2026年5月8日、Oktaはバンガロールオフィスにて、信頼とセキュリティのための設計に焦点を当てた初のデザインイベント「The UX of Trust and Security」を開催しました。複雑さについての会話として始まったものが、より深遠なものへと発展しました。それは、AIファーストの世界でデザイナーであることの意味を、コミュニティ全体で見つめ直すということです。
しかし、今回のイベントが他と違っていたのは、エンゲージメントについて語るだけでなく、それを実際に設計した点にあります。
イベントの夜、各ライトニングトークの合間に、カスタムビルドのWebアプリを通じて150名以上の参加者に新しい質問を投げかけました。参加者は、管理者業務の複雑さ、開発者エクスペリエンス、エンタープライズデザインの未来に関する講演に耳を傾けながら、AI、判断力、そして最も重要となるスキルについてデザインコミュニティがどのような見解を持っているかを明らかにするための質問に回答しました。
これはイベント後のアンケートではありませんでした。これはライブのパルスチェックであり、アイデアが議論され、前提が覆され、視点が変化する中で得られたリアルタイムのインサイトです。
この調査から、以下のような知見を得ることができました。
以下に示すデータとフィードバックは、OktaとFriends of Figmaの共催イベントに参加したバンガロールコミュニティのデザイナー150名から得られた回答に基づいています。これらのプロフェッショナルは、多様なセクターや企業を代表しています。
AIツールキット：断片化した状況
依頼した内容
現在使用しているAIツールキットについてお聞かせください。デザイン業務で利用しているツールと、それぞれの具体的な用途を教えてください。
明らかになったこと
この最初の質問から、私たちが推測していたものの、確認が必要だった事実が明らかになりました。それは、AI設計の標準的なワークフローがまだ存在しないということです。
最もよく言及されるツールは、予測どおりの場所に集中していました。
- Claude：調査、アイデア創出、アーキテクチャ、コード生成の各段階で言及されています。
- Figma Make：AIを主要なデザインツールとして直接使用するデザイナー向け
- Cursor：迅速なプロトタイピングとコード支援設計に。
- ChatGPTとCopilot：一般的な調査やブレインストーミングに利用
- PerplexityとGemini：調査の統合と競合分析に
- v0とAntigravity：MVPとプロトタイプを迅速に生成します
しかし、ツールキットの構成はデザイナーのレベルや専門分野によって大きく異なりました。
大手コンサルティング会社のシニアUXデザイナーは、自社のオーケストレーションアプローチについて次のように説明しました。「インタラクティブなプロトタイプにはFigma MakeとClaudeを使用します」。NotebookLMでドキュメントの分析、ビデオの調査、あらゆる情報の統合ができます"。
一方、あるデザインリードは異なる見解を示しました。「Q&AにはChatGPT、デザインにはClaude、プロトタイプにはFigma Make、本番環境にはClaude Code、画像やアイコンにはGemini」というものです。
インサイト
デザイナーは「完璧なAIツール」の登場を待っているわけではありません。調査、アイデア創出、プロトタイプ作成、プレゼンテーションといった固有の課題に合わせてカスタマイズされたツールキットを構築しています。1つのツールをマスターすることよりも、多数のツールを横断したオーケストレーションが重要になります。
データと直感が交差する場所
依頼した内容
データがある方向性を示唆しているにもかかわらず、ご自身の直感は別の方向性を示唆したという、最近の設計上の意思決定について説明してください。何をして、なぜそうしたのですか？
これにより明らかになったこと
この問いは、AIを活用した世界でデザインを価値あるものにするものは何か、という本質に迫るものです。データが語ることと直感が語ることが異なるとき、デザイナーの判断はどこに着地するのでしょうか。
