Yudai
12/8 ふりかえり
2025年12月08日
要約
- 12/8の活動ではFigmaでのデザイン作成や読書を行い、AIに関する調査レポートを紹介した。
- FigmaでナビゲーションのUIコンポーネントを作成し、AIの活用状況とその課題についてのレポートを要約した。
- デザイン模写やAIに関する情報収集を行い、デザイナーと開発者の視点からAIの利点と課題を考察した。
やったこと
Figma UI コンポーネント（30分）
デザイン模写（30分）
読書いろいろ（30分）
Figma UI コンポーネント
今日はナビゲーションを作成。
デザイン模写
作りすすめると、特別難しいツール操作はないと感じる。
参考
読みたい記事
またストックが溜まってきた。先にAIに読んでもらった。
ご提示いただいたファイルは、Figmaが世界7カ国、2,500人のデザイナーと開発者を対象に調査を行った「Figmaの2025年AIレポート」です 。
AIへの期待が「過度な熱狂」から「実用的な定着」へと移行する中で見えてきた、「作る側（ビルダー）」と「使う側（ユーザー）」双方の現状と課題がまとめられています。
以下に主要なポイントを要約します。
1. AIプロダクト開発の現状（ビルダーの視点）
リリース数の増加と中小企業の躍進:
Figmaユーザーの34%が生成AI搭載アプリをリリースしており、前年の22%から大幅に増加しました 2。
特に**中小企業（SMB）**が大企業よりも積極的です。リスク許容度が高く、意思決定が迅速であるため、AI製品の構築に全面的に投資しています 3。中小企業では、業務の大半がAIプロジェクトであると答える割合が大企業の2倍に達しています 4。
「エージェンティックAI」の急成長:
テキスト生成が依然として最も一般的ですが、自律的にタスクを遂行する**「エージェンティックAI（Agentic AI）」**が最も急成長しているカテゴリです 5。
エージェント構築に取り組むユーザーの割合は、前年の21%から51%へと倍増しました 6。
成功の鍵は「プロセスの適応」:
AI製品の開発プロセスが従来の製品とは「大きく異なる」と認識しているチームほど、プロジェクトが成功する傾向にあります 7。
従来のデザイン原則（ユーザーリサーチ、反復的なテスト）は依然として重要ですが、技術の不確実性に対応する柔軟性が求められます 8888。
2. 業務におけるAI活用と課題（ユーザーの視点）
効率化は実感、品質は発展途上:
回答者の78%が「AIは仕事の効率を向上させる」と回答していますが、「仕事の質が向上した」と感じているのは58%にとどまります 9。
特にデザイナーは開発者に比べ、AIによる品質向上に対して懐疑的です（開発者の68%が品質向上を実感しているのに対し、デザイナーは40%のみ） 10。
将来への必須スキル:
品質への懸念はあるものの、回答者の**85%**は「AIと協働するスキルを身につけることが、将来の成功に不可欠である」と回答しています 11111111。
主な用途:
デザイナーや開発者は、クリエイティブな作成そのものよりも、リサーチ、データ分析、初期ドラフト作成、コード生成といったタスクにAIを頻繁に使用しています 121212121212121212。
3. 今後のアクション指針
レポートでは、不確実性を乗り越えるために以下の行動を推奨しています。
開発者（作る側）へ:
大企業であっても「小規模企業のように」機敏に考え、承認プロセスを簡素化して実験を繰り返すこと 13。
急成長する「エージェンティックAI」分野のスキルを習得すること 14。
予測不可能なAIの挙動を確認するため、現実的なプロトタイプ作成に時間をかけること 15。
利用者（使う側）へ:
まだ導入していない場合でも、個人レベルで今すぐ様々なAIツールを試し始めること 16。
AIは「品質」よりも「速度」を上げるツールであると割り切り、プロセス改善に役立てること 17。
この記事では、Wantedlyのデザイナー田中悠一氏が、日々のデザインアウトプットの質を高めるために実践している「観察→収集→編集」の習慣と仕組みを紹介しています。才能や気合に頼るのではなく、思考を支えるための「回路（システム）」を生活に組み込むことの重要性を説いています。
1. インプットの習慣（目を温める・広げる）
目を温める: 毎日話題のデザインや感度の高い企業の事例に触れ、審美眼のチューニングを行ってから仕事に入る。
多言語でリサーチ: 日本語だけでなく、英語、韓国語、中国語などで検索し、異なる文化圏のデザイン事例からヒントを得る。
USランキングの定点観測: 週に1度、米国のアプリランキングをチェックし、トレンドを短時間で把握する。
映画をデザインとして観る: 映画を娯楽としてだけでなく、構図、音と映像のタイミング、光と影の演出などを学ぶ「動くデザインの教科書」として鑑賞する。
2. 収集と保存の習慣（逃さない）
即時保存: 気になったものはその場で保存し、分類や整理は後回しにする（週末などに行う）。
アイデアのメモ: 思いつきは「熱いうちに」自分だけのLINEグループ等に投げ込む。整形せず、検索用のキーワードだけ添えておく。
