AI-Slopなデザインを生まないためのデザインプロセス戦略

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2. takanorip 大木尊紀 株式会社カンム デザイナーUnit マネージャー ex Ubie, FOLIO, Smart Drive, FOURDIGIT, etc... Webディレクター、フロントエンドエンジニア、UIデザイナー を経てデザインエンジニアとして活動。2025年7月から株式会 社カンムのデザインマネージャーに就任。
3. 株式会社カンム
4. 株式会社カンム ミッション お金の新しい選択肢をつくる 生活者向け 企業向け 誰でもすぐに作って買い物できるVisaプリカアプリ AI審査でオンライン完結できる新しい資金調達サービス 手元の資産形成に活用できるクレジットカード 中小事業者向け分割あと払いサービス
5. AIスロップなデザイン =「哲学」がないデザイン 生成AIは統計でコンテンツをデザインする、思考しているわけではない。 生成AIに意思はない。哲学もない。 AIは哲学を持たないのでAI-Slopなデザイン、平均化されたデザインが生まれる。 デザインにおいて平均点を取ることはマイナスにもなりうる。 AI-Slopなデザインはブランディングやユーザー体験を壊し、 プロダクトのゆるやかな死をまねく。 参考：https://x.com/ogw_tkyk/article/2055195242538918306
6. デザイナーの審美眼を 軽視しない 生成AIで誰でもそれっぽいものが作れるようになった今、 デザインレビューの重要性が一層高まっているが ちゃんとデザインレビューできるデザイナーは実は多くない。 それは審美眼が養われていないからであり、 組織のデザイン哲学が浸透しきっていないからである。 ルールに則っているかどうかだけでなく、 デザインの品質をきちんと評価できるようにならないといけない。
7. 哲学を Tips化しない 人間は他人の哲学をすぐにTips化し、その本質を見失う。 それが意識できないとAI-Slopなデザインから逃れることができなくなる。 グリッドシステムもOOUIもTips集ではなくデザイン哲学である。 OOUIを適用したら漏れなく良いデザインになるわけではない。 良いデザインをするためにOOUIを採用するかどうか判断する、その蓄積がデザイン哲学。 他人の哲学をどうやって自分（プロダクト）の哲学に落とし込むか という視点で捉えることが大事。
8. デザインの 生産性向上って何？ デザインの生産性って何で計る？CVR？作ったバナーの数？ そもそも生産性って必要なんでしょうか？ デザインの「品質」が成果に直結することも多い。 その効率化は「品質」や「成果」に接続している？ 生産量を上げることだけに注力してない？ デザインの生産性を上げることにどれだけの価値があるのか、 あらためて考える必要がある。（ゆるやかな死を避けるために）
9. Design Harness という幻想 デザインとハーネスエンジニアリングを結びつけるのは相性が悪い。 ルールを守った先に質の高いデザインが必ずあるとは限らない。 Harnessを整備することで -1 を 0 にはできるが、9 を 10 にすることは難しい。 Design Harnessはレビュー装置の延長でしかなく、新しい進歩を生むものではない。 デザインの上限を決めるのは Harness ではなく 人間が持つ哲学・審美眼・文脈理解である。 余談
10. 生産量を上げるためではなく デザインの上限を高めるために生成AIを使う 生産量を上げることは本質ではない。 デザインにかける時間を減らすのではなく、デザインの時間配分を変える。 デザインにおける作業を効率化することで、より細部の作り込みに時間を割けるようになる。 全体の時間短縮は副次的な効果として期待する。
11. ユーザーを 舐めない ユーザーは意外と細かいところを他社と比較している。 自分たちが考えるよりも毎日激しく比較検討されていることを忘れない。 「内製で作り込む必要ない」「ユーザーはそんなに気にしてないよ」「とりあえず出そう」 ユーザーのことをどこか舐めた態度でいれば、それはユーザーにも伝わる。 AIで開発が早くなり製品の機能に差がなくなっていく今だからこそ、 機能以外で選ばれるプロダクトにならなければならない。 余談
12. なんでもかんでも 越境させない 多くの人間は境界線があるからこど能力を発揮できる、と思う。（経験談） 制約なくなんでもできることをやろう！でうまくいく人は多くない。 マネージャーとかリードデザイナーとかはその少数派であることが多いので そのまま突っ走るとかなり危険。 なんでもできるからこそ、それぞれの役割を丁寧に定義してあげることで 逆に安心してなんでもやりやすい環境が生まれる。 余談
13. AI-Slopの原因① デザイン哲学が言語化できていない DESIGN.mdのようなデザインルールだけではAI-Slopを回避できない。 哲学はTipsの集合体ではないから。 自分たちにとっての良いデザインとは何なのかを言語化し、共通認識にする。 なにをやるべきで、なにをやらないべきか。取捨選択の基準を言語化する。 デザイン原則では不十分。「らしさ」だけではなく、 それをどうデザインに落とし込むのかの判断基準を言語化しないといけない。
14. AI-Slopの原因② デザインをテキストで説明できるという誤解 デザインを言語だけで100%説明することは不可能で、 必ずビジュアルとセットで理解する必要がある。 そんなの当たり前だろと思うかも知れないが、 言語化能力が強いデザイナーはこういう勘違いをよくする。 抽象的な概念を具体的なビジュアルにするとこんな感じ、という共通認識を持つことで チームとして適切に生成AIの成果物をレビューすることができる。
15. AI-Slopの原因③ ハードスキルが足りない AIスロップの原因はデザインのハードスキル不足もある。 AIがなくても自分で100%まで持っていけるスキルがなければAIスロップを回避できない。 生成AIを使えるようにするよりもハードスキルを育成するほうが大事。 イラストが描けないデザイナーはイラストの生成が苦手な傾向がある。
16. デザイン哲学の実現を AIが効率化する 生成AIで作業を効率化し、 デザイナーが「デザイン」に集中できる環境をつくる 競合他社リサーチ ドメイン知識のインプット デザイン デザイン哲学 デザイナー インサイトマネジメント 仕様の整理 モック制作 デザインシステムの適用・チェック 汎用的なデザインレビュー INPUT
17. カンムでの取り組み デザイン哲学の言語化、意思決定基 準の平準化、作業効率向上のための AI活用ワークフロー策定などに取り 組んでます。 01 02 他社事例の収集を効率化（社内勉強会） ブランドDNAを具体化する際の判断を 03 明文化＆事例収集（デザイン哲学の明文化） 04 汎用的なレビューの自動化 05 QAの負担を軽減（VRT×AI） インサイトの収集をAIで自動化 ユーザーインタビュー×データ