その回答は、厳しい現実を突きつけるものでした。デザイナーは、測定基準が示すことと自身の経験が語ることとの間で、常に緊張状態に置かれていることが明らかになりました。
ある著名なストリーミングアプリのデザイナーが、AI主導のデータ分析によって判断を誤りそうになった瞬間のことを次のように語っています。
"アプリの定着率の向上に取り組んでいました。データによると、ユーザーはオンボーディングの特定の箇所で離脱していました。しかし、私にはまったく別の考えがありました…AIが測定基準を誤って算出したため、それに基づいて私が行った設計上の決定は、まったく意味のないものになってしまったのです。正直なところ、ユーザーの1人から指摘があり、その時点で修正してフローを復旧させました」
あるグローバルな消費財メーカーのビジュアルデザインマネージャーは、データが示すことと自身の直感が食い違う場面で、自らの勘を信じ抜きました。
最近のプロジェクトでは、私たちが目指していたデザイン言語は人々の共感を得られないだろうというデータが出ていました。しかし、デザイン言語は売り込めると確信していましたし、評判も上々で、プロジェクトは成功を収めました」
回答全体のパターン
デザイナーがAIの推奨よりも自身の直感を信じたとき、彼らはデータを拒否していたわけではありません。AIがアクセスできないコンテキスト、すなわちユーザーとの関係、組織の沿革、戦略的目標、そしてそれぞれの専門ドメインにおける「成功」の真の意味が持つニュアンスをもたらしていたのです。
これはAIに対する反乱ではありませんでした。それは判断力が重要であることの証でした。
AIが間違うとき：修正という問題
依頼した内容
業務においてAIが何かを間違えた経験と、それをどのように発見または修正したかについてお聞かせください。
これにより明らかになったこと
AIのエラーは単一のパターンに従っていませんでした。これらは3つの異なるカテゴリーに分類され、それぞれがデザイナーの思考方法について異なる側面を明らかにしています。
コンテクストの崩壊
AIは複雑なシナリオを過度に単純化します。大手コンサルティングファームのシニアUXデザイナーは、次のように説明しています。
"時としてハルシネーション（幻覚）を起こし、意図から外れることがあります。そのため、ユーザーの視点（認知ウォークスルー）でデザインを検証し、問題点を洗い出して修正するという反復作業を行います」。
無意識のバイアス
金融テクノロジー（フィンテック）プロバイダーのあるデザイナーが、微妙ながらも重大なエラーを発見しました。
「プロトタイプのコーディングでした…修正する唯一の方法は、プロンプトを改善し、多くのコンテキストとリファレンスを提供することです。」
前提の問題
AIは時として論理を飛躍させ、実際のワークフローを中断させることがあります。フィンテック製品のデザイナーは、その様子をありありと描写しています。
最近、SQLエディターのフローで、テストケースがシステム検証済みかユーザー検証済みかを確認するテスト機能に取り組んでいました。また、スパーリングの際には、システムが検証したものであっても、人間によってさらに検証されるものと想定し、フローを中断させました。」
これらのエラーはどのように検出されましたか。
一貫して、その答えは他の人間やユーザーでした。ほとんどの設計者は、ユーザーからのフィードバック（最も一般的）、ピアレビュー、対象分野の専門家による検証、または実データによる直接テストを通じてAIのエラーを検出すると述べました。
金融セクターのある企業のバイスプレジデント補は、検証ループについて次のように説明しました。
「私はいつもAIに、その決定や結果を第三者の視点から検証するように求めています。例えば、技術的な決定であれば、AIにCTOやエンジニアリングマネージャーの役割を担わせて、レビューや軌道修正をさせています」。
AIはデザインプロセスをどのように変えたか（良くも悪くも）
依頼した内容
AIとの連携は、初期段階の設計探求やアイデア創出へのアプローチにどのような変化をもたらしましたか。
これにより明らかになったこと
AIとデザインプロセスの関係は一方的なものではありません。複雑です。デザイナーは、解放感とプレッシャーを同時に感じています。
スピードのパラドックス