UIの記録: 良いUIや変更点はすぐにスクショや録画で保存し、「なぜこう変えたのか」を考える材料にする。
広告の瞬発的分析: 街中の広告などを「分かりやすさ・役立ち・美しさ・ブランドらしさ」の観点で30秒で分析する。
3. 思考の整理と継続の仕組み（思考を残す）
プレーンテキストで思考を残す: デザインツール上でも、まずは装飾のないテキストで思考プロセスや迷いをそのまま書き残す。これが再開時の「座標」となる。
「人」を観察する: 最終的に良い体験を作るのは「人を見る力」。日常の中で人の行動や感情の動きを観察し、感性を鍛える。
迷わない導線を作る: 情報の保存先（インボックス）を一つに決めるなど、思考が止まらないような仕組み（雑設計）をあらかじめ作っておく。
著者は、これらの地味な行動をルーティン化し、息をするように繰り返すことで、アウトプットの強度が上がっていくと結んでいます。
このnote記事は、AVITA株式会社の執行役員／CDOである岩﨑勝利氏によって書かれたもので、経営層から信頼され「手放したくない」と思われるデザイナーの資質と行動について解説されています。
単にUIのクオリティが高いだけでなく、**「経営層の脳をラクにする（意思決定コストを下げる）」**ことができるデザイナーこそが真のパートナーであると説いています。
要約：経営層が渇望するデザイナーの5つの特徴
経営層は常に複雑な状況下で重い決断を迫られています。そのため、以下のような動きで「判断の負荷を下げ、速度を上げられる」デザイナーが重宝されます。
1. 「迷い」をモデル化し、即断即決を促す
カオスな情報を「階層化（レベル分け）」や「対比化（松竹梅やメリット・デメリットの比較）」によって整理（構造化）し、一枚絵にする。
複雑な課題を誰もが理解できるモデルに変換することで、経営者の脳内メモリを解放する。
2. 摩擦を「推進力」に変える（コンフリクトマネジメント）
「エンジニア vs セールス」などの対立構造において、議論の軸（誰にどう届けるか）を整理し、共通言語を作るファシリテーターとなる。
デザインの力で論点を可視化し、組織の摩擦を減らす潤滑油として機能する。
3. 「圧倒的な速度」の叩き台で、未来を強制的に見せる
完成度100%を時間をかけて出すより、「60点の叩き台」を即座に出す。
形が見えれば議論が進むため、「何も進んでいない時間」を恐れる経営層にとって突破口となる。
4. 経営者の脳内と同期し、優先順位を外さない
経営課題（調達、解約阻止、組織づくりなど）とデザインのアウトプットをリンクさせる。
「今、会社が何を求めているか」という経営の優先順位を読み取り、最大のインパクトを出せる場所に注力する。
5. 必要な瞬間だけ「ゲームチェンジャー」になる
常に革命を起こすのではなく、「地盤を固める時」と「大胆に変える時」を見極める。
状況に応じた適切な判断ができることが信頼を生む。
結論：これからのデザイナーの役割
AI時代において「ただ作るだけ」の価値は変わりますが、デザイナーが持つ**「カオスを構造化し、言語化し、形にするスキル」**はAIへの指示やディレクションそのものであり、AIと組織をつなぐハブとしてより希少な存在になります。
あなたは単なる「制作担当」ではなく、組織の不確実性を乗り越えるための**「組織の設計者」**として振る舞うことが求められています。
アシスタントデザイナーや若手社会人にとって役立つ、プロとしての具体的な行動指針がまとめられています。
記事の要約：信頼されるアシスタントになるための5つのポイント
1. 徹底的な整理整頓
物理的なデスク周りだけでなく、Figma上のデータ整理を徹底する。
フレームの間隔を揃える、検証案を分ける、不要なパーツは「アーカイブ」ページに移すなど、誰が見ても分かりやすい状態を保つことが、デザインの言語化や上達にもつながる。
2. 毎朝の丁寧なタスク整理
出社後すぐにタスクを分解し、優先順位を決めて実行時間を把握する。
「今日はこれを絶対に終わらせる」という意識を持ち、チーム全体に進捗やリソース状況を共有することで、先輩が仕事を依頼しやすい環境を作る。
3. テキストコミュニケーションから「気づき」を得る
自分の担当外のプロジェクトや雑談も含め、Slack（チャット）全体に目を通す。
チーム全体の状況を把握し、困っているメンバーへの声かけや、先輩のアドバイスを自分の知識として吸収する姿勢を持つ。
4. 即レス・即行動・先回り
「デザイン作業は遅くても、返信だけは誰より早く（5分以内目標）」をルールにする。
15分以内で終わるタスクは即着手する。また、先輩の作業をFigma上で観察し、指示される前に先回りして調整するなど、相手を安心させる動きを心がける。
5. 「デザイナーの一員」としてのプロ意識
「アシスタントだから」と甘えず、顧客にとっては一人のプロであることを意識する。
自分の作業の価値や価格感を考え、責任を持って仕事に取り組む。
結論
特別なスキル以前に、**「小さなタスクを丁寧に積み重ね、相手を不安にさせないコミュニケーションをとる」**ことが、結果として周囲からの信頼につながります。
