AIサービス ↩︎
15. AIを活用した動画・映像制作プラットフォーム ↩︎