デザイナーは迅速な開発を高く評価しました。
これにより、ユーザーや開発チームとテストできるインタラクティブなプロトタイプを、より迅速に入手できるようになりました。そのため、私はいつもそこから始めますし、私のチームのメンバーも全員そうしています。今では、Figmaのデザインをゼロから始めることはありません。常にプロンプトでコンテキストを供給し、そこから反復処理を行っています」
しかし、この加速には隠れたコストが伴いました。製品設計組織の創設時のリーダーは、その緊張感を次のように見事に表現しています。
一方で、さまざまなイテレーションを視覚化することがはるかに容易になったと同時に、ステークホルダーは最初のプロンプトで最終製品を求めてきます。デザイナーとしては、とても気に入っていると同時に、少し嫌な部分もある、といったところでしょうか」。
明確さへの転換
複数のデザイナーが、前向きな方向転換について説明しました。Figmaに飛びつくのではなく、まず深く考えるようになりました。
"AIは、頭の中にある考えを整理したり、さまざまなアプローチを検討したり、別の視点から考えたりするうえで、本当に役立っています。今ではほとんどの時間をこれに費やしてから設計に進むようにしています。その結果、アプローチを提示する際の明確さと自信が格段に増しました」。
創造性の問題
あるグラフィックデザイナーは、複数の回答に共通する懸念を表明しました。
「AIを使わない場合に比べて、ブレインストーミングで出すバリエーションが少なくなる傾向があります。そのおかげでプロジェクトの進行が速くなり、効率も上がると感じていますが、多くのバリエーションを検討したり、より幅広く深くアイデアを出したりすることがなくなるため、長期的にはデザイナーとしての自分や、自身の創造性に影響が出るかもしれません。」
AIが（まだ）解決できない問題
依頼した内容
AIが根本的に解決できないと考えるデザイン上の問題は何ですか。また、その理由は何ですか。
これにより明らかになったこと
デザイナーに一線を引くよう求めたところ、驚くほど一貫したコンセンサスが得られました。4つのテーマが、際立って明確に浮かび上がりました。
共感と人間理解
複数のデザイナーがこれに回帰しました。
"人間の行動を理解することが、デザインの核となります。これは、既存の知識に基づいて動作するLLMにとっては困難なことです。最良の結果を得るには、人間がこれを行う必要があります」。
「人間の共感や思いやりを必要とする、あらゆるデザイン」です。
イノベーションとオリジナリティ
製品設計組織の創設時のリーダーは、単刀直入に次のように述べました。
"革新的であること。AIは、すでに与えられたものを出力します。そのため、AIにできる最善のことは既存のものを再現することだけです。しかし、人間が介在することで、イノベーションと創造性は無限に広がります。ですから、人の温かみがなければ、AIでさえも質の悪いエクスペリエンスになってしまうと言えるでしょう」
コンテキストとシステム思考
フィンテックプロバイダーのプロダクトデザイナーが、構造上の制約を特定しました：
AIがコンテキストを処理する能力は、まだまだ発展途上だと考えます。過去の決定事項や、何かが保留になった理由を記憶する際に、情報過多に陥ります。そして、そこが依然として人間が必要とされる部分です」と述べています。
ステークホルダーと組織内でのナビゲーション
大手コンサルティングファームのシニアデザイナーが、AIでは自動化できない現実を指摘しました。
"デザインシステムの一貫性とコンプライアンス。また、AIにとってステークホルダー管理は困難です。"
AI支援による意思決定をデザイナーがどのように正当化するか
依頼した内容
AIに懐疑的なステークホルダーやチームメイトに対し、AIを活用した設計上の意思決定をどのように説明しますか。
これにより明らかになったこと
AIファーストの世界で成功しているデザイナーは、AIの利用を隠すのではなく、戦略的に活用していました。4つの異なるアプローチが明らかになりました。
透明性の高いアプローチ
不透明性の克服とオーナーシップの確立。フィンテックプロバイダーのプロダクトデザイナーは次のように述べています。