ご提示いただいた記事は、AIデザインツール「Layermate」の開発者であるしゃなはす（@seanchas_t）氏が、自身のプロダクトがデザイン会社Goodpatch（グッドパッチ）の子会社となり、自身も同社にジョインした経緯と想いを綴ったものです。
以下に要約します。
記事の要約：Layermate開発とGoodpatchジョインの裏側
1. 個人開発から組織への合流
著者は約8年間、フリーランスや個人開発者として活動してきましたが、2025年10月、自身が開発したFigma用AIツール「Layermate」がGoodpatchへ譲渡（子会社化）され、自身もエンジニアとして同社にジョインしました。
2. Layermate開発のきっかけ
「Claude 3.5 Sonnet」やAIエージェント「Cline」の登場に触発され、「Figmaの文脈を理解し、デザイナーと協調してUIを作り上げるAI」を目指して開発を開始。
個人開発でリリース後、短期間で約10,000人のユーザーを獲得しました。
3. なぜ組織（Goodpatch）に入ったのか？
「強くてニューゲーム」: 技術やチームが良くても事業として続かなかった過去の悔しさから、今回は持続可能な事業にするために信頼できる仲間と組むことを選択しました。
スケーラビリティ: 単なるプラグインにとどまらず、デザインプロセス全体を変革するプラットフォームへ進化させるには、個人ではリーチできないエンタープライズ顧客基盤や営業力、組織のノウハウが必要だと判断しました。
4. 今後の展望：「隠れた真実」の探求
ピーター・ティールの著書『ZERO to ONE』にある「隠れた真実（賛成する人がほとんどいない、大切な真実）」をテーマに掲げています。
単なる「デザインの自動化」を超え、Goodpatchのデザイン知見と自身の技術を掛け合わせることで、まだ競合も見つけられていない**「AI×デザインの本質的な価値」**を発見し、ビジネスとして成立させることを目指しています。
ご提示いただいた記事は、Goodpatchのブログ記事「UIデザイナーの私がAIに期待すること、しないこと（2025年12月版）」のようです。
執筆者のUIデザイナー（haru氏）が、AIとの協働経験を通じて感じた**「AIに任せるべき領域（期待すること）」と「人間が担うべき領域（期待しないこと）」**を実践的な視点でまとめています。
以下に要約します。
記事要約：UIデザイナーによるAI活用「期待・非期待」の境界線
AIは何でもできるわけではなく、**「指示のクオリティ」**によって結果が変わります。現時点でのデザイナーによる役割分担の結論は以下の通りです。
1. インプット・リサーチ
期待すること: 一般的な情報の網羅的収集、要約、特定情報の抽出。
メリット: 基礎知識に一瞬でアクセスでき、デザインの「最初の一歩」が早くなる。
期待しないこと: 面白い着眼点の発見、N=1（特定の個人）からの深い洞察。
理由: AIは「確率的に正しい答え」を返すため、人間の感性に響く「違和感」や「偏り」のある示唆は見つけにくい。
2. アイディア・企画・構想
期待すること: アイディア出しの初速を上げるための「王道パターン」の洗い出し、壁打ち。
期待しないこと: 核心となる「これで行こう」というアイディアの決定。
理由: 優れたアイディアは、個人の偶発的な記憶や言葉にできない感覚から生まれることが多く、AIにはそれを再現しにくい。
3. UIデザイン制作・プロトタイピング
期待すること: 初期段階での「ゆるふわ」なUI作成、動くプロトタイプによる検証、情報設計（遷移ルール整理など）。
メリット: こだわりなく素早く形にすることで、議論を加速させられる。
期待しないこと: 実装用の最終UI制作、デザイン品質の判断。
理由: 既存のコンポーネントや複雑な文脈（仕様の経緯など）をAIに完全に理解させるコストが高く、まだ人間が作った方が確実。
4. 画像生成・ビジュアルデザイン
期待すること: 画像の加工、パターン展開（色変えなど）。
期待しないこと: ビジュアルの方向性決定、最終的な世界観の構築。
理由: 言語化しにくい「印象」を飛躍させて表現するプロセスは、AIの直線的な思考では難しい。
5. 提案・伝え方の設計
期待すること: 提案のストーリー整理、反論の洗い出し（考慮漏れを防ぐ）。
期待しないこと: 「どう伝えれば相手の心を動かせるか」の戦略決定。
理由: 相手の立場やチームの空気感など、言語化できない文脈を踏まえた「説得」は人間にしかできない。
結論
AIの役割: 網羅的な情報収集、初速の加速、論理的な整理、プロトタイピングによる検証（＝論理と効率）。
人間の役割: 言葉にできない違和感の発見、文脈を読んだ判断、創造的なジャンプ、相手の心を動かす決定（＝感性と文脈）。
2026年に向けて役割分担は変わっていく可能性がありますが、現時点ではAIを「効率化と論理のパートナー」として使い、人間は「深掘りと決定」に集中するスタイルが有効です。
記事じゃないけど気になるサイト。
