AI時代に「同質化」を超える：Figma CDOが語るチームデザインの新常識

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Aiko Yamamoto

国内 - 23 7月 2026

生成AIの普及により、誰でも一瞬で「そこそこ」のアウトプットを作れる時代が到来した。その結果、どこかで見たような平均点のデザインが大量生産され、企業間の差別化が難しくなっている。この同質化は、AI時代の大きな課題として浮上している。

デザインツール大手のFigmaが発表した「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％に増加した。同時に、開発業務に関わるデザイナーも21％から41％へとほぼ倍増している。職種の境界が曖昧になる中、デザインの成果を決める要素が改めて問われている。

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――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」とクリサンCDOは答える。

例えば、AIがデザインレイヤーを生成しているなら、それを変更できる。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る。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る。「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」とクリサンCDOは語る。

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」という声が上がった。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だ。

「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る。Figma Config 2026で同社はAI関連機能の拡張を発表した。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だとクリサンCDOは指摘する。

「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」

――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たとクリサンCDOは振り返る。「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る。例えばアニメーションについて考えてみよう。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る。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だろう。

「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」

――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」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」とクリサンCDOは答える。

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る。また、ビジネス戦略の方が重要になる場面もあるだろう。

「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」

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編集部注：この記事はAIを使用して作成されており、ITmedia NEWSの記事を元に、内容を変更せずにリライトしたものです。