【イベントインサイト】生成AIとデザインの境界線 ～AI活用を成功させるための価値起点の役割分担～

生成AIが大きな効果を発揮する場面としてまず挙げられるのは「速さ」が求められるプロジェクトであり、アビームコンサルティングが手掛けた業務システム上で金融資産を可視化するダッシュボードをデザインするプロジェクトは、その典型例である。
このプロジェクトの目的は、金融リテラシーの高低に関わらず、誰もが資産動向を直感的に理解できるダッシュボードを実現することであった。対象ユーザーは幅広く、多様な行動パターンや価値観を踏まえ、共通する使いやすさを見出す必要があった。
そのため、初期ステップでは多くのユーザーにヒアリングを行い、資産の確認頻度、チェックするポイント、リスク認識などの傾向を収集した。ここで重要なのは、数多くの意見を「素早く」捉え、全体像を把握することである。広く浅い情報を収集し、ユーザーの大枠の行動パターンを把握する作業が中心となった。
こうした場面では、生成AIは強力に機能する（図2）。

• 設問案のドラフト
• ヒアリングの文字起こし
• ログの要約
• 膨大な意見の分類
• 初期UIデザインにおけるマイクロコピーの候補出し

人手では時間を要するこれらのタスクも、AIを活用することで高速かつ一定品質で処理できる。特に、数十件規模のインタビューが続く場合、要約と分析のスピードが後続のデザイン作業全体に大きく影響する。
金融資産ダッシュボードのように、多様なユーザーの意見を短時間で集約し、共通パターンを見出す場面では、AIの「処理速度」がそのままプロジェクトの価値になる。結果として、より多くのユーザーの声を短期間で取り込み、初期のデザイン検討を迅速に進めることができた。
このように、「広く集め、大枠をつかむ」プロセスでは、生成AIとの相性は非常に良い。

ここまでの2つの事例は、いずれもアビームコンサルティングが採用する同一のデザインプロセス──ユーザー調査、課題設定、UX／サービスデザイン、検証という一連の流れ──の中で進められたものである。それにもかかわらず、AIが強く活用されたプロジェクトと、ほとんど活用されなかったプロジェクトが明確に分かれた。
この違いを整理すると、AIとデザイナーの間には「速さ」と「深さ」という軸を用いた境界線の存在が見えてくる。

金融資産ダッシュボードの事例では、大量のヒアリング結果を短時間で整理し、ユーザーの共通パターンを把握する必要があった。このような「広く・速く」情報を扱うプロセスにおいて、生成AIは大きな効果を発揮した。
AIが得意とするのは、

• 大量データの処理
• 表層的な傾向の抽出
• テキストの要約
• マイクロコピーの候補出し
• パターンの類似性を見つける作業

など、スピードと網羅性が価値に直結するタスクである。
こうした領域では、AI活用により、デザインの前提となる情報理解を短期間で進めることができる。

一方、2024年のサービス企画事例では、ユーザーの行動や発言の裏側にある動機・価値観を読み解く必要があった。このような「深く・意図へ踏み込む」プロセスでは、生成AIの活用範囲は限定的だった。
深い理解を求めるプロセスには、

• 言葉にされない感情の推測
• 行動と心理の関連づけ
• 背景にある文脈の解釈
• 解釈をどのように価値へ接続するかという判断
• 新しい体験価値への「発想の跳躍」

といった、非連続で文脈依存の思考が求められる。

2つのプロセスを比較すると、AIとデザインの境界線は技術的制約ではなく、プロジェクトが必要とする価値の質によって決まることが分かる。

• 速さが価値となる場面 → AIが主導
• 深さが価値となる場面 → デザイナーが主導

これは固定的な役割分担ではなく、プロジェクトが求める価値に応じて最適な主体が異なるという考え方である。重要なのは、境界線がAIの性能で決まるのではなく、

• 価値を生み出す局面はどこか
• どのプロセスで速度が求められるのか
• どの段階で深い理解が必要なのか

といった価値起点の判断によって決まるという点である。
つまり、境界線とは「ここから先はAIができない」という話ではなく、「どの主体が、その局面で価値を最大化できるか」という視点で変動し続ける線である。
この境界線を誤れば、プロジェクトは簡単に失速する。
例えば、AIが担える「広く・速く」進めるべき工程を人のみで処理すれば、調査や初期検討に時間がかかり、意思決定のスピードが落ちる。一方で、AIに任せるべきではない「深い解釈」──ユーザーの意図を読み解く判断──や「価値判断」まで機械的に処理すれば、ユーザー理解が浅くなり、表層的な解釈にもとづいた体験設計につながりかねない。
また、境界線は単なる役割分担ではなく、誤れば 「スピードの劣化」または「深さの喪失」 両面のリスクをともなう。
だからこそ、この境界線を適切に認識し、価値起点で判断する姿勢がこれまで以上に重要である。

