AI時代に、僕たちデザイナーはどう歩むか

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1. AI時代に、 僕たちデザイナーはどう歩むか
2. 誰が話すのか ƒ 株式会社RightTouch 所属 (1人目デザイナーR ƒ エンプラ向けBtoB SaaS、カスタマーサポート×AI領域のプロダクト開発% ƒ デジタルプロダクトデザイン、コミュニケーションデザインを横 ƒ キャリア：レバレジーズ (toC) → プレイド (toB) → 現 ƒ 大学院ではHCDとブランドを研究 kim｜木村 和寛 AI人格
3. 問い 最近どうしても気にせざるを得ないこと AI時代に、 デザイナーに求められることって何だろう？
4. AIによる“アウトプットの差” 同じ生成AIを使っても、使い方によってアウトプットの質がけっこう違う キャリアは“点”ではなく“線”で描け デザイナーのキャリア形成は、一つひとつのスキルや経 験を積み上げるプロセスです。大切なのは、目先の役職 や肩書にとらわれず、自身の価値がどのように社会に貢 献できるかという視点を持ち続けること。トレンドに翻 弄されるのではなく、自分なりの軸を持って学び続ける ことで、長期的に持続可能なキャリアが築かれます。未 来は予測できませんが、今の選択が確実に未来をかたち づくるのです。 キャリアは、ひとりで築くものじゃない キャリアを 「自分のた めの 道」と 捉えると、 狭くて 息苦 しい。でも、自分の 仕事がどんな 人たちと 関わってい て、どんな 世界を 少しでも 変えているのか、 そう 考える と視 界が 開ける。たと えば、 隣の エン ジニアの 問いに 応 えた 日。 あるいは、 ユーザーの違 和感を 言語化した 瞬 間。 そんな 関係のなかで、自分のデザインが 意味を持 ち、キャリアが 静かに 動き 出す。 世界と 関係する 力、 そ れがキャリアを 育てる。 デザイナーのキャリアに おい て大事な ことは ・・・ arrow-up 何が違い を生む？
5. AIと人の得意 / 苦手 今のところAIと人はこんな得意/不得意がある。中でも人が介在する影響が一番大きいのは「意味・価値の理解」 仕事の場面・スキル AI 人 問いを立てる・目的を決める xmark-la 自分から問いや意図を設定することはできず、与 えられた指示に従うのみ circle 背景や意図をふまえ、「そもそも何を問うべき か？」を定義できる 分類・構造化する circle 明確なルールやパターンに基づく処理が得意。
 一貫性・スピードも高い triangle 曖昧なケースや“なんとなく”の判断にも対応でき るが、ミスやばらつきが出やすい アイデアを出す / つくる triangle 多様な組み合わせを高速に生成できるが、文脈理 解が浅くアイデアが単調になりがち circle 背景・目的・感情をふまえた飛躍や比喩的発想な ど、創造的な展開が可能 繰り返し作業をする circle 疲れず正確。何千回でも処理をこなせる triangle 柔軟に対応できるが、単調作業には飽きやミスが 起きやすい 意味・価値の理解 xmark-la “表層的”なデータから価値がありそうなこと(重要 そうなこと)を割り出すことしかできない circle 文脈や相手の立場・感情をふまえ、「なぜ大事 か」を想像して判断できる
6. AIが意味や価値をうまく理解できない理由 (仮説) 人は、主観的な感覚、感情を持っているので、言葉の先の本質的な意味や価値を“実感”として理解できる xv 主観的な内面(感覚・感情)の実感 / 共感 ˆv 文脈的意味の理解 •v 価値の理解 感覚や感情を伴う主観的な経験をする 個人的・状況的な“文脈化された意味”を理解する その人にとっての “重み”や“優先度”を理解する 仕事に本気で向き合った先に楽しくポジティブになれた経験がある ユーザーは緊張して業務に取り組んでいるが、 本来は楽しくポジティブに仕事に向き合いたいと思ってそう ユーザーにとっては「仕事をちゃんとこなす」ことより 「仕事を楽しむこと」が大事なのでは？ 人は価値を “実感 ”を 持って 想像することができる
