生成AI時代、デザイナーに求められる役割とは？freee×Goodpatchで考えるAI活用の未来

画像生成AIが数秒でビジュアルを作り出し、テキストAIがコピーを書き、UIパターンまでも自動生成する時代。デジタルサービスを提供する企業にとって、生成AIはどんな存在になっていくのでしょうか？

グッドパッチでは、生成AIの活用推進とともに「デザイナーは今後どのように生成AIと向き合っていくべきか」を重要テーマと捉え、社内外で議論を深めています。

今回は、グッドパッチ社内でAI活用を推進するUXデザイナーの黒子と、クリエイティブディレクターの栃尾、UIデザイナーの杉本が、freee社での生成AIの取り組みやfreeeの皆さんが考える「AIとの向き合い方」についてお話を聞きました。

話し手：

• 伊原 力也さん（freee株式会社 デザインリサーチャー）
  AI関連プロダクトのデザインやアクセシビリティの普及啓発を行う
• 池田 一貴さん（freee株式会社 アプリケーションデザイナー）
  デザインシステム「標準UI」の運用管理を行うチームに所属・社内でデザイナーのAI活用を推進
• 孝橋 麻衣さん（freee株式会社 プロダクトマネージャー）
  AI駆動開発チームにて、プロダクトに生成AIを組み込む開発基盤の構築を推進
• 村山 毅さん（freee株式会社 CXO – Chief Experience Officer）

聞き手：

• 黒子 知晃（株式会社グッドパッチ　UXデザイナー）
  クライアントワークに従事しながら、社内のAI活用の推進やAI領域のR&Dの取り組みを行う
• 栃尾 行美（株式会社グッドパッチ　クリエイティブディレクター/UIデザインマネージャー）
  クリエイティブディレクターとしてクライアントワークに従事、UIデザインチームの組織づくりも担う
• 杉本 晴子（株式会社グッドパッチ　UIデザイナー）
  生成AIを使ったプロダクトのUIデザインに従事しながら、社内でAI関連のリサーチも行う

AI活用で日々の業務を高速化し、対応コストを削減

——現在、業務の中でどのように生成AIを活用していますか？

グッドパッチ 栃尾（以下、Gp 栃尾）：
デザインワークにおいて、ヒューリスティック評価を元にした課題の洗い出しや、コンセプト設計、UXライティングを検討するときなどに、壁打ち相手としてテキストAIを活用しています。

また、グッドパッチでは独自のデザインシステム「Sparkle」を構築しているのですが、今期はこのデザインシステムにAIを掛け合わせた仕組みの研究開発を進めることで、「グッドパッチのデザイナーが直接関われなくとも、誰でも良いプロダクトを生み出すことができる」環境をつくりたいと考えています。そのためには、「速く良いものをつくれる」体制の強化を進め、より多くのプロダクトに影響を与えられる仕組みを目指していきたいと考えています。

グッドパッチ 黒子（以下、Gp 黒子）：
全社的な取り組みでは、「Dify」や「v0」などの生成AIツールの勉強会を行い、生成AIの使い方を探索して、業務に活用できるメンバーを増やす取り組みをしています。また、R&D的な取り組みとして、UXリサーチにおいてUXデザイナーのバイアスの分析への影響を減らすため、AIをUXデザインのパートナーとして活用し、バイアスの可視化や分析を行う仕組みづくりを行ったりもしています。

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この他にも、AIをベースにしたデザインプロセスの構築の取り組みやAIを活用した社内業務の効率化などの取り組みなどが現場のデザイナー中心に進められています。

グッドパッチ 杉本（以下、Gp 杉本）：
私はまだデザイン自体をAIにアウトプットしてもらうことはありませんが、テキストでアウトプットできる範囲でチャットAIを壁打ち相手にしています。例えば、オフィスワーカーの1週間の生活を書き出してみてユースケースを考えるなど、まずは精度よりもスピードや発想の広がりを重視する場面で活用しています。freeeさんではどのように業務でAIを活用されていますか？

freee 孝橋さん：
まず、開発プロセスを短縮するために「bolt.new（ボルト）」のようなアプリケーション開発のAIツールを活用して、プロトタイプを高速で作る検証を進めています。このAI活用によって、まずは動くものを作ってから議論する「ファウンテン開発」の形にシフトしようとしています。さらに、社内のLLM基盤を活用してリサーチのたたき台を作り、リサーチ結果から要件を抽出し、そのままボルトに投げてプロトタイプを作成する仕組みを構築中です。