"特にそれを指摘することはありません。その必要もありません。AIが調査結果、コンテキスト、履歴、要件をどのように統合するかについて、指示とディレクションを与えているのは私だからです。そして、意思決定に関しては、私が主導権を握っています」
条件付きのアプローチ
制限事項の明確化。大手コンサルティング会社のデザイナーは次のように語っています。
シンプル。注意点を申し上げます。「私は、正確な設計やデータを正当化するのではなく、注意点を述べた上で自分の意見を伝えます」。
アカウンタビリティアプローチ
差別化要因としてのオーナーシップ。グローバルなテクノロジーおよび製造企業のUXスペシャリストは次のように説明しています。
AIが決定するのではなく、AIが支援するものである限り、その決定に（少なくともAIの利用という点においては）大した正当化は必要ないことに気づきました。最も重要なのは、その決定に対して責任を持つことです」。
データに基づいたアプローチ
エビデンスに基づいたストーリーテリング。製品デザイン組織のデザインリードが、自らのブレークスルーについて次のように説明しました。
「後輩やメンターがAIを使って下された設計上の判断を実際に見せてくれたとき、私はAIに反対する一人でした。」私が納得した理由は、基本的にそのソリューションに至った経緯を理解できたからです。そして、何時間もリサーチに費やすことなく、データに裏付けられたアプローチができたおかげで、ステークホルダーやチームメイトにその決定を納得させることができました」
インサイト
最も自信のあるデザイナーは、AIの利用を隠すのではなく、AIが果たした役割について透明性を保ち、デザイナーとして自身が下した決定を明確にしていました。
最も重要になるスキル
依頼した内容
AIファーストの世界でデザイナーとして一歩先を行くために、スキルを1つだけ向上させられるとしたら、それは何ですか。また、その理由は何ですか。
これにより明らかになったこと
デザイナーが未来を予測し、その中で成功するために何が必要かを想像したとき、その答えは驚くほど一貫性があり、深く人間的なものでした。
最優先のスキル
- システムと製品に関する思考（23%）：AIはソリューションを生成できますが、デザイナーは問題を定義する必要があります
- 技巧とアートディレクション（18%）：人間味、ビジュアルテイスト、クリエイティブディレクション
- 調査と共感（16%）：AIのパターンと、実際の人間が求めるニーズを理解する。
- コミュニケーションと明確な表現（14%）：明確な思考が、より良いプロンプトとアウトプットにつながります
- AIナビゲーションとプロンプト（12%）：AIを使用するのではなく、AIを効果的にオーケストレーションします
- 組織にまたがるコラボレーション（10%）：ステークホルダー管理、技術的な知識
- クリエイティブイノベーション（7%）：独創性と既存のパターンにとらわれない思考力
しかし、数字の裏にあるお客様の声が実態を物語っていました。ある大手コンサルティング会社のシニアデザイナーは、次のようなパラドックスを指摘しています。
"最適なAI共同ワークフローを作成できるようにしたいです。ツールを最大限に活用する方法を理解するためです。
大手エンタープライズソフトウェア企業のシニアリーダーが、核心を突く発言をしました。
"専門性を深める"。
あるクラウドコンピューティングソフトウェアベンダーのビジュアルデザイナーは、これを思考の問題として次のように位置付けています。
"優れた思考は重要です。イノベーションは常に深い思考から生まれます。明確な目標があれば、より良いプロンプトを作成し、AIについてより分かりやすく説明し、仕事を完了させることができます。デザイナーとしてAI競争の先を行くために必要なことだと感じています」。
そして、デザイン事務所のデザイナーが、それに人間味を取り戻しました。
「もっと共感的かつオープンマインドになり、人々のためにデザインしましょう」ユーザーのためでも、お客様のためでもなく、人のために。考えてみれば、人、ユーザー、顧客とでは、実は意味合いが違ってくるのです。
暗黙の合意
イベントの夜を通して寄せられた1000件以上の回答を読み解くと、ある明確な姿が浮かび上がってきました。それは、デザイナーはAIを恐れているのではなく、AIをめぐる誇大広告に懐疑的であるということです。