7. AIが意味や価値をうまく理解できない理由 (仮説) AIは、主観的な感覚、感情にアクセスできないため、本質的な意味や価値を“実感”として理解できない „‚ 主観的な内面(感覚・感情)の実感 / 共感 ”‚ 文脈的意味の理解 e‚ 価値の理解 感覚や感情を伴う主観的な経験をする 個人的・状況的な“文脈化された意味”を理解する その人にとっての “重み”や“優先度”を理解する 人の主観的な内面（感覚・感情）を実感として 理解できない / 共感できない だから「それがその人にとって何を意味するか」が本質的にわからない 結果として「それがどれほど重要なのか」の価値もわからない AI は価値を “実感 ”を 持って 想像する ことができない
8. AIが意味や価値をうまく理解できない理由 (仮説) AIは、主観的な感覚、感情にアクセスできないため、本質的な意味や価値を“実感”として理解できない „‚ 主観的な内面(感覚・感情)の実感 / 共感 ”‚ 文脈的意味の理解 e‚ 価値の理解 感覚や感情を伴う主観的な経験をする 個人的・状況的な“文脈化された意味”を理解する その人にとっての “重み”や“優先度”を理解する 人の主観的な内面（感覚・感情）を実感として 理解できない / 共感できない だから「それがその人にとって何を意味するか」が本質的にわからない 結果として「それがどれほど重要なのか」の価値もわからない AI は価値を “実感 ”を 持って 想像する ことができない 「本質的に意味・価値の ある こと」を 判断するに は、 AIで はなく人の実感・ 想像力が 必要 つま り、 ( 今のと ころ...)
9. AIが意味や価値をうまく理解できない理由 (仮説) AIは、主観的な感覚、感情にアクセスできないため、本質的な意味や価値を“実感”として理解できない „‚ 主観的な内面(感覚・感情)の実感 / 共感 ”‚ 文脈的意味の理解 e‚ 価値の理解 感覚や感情を伴う主観的な経験をする 個人的・状況的な“文脈化された意味”を理解する その人にとっての “重み”や“優先度”を理解する 人の主観的な内面（感覚・感情）を実感として 理解できない / 共感できない だから「それがその人にとって何を意味するか」が本質的にわからない 結果として「それがどれほど重要なのか」の価値もわからない AI は価値を “実感 ”を 持って 想像する ことができない この あたりに ついて note書い たので ぜひ読んで 下さい ！ https://note.com/5o5o_wagon/n/n4b8fbd7df8f2
10. 人に求められるのは、文脈・意味・視点を適切にデザインに反映していくこと どんなデータ・視点・ツールをAIに与えて、生み出すアウトプットの質を変えるか / 上げるか 意味・視点 ツール アウトプット 評価 ・ 修正 広げる 深める 確かめる 事実・データ AI chart-co file-lin seal seal seal seal pen-pain rectangl 参考：The rise of "context engineering" (https://blog.langchain.com/the-rise-of-context-engineering/)
11. AIとどう向き合うか。 デザイナーとしてどのように価値を出していけるか。 いろいろ悩ましいですが...
12. キャリアのもうひとつの視点 キャリアを考える上では、求められることだけではなく、自分の内側の軸 (文脈的意味)もうまく言語化し接続することが大切 生存戦略的キャリア 自己探求的キャリア „ 他者・社会から求められ評価されることを目指ƒ „ 他者の喜び、評価されることがモチベーショ˜ „ 報酬に直結す• „ 環境変化で変わりやすい (振り回されやすい) „ 自分がやりたいこと、ありたい状態を目指ƒ „ 自分の納得感・変化・気付きがモチベーショ˜ „ 報酬に直結しづら´ „ 抽象化されていれば変わりづらい 「問いを立てて、仮説を考えること」が好き 外向き：他者評価 内向き：自己評価 arrows-r
13. 問い直し ぜひ考えて一緒に議論しましょう AI時代に、 わたしがしたいことって何だろう？ わたしがするべきことって何だろう？