もう1つ、顧客へのリサーチ履歴を一元管理するために、商談の録画データを顧客管理ツールに自動送信する仕組みも作ろうと画策しています。これにより、商談内容をユーザーごとに蓄積し、継続的に活用できるようにしています。このように現在は、プロトタイプ開発の高速化とリサーチのデータ活用の大きく2軸でAI活用を進めている状況です。

freee 伊原さん：
プロダクト開発サイドでは、業務要求やシステム要件の定義をしっかり行おうという流れがある一方で、文章やモデル図を使って要件を整理するのが得意な人とそうでない人の差が大きいことが課題でした。

そこで、生成AIを活用して試作コストを下げ、まずプロトタイプを作ってから要件を導くというアプローチを取っています。これにより、議論のベースを作りつつ、要件定義の精度を上げる試みを進めています。

freee 池田さん：
私は社内でFigmaの管理を任されているのですが、デザイナーだけでなく、従業員1700人全職種が利用者となっているため、質問対応や申請の仕組みを構築する必要がありました。

最初は手動でガイドラインを作って対応していましたが、社内のLLM基盤ができてからはそれを活用するようにしました。社内のLLM基盤をRAGとして新たにガイドラインの情報を整理し、チャット形式で質問に答えられる仕組みにしたことで、Figmaについての説明コストを大幅に削減できました。

Gp 黒子：
生成AIの導入の効果が見える良い事例ですね。その社内のLLM基盤というのは、全社員向けに公開されているものですか？誰でもLLM基盤を使ったワークフローを組むことができるんですか？

freee 孝橋さん：
はい。全社員が自由に利用でき、「こういうふうに使いましょう」といった用途の制約はありません。プロンプトの事前設定やワークフローの構築ができるので、他の人が作成した精度の高いプロンプトを活用することもできます。

特にビジネスサイドでは、顧客データを連携して営業業務を効率化したり、ヘルプページを読み込ませてサポート業務を最適化するといった形で活用が浸透しています。これらは「つばめNavi」や「つばめAuto」と呼ばれる社内の共用ツールとして、日々の業務プロセスに組み込まれています。正確な数値ではないですが、おそらくビジネスサイドでは8〜9割以上のメンバーが使っているはずです。

Gp 黒子：
8〜9割は高いですね。ものづくりを行うプロダクト開発の現場ではLLM基盤の活用状況はどうですか？

freee 孝橋さん：
エンジニアは2023年のGithub Copilotの全面導入を始めとして、AIエージェント型のエディターの整備も進めるなど、ほとんどの人がAIを活用しています。

一方で、プロダクトマネージャーやデザイナーは試せる範囲で使っているものの、業務の特性上、活用方法に悩んでいる人も多いようです。というのも、彼らの仕事は「ぼんやりした概念を形にする」ことが多く、壁打ちには使えるけれど、AIで一意に答えを出せるわけではないからです。

freee 伊原さん：
グッドパッチさんのように、オーダーメイドの仕事ほど標準化や仕組み化が難しいですよね。特定の工程だけを請け負う仕事なら平準化しやすいと思うんですが、クライアントワークって「よく分からないけど何とかしたい」みたいな状態から始まることも多いじゃないですか。Webサイトを作りたいと言われても、「そもそも別の方法がいいのでは？」みたいな話になることもありますし。

そうなると、プロセスを標準化したり、どこにAIを活用するか決めたりするのは、なかなか難しいのかなといった印象があります。

AIが自然と業務に溶け込むには？

——プロダクト開発の現場でAI活用を広げていくにあたって、注意したいことや課題はありますか？

freee 孝橋さん：
会社の規模が大きいこともあって、外部のAIツール（例えばDeep Researchなど）を使いたくても、機密情報をどこまで入力していいのか、コストや契約の問題はどうするのか、といった課題があります。特に社内情報がAIに学習されるリスクは大きいので、ガイドラインを整えたり、一定の試験をクリアした人だけが使えるようにする仕組みを作ったりする必要があるというのが今の状況ですね。

freee 伊原さん：
先ほど、AIの活用方法として、AIで高速に試作したプロトタイプをベースに要件定義の精度を上げているとご紹介しました。ただここで注意したいのが、生成AIで作ったものをそのまま本物として進めてしまうのは危険だということです。あくまで、形にしてみて要求を見出すためのイテレーションの材料として使うことが重要です。

