Bet AI Day 2026 AI Agents at Work Design デザインハーネス 15:30-15:50 専⾨職の判断基準をコードのように運⽤する 橋本 哲勇 Tetsuo Hashimoto 

Speaker Information 橋本 哲勇 Tetsuo Hashimoto 慶應義塾⼤学卒業後、2014年より UIデザイナーとしてのキャリアをスタート。 複数の事業会社‧スタートアップで プロダクトデザイナー‧プレイングマネージャーを歴任。 ⾼校時代からウェブ制作に親しみ、 「作る⼈を⽀える存在でありたい」という原点を持つ。 AIへの本気度とスピード感を求め、2026年にLayerXに⼊社。 プロダクトデザインに加え、DesignOpsも担う。 

Figma Config 2026 Figma Config 2026 基調講演 

道具の境界が消えていく “Code is not the opposite of design. Code is material for design.” — Dylan Field（Figma CEO）基調講演 Figmaでも、コードでも、⽣成AIでも作れる。道具の選択は論点でなくなっていく。 道具をまたいで持ち運べるのは何を良しとするかだけ。 

デザイナーの仕事はもともと判断でできている デジタルプロダクトのデザイナーはFigmaで画⾯を作るだけではありません。 何を作るかを他の職種と決め、詳細を詰め、実装につなぎ、効果が出たかまで⾒届ける。 Figmaでデータを作る時間はその⼀部でしかない。 この⼯程のすべてに⼩さな判断が含まれています。 

デザインツールの進化 正確な指⽰で記述できる作業は エージェントに吸収されていく。 

⼈間に残るのは何か 2種類の判断 ⾒極める判断 出てきたものの良し悪しを⾒極める。 決める判断 正解がひとつではない問いに答えを決める。 作る速さはもう差になりません。 

デザイナーは要らなくなるのか 82% の組織が「デザイナーの必要性は減っていない」と回答 （Figma調査） AIが作る量を増やしたぶん、良し悪しを判断する仕事が増えている。 

Question その「判断」は いまどこにあるか？ 

Answer 専⾨職の頭の中 

頭の中にある限り AIは「それっぽい」を無限に⽣成する。 それではトークンはアウトカムに変わらない。 AIエージェントは、どこまで任せられるのか？ 

デザインハーネス 専⾨職の判断基準を頭の外に出し コードのように運⽤する。 書ける。レビューできる。差分が残る。そして、全員に配れる。 

仕組みは3つの要素でできている 判断 事実 改善 ハーネス。Markdownで デザインシステムMCP。 採点基準とテストケースで 書いた判断基準の正典。 会社公認の部品と規定値を 回答品質を測り直す。 強度とルールIDつき。 AIが直接参照。 書いて終わりの⽂書とは違い、デプロイして、計測して、直し続けます。 

ルールの書き⽅ ✗ NOT 「なんか⾊が合ってない気がする」 ○ YES DSU-COLOR-001 ⽣のカラーコードを使わず意味を持つトークンで指定する（MUST） 感覚を観察できる条件に翻訳し、IDを振り、強度（MUST / SHOULD / MAY）を ⾔する。 

同じ⾔葉を2つのAIに投げる 「バクラク給与を説明するスライドを作って」 A 素のAI B モデルは同じ デザインハーネスをつないだAI 

A 素のAI それっぽいものが出てきて、これ⾃体はすごい。 ただ、⾊も⾔葉の温度感も「うちの資料」ではない。 

B デザインハーネスをつないだAI ブランドに沿っていて、使われている部品も実在するものだけ。 差は渡したコンテキストだけ。 

「評価不可」は限界を知るための仕組み デザインレビュー結果（観点別） ⽂⾔品質 pass 参照: WR-MUST-001（充⾜） デザインシステム準拠（⾊） pass 参照: DSU-COLOR-001 デザインシステム準拠（余⽩） 評価不可 └ ハーネスに該当ルールの記載がないため。⼀般的なUX知識では補完しない。 └ 迷い‧不⾜: 余⽩トークンの規定が未整備 └ ルール改善候補: DSU-SPACING 系ルールの追加を検討 ※出⼒例 「デザインハーネスに記載がないため、評価不可」 答えないことが⽬的ではない。ハーネスの限界がどこかをシステム⾃⾝に教えさせる。 

知識はコードと同じように動く 利⽤ログ → ギャップ検出 → PR → レビュー → マージ マージした瞬間、全員のAIの挙動が変わる。 正典は5ファイル約1,600⾏‧約37の判定単 AIレビュー付きPRは339件。直近111件の37%が指摘を受け、修正→再パスのループが回っている。 

書くこと⾃体はAIで楽になった ⾔語化のコストはAIエージェントで⼤きく下がりました。 難しいのはその先。どの判断を、どんなルールの形にすれば、エージェントが実際に使えるのか。 書き込むほど賢くなるとは限らない。 書く⼒より効くルールを設計する⼒。 

ルールに落とし込める領域と落とし込めない領域がある プロダクトのUIは検証をコードに置けるので進みます。 ルールを整備したらUIデザインの精度が⾶躍的に上がりました。 ブランドの「らしさ」はそうはいかない。検査の道具を作るところからで、まだ⼿探りです。 ⾒極める判断はルールに落ちていく。決める判断は最後まで⼈に残る。 書けるのは決め終わった判断だけ。決める仕事は尽きない。 

世界でも同じ問題が解かれ始めている 海外での呼び名は「Agentic Design Systems」。 ⼤⼿テック企業がデザインシステムを機械可読にする取り組みを公開しています。 ただ、その中⼼は「事実」の層。 判断の正典化や、「答えない」規律まで踏み込む例は、まだ少ない。 

ガードレールはツールの標準機能になっていく デザインシステムとの照合や⾃動補正はツールが標準で持ち始めました。 ただし、ツールが照合できるのは「事実」まで。 判断は⾃分たちにしか書けない。 職種の境界も溶け、開発に参加するデザイナーは41%、デザインを担うエンジニアは6割に。 共有の判断基準がないと、速くなるほどバラバラになる。 デザインハーネスがそこを繋ぎ⽌める。 

AIを使う前提で業務を組む デザイナーとAIの付き合い⽅にはいまも様々な議論があります。 私たちは使う前提で業務を組み替える⽅に賭けています。 デザインハーネスは、その賭けを実⾏するための道具。 

ハーネスはここからどう育つか 収束 決めた良し悪しに出⼒を 寄せていく。 境界を広げる → 「評価不可」の記録が任せ られる範囲の地図になる。 探索（構想） → 何を作るべきかを探す判断 を蓄積に変えていく。 デザイナー以外でも待たずに作れて、デザイナーは事業ドメインの深い仕事にも集中できる。 

デザインの対象が広がった デザイナーはずっと⼈が迷わないための環境を設計してきました。 いま作っているのはAIが迷わないための環境。判断を書くこともデザインです。 どこまで任せられるか。その線を引くこと⾃体が いちばんデザインしがいのある仕事。