AIは、デザインに関する判断の代わりではなく、思考のパートナー、研究のアクセラレーター、プロトタイピングのツールと見なされています。実際、AIの登場により、判断力や技巧は衰えるどころか、むしろ重要性が増していると考えられています。
この環境で活躍するデザイナーには、共通する特徴があります。
- AIを意図的に使用：新しい技術だからではなく、特定の問題を解決できるからです。
- ユーザーによる検証：AIからのデータは、人間のフィードバックと照合されます。
- 明確な表現を重視：プロンプトを作成する前に思考を明確化します
- 説明責任を維持：AIは支援し、設計者が決定します
- 継続的な学習：ツールやワークフローを試す
業界にとってこれが意味すること
デザイナー向け
スピードだけでは差別化は図れません。判断力、システム思考、そしてクラフトマンシップが重要になります。まず明確に思考することを学びましょう。AIのプロンプト作成とは、明確な思考を言語化する作業にすぎません。共感、イノベーション、そしてコンテキストの理解は、今後も貴社の競争優位性であり続けます。
採用担当者向け
AIの技術スキルよりも、戦略的思考の方が重要です。AIの出力を鵜呑みにするデザイナーではなく、ユーザーとともにその妥当性を検証するデザイナーを探しましょう。AIをオーケストレーションし、ステークホルダーの複雑な状況を乗り切ることができるスタッフおよびプリンシパルレベルのデザイナーは、これまで以上に価値を高めています。
デザインコミュニティ向け
エンタープライズデザインは「退屈」なものではありません。そのためには、極めて困難な思考、システムに対する深い理解、そして重大な結果を伴う判断が求められます。ツールが普及したとき、クラフト（技術）こそが差別化要因になります。
舞台裏メモ：このエンゲージメントが実現するまで
このリアルタイムのパルスチェックは魔法ではなく、意図的に設計されたものです。このライブエンゲージメントを実現するために、ClaudeとFigmaを使用してカスタムWebアプリを構築しました。
出席者はイベントの開始時にアプリから登録しました。各ライトニングトークの合間に、参加者の携帯電話に新しい質問をプッシュ通知しました。リアルタイムで回答が寄せられ、ステージ上の会話の進展に合わせて回答が次々と集まる様子を見守りました。
ここからは正直にお話しします。Claudeへの最初のプロンプトで、素晴らしい結果が得られました。洗練された外観で、すぐにでも使えるような機能的なプロトタイプが完成したのです。しかし、「見た目が良い」状態から「150人の同時ユーザーが参加するライブイベントで完璧に動作する」状態にするには、大幅なイテレーションが必要でした。
テストに基づいてUXを改良し、負荷がかかった状態でのリアルタイムの送信を処理できるようバックエンドを最適化しました。また、参加者が各質問についてより適切なコンテキストを必要としていることが判明したため、反復的な改善を行いました。レスポンスが正常に同期されないエッジケースをデバッグしました。
皮肉なことに、私たち自身がそれを痛感することになりました。私たちはAI、技巧、イテレーションに関するインサイトを収集するためのツールを開発していましたが、そのツール自体が、たとえ最初の出力が有望に見えても、なぜ技巧とイテレーションが重要なのかを教えてくれる最高の教材となったのです。
これはまさに、当社の調査に回答した設計者が説明していたことです。AIは強力な出発点にはなりますが、それを機能させるには、人間の判断、テスト、改良、そしてコンテキストの深い理解が必要でした。
おわりに
150人のデザイナーにAIとの関係性（判断、技巧、未来）について尋ねたところ、業界が聞くべきある事実が明らかになりました。
AIがデザイナーに取って代わることはありません。これにより、私たちは本当に重要なこと、すなわち、明確な思考、人間的な共感、戦略的な判断、そして可能性を意義ある体験へと変える技術に、集中せざるを得なくなります。
このことを理解し、AIを代替ではなく増幅するものと捉えるデザイナーこそが、未来を築くのです。
そして、準備は完了です。