デザイナー以外の人は「（AIで作った）これでいいじゃん」とそのまま開発に進めたがるんですよね。なので、デザイナーがしっかりと品質を上げるという意識を持って「いや、それは違います」と軌道修正することが必要です。デザインへのAI活用においては、特にこの部分が大事かなと思っています。

freee 池田さん：
私が難しいなと思うのは、社内のデザイナーのAI活用状況がバラバラだということです。業務で使ってる人もいれば、個人で試しているだけの人も、実際にAI関連の機能開発に関わってる人もいる。人によって理解度が異なる状態で「新しいAIツールを使いましょう」となっても、使える人と使えない人で差が出てしまい、うまく活用できない気がするんです。

AIツールの勉強会を開催したこともありますが、それ以前にそもそも「これからのデザイナーに必要なスキルとは何か？」という根本の部分を整理しないといけないと感じました。ただ単に「AIを学ぼう」ではなく「どんなスキルが必要で、どういう考え方を持つべきか」をみんなで整理していかないと、AIをうまく活用できる体制にはならないんじゃないかと思います。

Gp 栃尾：
ちょっと違う角度の話かもしれませんが、私の感覚では、AIツールを導入する側は理解を深める必要があるとしても、実際に使う人まで視座を高める必要があるのかな？と疑問に思っていて。むしろ、AIを使っていることを意識せずに自然と活用できる状態、AIが当たり前のようにデザイン・業務に溶け込んでいる状態のほうが、今後は大事なのかなと感じています。

そのために具体的に何をすればいいのか、実際に自分がいろんなAIを使ってみて、可能性を模索している最中ではあるのですが。freeeの皆さんはどう考えられていますか？

freee 伊原さん：
非常に素晴らしい視点で、私も本当にそうだなと思います。AIは「何でもできる」だけでは浸透せず、実際に使える形で提供することが重要です。freee社内でAI活用が進んでいるのも、つばめNaviやつばめAutoといったアプリケーションがあるからこそ。エンジニアがCopilotを使うのも、「VSCode（Visual Studio Code）」という使いやすいインターフェースが提供されているからです。

一方で、まだAIをどう活用すればいいのか分からず、手探りの状態の人も多い。だからこそ、それぞれの仕事に合ったアプリケーションを提供し、適切なスコープとインターフェースをデザインすることが大切です。例えば、OCRなら「写真を撮るだけでデータ化できる」、サポートなら「AIが人間と同じように対応してくれる」といった形で、GUIの慣用表現をもとにAIを使える環境を作ることが、業務でのAI活用を普及させるカギになると思います。

Gp 杉本：
AIプロダクトについてリサーチしながら、同じことを感じていました。2023年から「デザインに使えるAIツール」というテーマで発信しているのですが、最初にリサーチしたときは、Midjourneyみたいにプロンプトを駆使できる人じゃないと使いこなせないツールが多かったんですよね。

でも、1年後にまた調べたら、GUIがしっかり整ったツールが増えていて、例えば「写真の中の帽子だけ変えたい」みたいに、範囲を選んでちょっと指示を出すだけで編集できるものが多くなっていて。この1年でAI業界全体が「誰が何をしたいのか」に合わせて進化しているんだなと実感しました。

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経験から「自分で掴んだ知見」を生かすことがより重要になる

——生成AIプロダクトをデザインしユーザーに届けていく上で、重要なポイントはありますか？

Gp 杉本：
私は現在AIプロダクトのUIデザインをしていますが、特に他と違うスキルが必要とは思っていなく、やはりユーザー視点でプロダクトの使いやすさや魅力を追求する姿勢が重要だと思っています。

もちろん、生成AIをプロダクトに組み込むことで新しい考え方が必要になることはあります。例えば、AIは毎回違うフィードバックを返すことを前提に設計するとか、思った結果が出てこないときの修正体験を磨くなど。ただ、これまでの延長でユーザー視点でものづくりをしていたら、おそらく自ずと考えることでもあると思っていて。なので、AIプロダクトのデザインをする上で特に何かを勉強する必要はないのかなと考えています。

