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「余白」と「欲望」を味方につける ——AI時代のデザインエンジニアリングと「越境」の作法 #K...

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January 25, 2026

「余白」と「欲望」を味方につける ——AI時代のデザインエンジニアリングと「越境」の作法 #KNOTS2026

2026年1月25日(日)開催のKNOTS 2026にて、『「余白」と「欲望」を味方につける ——AI時代のデザインエンジニアリングと「越境」の作法』というテーマで登壇した際の資料です。

👇️登壇概要
生成AIの登場により、デザインとエンジニアリングの境界を越えるコストは劇的に下がりました。しかし現場では、生成AIで軽やかに領域を「越境」する人と、ツールとしてしか使いこなせない人の二極化が進んでいます。その差はスキルではなく、心と時間の「余白」と、個人の「欲望」の形にあることが、組織のマネジメントをする中で見えてきました。
本セッションでは、組織の「暗黙の期待値」から解放され、AIによって意図的な「余白」をつくる方法と、自身の「欲望」をエンジンにして未経験領域へ踏み出すためのアプローチを探ります。

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January 25, 2026
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Transcript

  1. ©Concent, Inc. All Rights Reserved 小山 直樹 株式会社コンセント Design Engineering

    group
 マネージャー/フロントエンドエンジニア ウェブデザイナーとして受託制作・サービス開発を経験し、2013 年フロントエンドエンジニアとしてコンセントに入社。主にコーポ レートサイト、ブランドサイトのフロントエンド開発や開発ディレク ションを担当。近年はウェブアプリケーションや大規模サイトの デザインシステム構築プロジェクトのエンジニアリードを務めな がら、デザインとエンジニアリングの融合を図る自組織の強化 に取り組んでいる。 4 株式会社YOUTRUST 出典:株式会社コンセントコーポレートサイト|事例紹介 https://www.concentinc.jp/works/ 東京科学大学(Science Tokyo) 直近携わったプロジェクト(一例) デザイン性と更新性を兼ね備えたイベントサイト制作 広く社会に公開する大学のデザイン システム
  2. ©Concent, Inc. All Rights Reserved このトークでの「デザインエンジニアリング」の定義 Design Engineering デザインエンジニアリング
 デザインとエンジニアリングの境界を「越境」し、価値や成果を

    最大化する活動 AI時代においては、生成AIを活用することで デザインとエンジニアリングに携わる誰もが アクセス可能な領域になりつつある 5 越境
  3. ©Concent, Inc. All Rights Reserved 余白を奪う「暗黙の期待値」 生成AI活用の文脈で人材を深堀りしたところ、次のような傾向が顕在化しました。 生成AIを活用しきれてない人材 「苦手」な仕事に対しても全力で取り組んでいる 自分の「苦手」をすべて克服する必要があると考えて

    いる 生成AI活用人材 自身のパフォーマンスを十分に出せる「得意」な仕事 を理解できている 「苦手」な仕事で積極的に生成AIを活用している 「暗黙の期待値」の存在により 時間的/心理的負荷を抱えている デザイナーは こうあるべき エンジニアは こうあるべき 9
  4. ©Concent, Inc. All Rights Reserved 「苦手」の特定と生成AIへの負荷分散 苦手なことに時間や心理的負荷をかけ過ぎている可能性が自分にある場合、まずは自分にとって「得意」「苦手」な仕事が何なのかを明らか にするところから始めましょう。
 そのうえで、パフォーマンスが低下する「苦手」な仕事は、生成AIを用いて素早く実行し、他者からのフィードバックの獲得を速めることで、心 理的・時間的余白の獲得を狙います。

    BEFORE AFTER 自己努力(70点) 自己努力(70点) 自己努力 (10点) 生成AI活用 (60点) 他者からのフィードバック (30点) 他者からの フィードバック (30点) 時間的余白 心理的余白 生成AIと「苦手」を負荷分散して
 心理的・時間的余白を意図的につくり出す 10 → 生成AI活 用による時間的 圧縮 ←
  5. ©Concent, Inc. All Rights Reserved AI時代における「越境」のパラダイムシフト 「苦手」を負荷分散して生み出した余白で、越境に挑戦してみましょう。
 かつて、未知の領域への「越境」は高いハードルを伴う挑戦でしたが、生成AIの登場により、そのプロセスは劇的に変化しました。 AI時代以前の越境 AI時代の越境

    よいものをつくれる作業者(プレイヤー)ではなく
 よいものが分かる目利き(ディレクター)を
 目指すことから始められるのが、AI時代の「越境」 11 越境する 覚悟 時間の確保 メンター 獲得 アウトプット による学び 改善による 学び 努力と運 目利き レビュー 機会獲得 事前学習 AIメンター AIによる 改善生成 負荷分散 高速化 生成AI 0秒実践 実践 フィード バック 改善 実践 フィード バック 改善
  6. ©Concent, Inc. All Rights Reserved スキル差ではなく、「欲望差」 前提として余白は必要ですが、ただ時間的・心理的に余裕ある人が生成AIを活用できるかというと、そうではありません。
 あらためて生成AIを活用して自身の活躍の幅をひろげている人材の行動特性を振り返ると、「欲望」というキーワードが見えてきました。 生成AI活用人材 イシュードリブンやペインドリブン

    自身や他者の抱える課題の抽出や仮説定義が巧い? 生成AIに渡すコンテキストの最適化に詳しい? つくりたいものがある人が強い? 理想の自分に 近づきたい! という の強さが 生成AI活用を加速させる エンジンになる 欲望 とにかく 効率化したい! 目の前の課題を 解決したい! 13
  7. ©Concent, Inc. All Rights Reserved 自分の欲望特性に合った生成AI活用のスタート地点を見極める 欲 望 の 対

    象 動機 自分の「欲望」に合ったスタート地点を見つけた時、
 生成AIは最強の味方になります 特定 深堀り 全体 網羅 課題解決 価値創造 ③ 好奇心型 ④監督型 ①イシューハッカー型 目の前の課題を解決するソリューションをつくらずにはいられない 特定の技術を探求・追求せずにはいられない 生成AIを取り巻く環境を把握して最適解を導き出したい とにかく効率化したい、無駄な作業から解放されたい ②自動化型 徹底的な効率化 課題解決ツールの開発 ボトルネックの特定と排除 未知の 表現・技術の 実験 最新ト レンドの 網羅的 ウォッ チ 価値を最大化 する活用の 模索 特定 技術の徹底 した深掘り 丸投げできる仕組みの 構築 14
  8. ©Concent, Inc. All Rights Reserved AI時代のデザインエンジニアリング 組織 人材 AIを活用する「余白」を得るために、 「暗黙の期待値」を減らし、

    個人の得意を活かして「越境」ができる 環境を構築することで、 AI時代の変化に強い組織となる。 「余白」を獲得し、「欲望」をエンジンに 生成AIを活用することで、 デザインとエンジニアリングだけでなく、 さまざまな領域で息をするように「越境」する、 次世代の人材として活躍ができる。 15
  9. ©Concent, Inc. All Rights Reserved 明日からできる3つのアクション 得意と苦手の可視化 越境の疑似体験 欲望特性の自覚 自身の得意と苦手を可視化して

    チームや組織に共有してみる。 暗黙ではない「明確な期待値」 をつくる。 自分の責任範囲だと認識して いなかった、知らない領域の仕事 のアウトプットをAIに生成させて 「レビュー」だけしてみる。 自分の欲望のスタート地点が 「課題解決」か「価値創造」か。
 「深堀り」か「網羅」か。 マトリクスを参照して自覚する。 16
  10. 18