「画面を作る」から「ツールを作る」へ：AI時代の思考術

キャンバスの利点は、知識を複合化できる点にも表れています。Figma Config 2026で私たちは、AI関連の機能の拡張を発表しました。その中で優れていたと感じたことの一つは、さまざまなツールを通じてチームの知識全体を可視化した点です。

共有されたエージェントとのやりとりを誰もが見られるようになったことで「同僚はこのプラグインにどのようなプロンプトを支持したのか」「このアイデアはどのようなやりとりから生まれたのか」を確認できるようになりました。

「画面を作る」から「ツールを作る」へ AI時代の思考術

――知識を可視化することで、チームやプロダクトづくりには具体的にどのような変化が生まれているのでしょうか。

プラグインによってチームのメンバーは、生み出された成果物から即座に恩恵を受けられるだけでなく、それが「どのようにつくられたのか」まで理解できるようになります。興味深いのは、Figma内でデザイナーがエージェントを使えば使うほど、そこで培われたベストプラクティスの一部がスキルやツールへと蓄積されていくことです。

私たち自身のチームでも、デザインへの向き合い方が劇的に変化しました。以前は「この課題を解決する画面や体験をつくろう」と、1回限りの完成品を描く発想でした。しかし今では「その解決策をチーム全員が再現できるツール（仕組み）をつくろう」という思考に変わっています。この発想が組織全体に共有され、スケールしているのです

そしてもちろん、AI自体が実行段階のハードルを下げてくれる側面もあります。例えばアニメーションについて考えてみましょう。仮に20個の要素がある画面で、それらをどうつなげるべきか理解していたとしても、実装にはかなりの時間がかかります。そもそも、どうつなげればよいか分からない人がほとんどでしょう。

しかし今では、AIアシスタントに足場作りを頼むことができます。「次はどうすればよいか」「もっと遅くしたい」「もっと速くしたい」といった要望を伝え、変化を確かめながら、最終的には自分でコントロールすることも可能です。誰もがアプリの中で、より支えられた体験を得られるようになったことは間違いありません。

AIが埋めるのは領域間の「隙間」だけ AIの手軽さに潜むリスク

――誰もがAIツールにアクセスできるようになったAI時代において、真の「ハイパフォーマンスチーム」を定義する条件とは何でしょうか。デザイナーやエンジニアといった職種の境界線は、今後どうなっていくのでしょうか。

面白いことに、AI時代に求められる「成果を出すチームの条件」は、AIが登場するずっと前から変わらない普遍的な本質です。メンバーそれぞれが自分の専門分野だけに閉じこもるのではなく、お互いの領域を少しずつオーバーラップ（重複）させているチームこそが、最も優れた成果を生み出すのです

私たちはよく「T型人材」、つまり自分の専門分野には深さと専門性を持ちながら、他の専門分野についても一定の理解を持つ人材について話します。

例えば私自身デザイナーとして、開発者が自分の考えたアニメーションをどう実装できるかを、エンジニア向けのQ&Aサイトである「Stack Overflow」で多くの時間を費やして調べていました。自分が作っているものを実装しやすい形にし、開発者が着手しやすいように手助けをしたかったからです。また、デザイナーとして、私はビジネス戦略や、なぜそのプロダクトを作るのかという理由そのものにも関心を持っています。

ですから、肩書が何であれ、あらゆる領域で深い専門知識を築くことは不可能である以上、それぞれが自分の専門性を保ちながら、チームメンバー一人一人の領域が重なり合えば合うほど、チームは優れたものになっていきます。

AIは、専門分野の間にあるその隙間を埋め始めています。かつて私がStack Overflowに多くの時間を費やして調べていたようなことも、今ではAIに尋ねるだけで答えが得られます。同様に、私たちはお互いの専門分野に踏み込みやすくなりました。しかし、その手軽さを「専門知識」と混同すべきではないと考えています。専門知識とは、全く別のものだからです。

T型人材への近道はスキルではない 専門性の壁を打ち破るには？

――「T型人材」として成長し、専門性を広げていくには、どうすればよいのでしょうか。

その横への広がりを育てる最善の方法は「ユーザーを気遣うこと」だと思います。なぜなら、そこで考慮しているのは「ユーザーのために何をつくっているか」だからです。

時にはデザインそのものが重要になることもあれば、セキュリティや信頼性、パフォーマンスが重要になることもあります。また、ビジネス戦略の方が重要になる場面もあるでしょう。

もし自分の担当領域にしか関心を持たなければ、Tの字の「深い部分（縦線）」にとどまるだけで、その上にある「横への広がり」には到達できません。画面の向こう側にいるユーザーを気遣えば、ユーザーはそれら全てを一つの体験として総合的に受け取っているわけですから、自然とそのT型の広がりへとたどり着くことができるのです。