生成AIがデザインの現場に浸透する中で、「どこまでAIに任せ、どこからデザイナーが担うべきか」という問いは、今後も繰り返し現れるテーマである。本稿ではデザイン領域を例に取り、「速さ」と「深さ」という視点から境界線を整理したが、既存業務とAIの境界線が揺れ動いているのはデザインに限られた話ではない。
現在、多くの産業・業務領域において、同じ問いが立ち上がりつつある。
企業のバックオフィス業務、営業活動、システム開発、クリエイティブ制作、コールセンター、研究開発など、あらゆる現場で「どこまでAIに任せるべきか」という検討が進んでいる。しかし、技術的にAIが「できる」からといって、その領域すべてをAIに置き換えれば良いわけではない。
求められるのは、技術の限界ではなく、価値を最大化する線を見極めることだ。デザインでは「速さ」と「深さ」が軸だったが、他業界では異なる要素が境界線を規定する。

• コールセンター業務：「処理量」と「感情理解」
  大量の問い合わせの一次対応はAIが担えたとしても、感情ケアや例外判断は人が担う、といった線引きが生まれる。
• 営業領域：「情報収集の効率」と「関係構築の質」
  顧客情報の整理や提案ドラフトはAIが高速に実施できる一方で、顧客との信頼関係を築く行為は依然として人が担うべき領域として残る。
• バックオフィス業務：「正確性・再現性」と「例外処理の複雑さ」定型処理はAIが代替し、例外や文脈判断が必要な場面は人が担うといった分岐が生まれる。

このように、業務の種類によって境界線を決める基準は異なるが、共通するのはどの業界・どのプロセスであっても「価値起点で判断する」ことである。そして同時に、その境界線は技術進化とともに継続的に動き続ける。
生成AIは急速に進化しており、同じ業務においても数カ月前までは人が中心だった工程が、現在ではAIに置き換わる場面も少なくない。つまり、境界線は技術進化や業務環境の変化に応じて常に描き変わり続ける「動的な線」である。AIが担える領域は広がり続け、人が担う領域は「より高度な価値判断」へとシフトしていく。
境界線とは、AIと人の役割を固定的に切り分けるものではなく、価値の源泉がどこにあるかを見極めながら、その都度再設計すべき対象である。
では、実務において何から着手すべきか。
一つの出発点として、自社のAI活用プロジェクトを「速さが価値となる領域か」「深さが価値となる領域か」という視点で棚卸しすることが挙げられる。その上で、各工程でAIと人のどちらが主導すべきかを明示的に線引きすることが重要となる。この線引きは一度決めて終わりではなく、技術の進化や業務環境の変化に応じて、継続的に見直す必要がある。
生成AIが当たり前に存在する時代、私たちの仕事は、AIと人の優劣を比較することではない。むしろ、プロジェクトの目的、求められる価値、業務特性に応じて、どの段階を誰が担うのが最適か──その境界線そのものをデザインすることが、新しい実務の姿である。
AIが加速させる「速さ」と、人間が紡ぎ出す「深さ」。両者を価値起点で適切に組み合わせることで、デザインを含むあらゆる業務は、これからも新しい地平へと広がっていく。
アビームコンサルティングは、戦略策定からUXデザイン、実装・運用まで、AIと人の役割を現場で設計してきた。 AIを「使えるから使う」のではなく、どの工程でどの主体が価値を生み出すかを見極めながら活用してきた知見は、境界線を動的に再設計するための実践的な判断材料となる。今後もクライアントの支援を通じて、AIと人の協働による新しい業務のあり方を切り拓き、企業と社会の価値創造に貢献していきたい。