——今後のAI時代に、デザイナーはどのような働き方をしていくようになると思いますか？

Gp 黒子：
品質やセキュリティへの懸念はある一方で、AIのおかげで一人でもプロダクト開発ができるようになってきています。最近では、「ソロプレナー」のようにAIを活用して一人で起業するケースも増えてきています。デザイナーの有無に関わらず、AIを活用して「ひとまず自力で作る」ということが選択肢になってきていると感じます。

freee 伊原さん：
自分もそれは良い点だと思っています。一定の基準を満たせば十分という考え方があると、今までコストが高すぎてデザインを依頼できなかった分野も成り立つようになるんじゃないかなと思っています。

AIを使って一発でそれなりのクオリティが出るなら十分意義があるし、今後ますますそうなっていくはずです。私たちは専門性を積み上げてきた分、こだわりたくなるけど、むしろそこを柔軟に考え直す必要があるのかもしれないなと感じます。

Gp 黒子：
そういう観点では、デザインプロセスにおける「評価」がより重要になってくると考えています。AIが生成したものをどう見るか、それをどのように評価して次の改善にどうつなげるかを、デザイナーがこれまで積み上げてきた経験や専門性を基に判断していくことが大事になりますよね。

freee 伊原さん：
AIは一般論を語るのは得意で、多くの人がやっていることなら判断できますが、実践者が少ない分野では誤った情報を出し続けることもあります。一般的な知識はAIで素早く処理できますが、それだけでは差別化が難しくなる。だからこそ、経験を積み、自分で掴んだ知見を生かすことがより重要になっていくと感じます。

AIを活用できるデザイナーは、物事を結びつけ、評価し、ディレクションできる

——デザイナーがAIをうまく活用するためには、どのようなスキルが求められるでしょうか？

freee 伊原さん：
実際AIの制御はまだ難しく、前に出した指示を忘れてしまうことも多いです。なので、AIはアイディアの整理や壁打ちには有効でありつつも、AIのアウトプットをそのまま活用するのは難しいのが現状ではないでしょうか。

そう考えると、やはりデザイナーの専門性は重要です。文化的な理解が求められる部分はAIには任せられないこともあります。また、AIと一緒にアウトプットをつくることは、いわば「新卒のような業界経験が浅い人を適切にディレクションする」ことと似ています。

私が考えるに、AI時代にデザイナーに求められるスキルはディレクションの能力だと思います。仕事を人に任せるのに慣れていない人だと、結局「自分でやった方が早い」となりがちで、AIをうまく活用するのが難しくなるかもしれません。

Gp 栃尾：
AIが出したものに対して、なぜ良いと思うのかをしっかり考えられないと厳しいですよね。結局のところ、AIの可能性を最大限に引き出せるかどうかは、デザイナー自身の「目」と「思考」にかかっているのだと、私も思っています。

freee 伊原さん：
今後の課題として気になっているのが、次の世代のデザイナーがUIの善し悪しをどう判断していくのか、ということです。私たちは過渡期の世代として、自分たちでUIを作ってきた経験があるので、ヒューリスティック評価やディレクションができます。

でも、これからの世代は最初からデザインシステムや標準的なUIが整った状態で仕事をすることになる。そうなると、ゼロから作る経験が減り、UIの本質的な善し悪しを判断する機会が少なくなってしまうのではないでしょうか。

特にユーザーインターフェースのデザインは、すでにデファクトスタンダードが確立されているので、今後ますます「あるものを使う」流れになっていくでしょう。その中で、AIが提案したデザインに対して「このケースでは適用すべきではない」と判断できる力をどう身につけるかが重要になると思います。

freee 村山さん：
個人的には、自分で作らなくてもAIに作らせる機会は増えていくはずで、そういう試行回数が増えることで、場合によっては感覚をどんどん磨いていていくこともできるんじゃないかと思っています。

デザイナーに限らず、すべての職種が変化していきますよね。だからこそ、構想力や物事をつなげる力がますます重要になると思います。筋の良い問いを立てて課題を設定し、ユーザーが普遍的に何を求めているのかを深く考察できる、そういう人が職種の垣根を越えて活躍できるんじゃないでしょうか。

——本日はお忙しい中、多岐にわたるお話をありがとうございました！

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いかがでしたか。グッドパッチでは、新たなサービス創出を目指すパートナー企業とともに、AI技術を活用したサービス作りに取り組んでいきたいと考えています。

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