## AIと共創して分かった、ペパボデザイナーの生産性向上における壁と次の一手 [りん](https://note.com/getsukikyu) こんにちは。GMOペパボ コーポレートコミュニケーション室 マネージャー 兼 EC事業部 シニアデザインリードのりんです。 この記事は [GMOペパボデザイナー Advent Calendar 2025](https://adventar.org/calendars/11904) の1日目の記事です。 🎄 🎄 🎄 ## AIと共創するためのデザインプロセスに向き合った2025年 ペパボのデザイン組織は「縦割」の事業部と「横串」の横断組織に分かれており、それぞれにデザイナーが所属しています。  ペパボのデザイン組織は「縦割」の事業部と「横串」の横断組織に分かれている 私は現在兼任という形で、縦と横の両方の組織に関わっています。両軸の視点を持ちながら、2025年はペパボデザインにおけるAI活用と生産性向上に取り組んできました。 この記事では、ペパボデザイナーがAIをどのように活用し、生産性向上に取り組んでいるのか。そして、その取り組みの中で見えてきた **「AI前提の時代」のプロセスの変化とリアルな課題、デザイナーに求められるスキル** についてまとめていきます。 （具体的なAI活用事例やTipsについては触れません） ## 「AIとの共創」が前提となる時代への適応 生成AIやAIエージェントを活用することで、業務効率は大きく変化します。事業におけるデザインも、これまでのプロセスのままではAI前提の市場環境で競争力に差が出るであろうことは想像に難くありません。私たちは、 **AIを単なる「手段」や「便利なツール」としてではなく、新しい価値を「共創するパートナー」** として使いこなすことが重要であると考えています。 ### 1\. 考えるスキル：アイディエーション（発想）のブースターとしてのAI AIは、デザインプロセスの初期段階の思考からプロトタイプまでの **アイディエーションにおける「スピードとクオリティ」を引き上げました** 。 私たちは多様な可能性の中から最適なアイデアを見つけ出すために、ユーザーインサイトや競合の状況などあらゆる情報をインプットします。それをもとに思考を発散し、いくつかのアイデアをプロトタイピングしたり、チームメンバーとの議論や検討を繰り返しながら最終形に近づけていきます。これらのプロセスは不可欠であり、デザインにおいては多くの時間と労力を要するフェーズです。AIはこのフェーズを短時間で実現する手助けをしてくれます。 **AIが支える多角的ユースケース設計** 例えば、私たちが運営するECサイト構築・運営サービス「 [カラーミーショップ](https://shop-pro.jp/) 」は、様々な商材や事業規模の異なるショップを支える機能を提供しています。ユーザーの多様なEC運営を可能にするSaaSの特性上、あらゆるシーンに対応可能なツールである必要があります。しかしながら、サービス提供者である私たちが多種多様なECショップオーナーの視点を網羅的に持つことは難しいため、ユーザーインタビューや業務体験などのリサーチを行っています。ユーザーと直接コミュニケーションを取ることで得るものは大きく、その活動は継続しながらも、一般的なユースケースをあらゆる確度から抽出するのにAIは非常に役立っています。 現在進めている定期販売機能のアップデートでは、安定的に仕入れが可能なショップやそうでないショップなどの **ユースケースのバリエーションをAIにより素早く導き出せた** ことで、どちらの要件も満たすことができる仕様・UIに着地させることができました。（私の場合はGeminiを活用） **素早くプロトタイプを用意し議論を前進** チームでアイデアを言葉やテキストでやり取りしても、実際に形にするとメンバーによってイメージが違っていたというのはあるあるです。特に職種が異なると共通言語やロジックの組み立て方が異なるため、言葉だけでイメージをすり合わせることは困難です。少しでもそのズレを最小化し議論を前進するために、デザイナーはワイヤーフレームやプロトタイプを用意します。 ClaudeやFigma Makeなどの登場により、議論の場でリアルタイムにプロトタイピングを行うことが可能になりました。 **デザイナーがプロトタイプを用意するのを待たずに、その場で生成しながら仕様を詰めていく** ことができます。 ただ、気を付けなければいけない点もあり、可視化することで議論がHow（どう作るか）に寄ってしまうので、 **デザイナーはチームがWhy（なぜ作るのか）やWhat（何を作るのか）に立ち返ることができるようファシリテーションを心がけることが大切** です。 要件定義のプロセスをAIと共創することで、チームでの議論の時間は「アイデアの良し悪し」ではなく **「どのアイデアがユーザーや事業にとって最も価値があるか」という、より本質的な意思決定に集中できる** ようになってきています。  ペパボ社内イベント「Designer All Hands」資料より ### 2\. 作るスキル：制作の手段を広げ、ツールを自己最適化 生成AIにより、デザインの制作プロセスも大きく変化しつつあります。 **多様なアセット作成の強化** 画像の合成や拡張はもちろん、ハイクオリティなアセットもあらゆるツールを駆使することなくAIで生成することが可能になりました。直近話題となった「Nano Banana Pro」のように日本語テキストの出力性能が高いモデルも登場したので、例えば広告バナーのバリエーションを生成し、よりCPAの高いバナーを効率よく回すことも今まで以上にやりやすくなるでしょう。 私の場合はBlenderなどでの3Dモデル制作が苦手で、学生の頃は3DCGの授業をサボるほどでした（そしてそれっぽい画像はPhotoshopを駆使して作るという、デジタルなのにアナログなことをやってた…）。ただ、グラフィックデザインでは色々な表現を試したい気持ちは常にあったので、生成AIで3DCGのアセットを作成できるようになり、 **めちゃくちゃ楽しい** です！ 既存サービスにおいては、そのブランド固有のVIなどが存在しているため、生成AIのみで最終成果物を生み出すことは難しいと感じています。とはいえ、生成AIは日々進化しているので、デザインシステムの整備やデザイナーが上手くAIをディレクションできれば、そのハードルを越えていくことができるかもしれません。ペパボではまだそこまで劇的な変化を起こせていないのが現状です。 **制作ツール・環境の自己最適化** AIによって、デザイナーが自らの作業環境を最適化することも容易になってきています。 例えば、FigmaなどのプラグインをAIを活用することで簡単に自作可能になったおかげで、デザイン制作や社内特有のプロセスを効率的に進めることができます。制作ツール以外にも、評価資料を書くサポートをしてくれるAIエージェントをDifyで作成するなどしています。（ペパボはバックオフィスがDifyをフル活用して社内問い合わせのAI対応を推進しています！） **コーディングのスピード向上** ペパボのデザイナーはより効率的にコーディングを行うためにCursorやClaude Code Actionを活用しています。場合によってはFigmaでのプロトタイプは作らず、いきなりコードで動くプロトタイプを作成することもあります。 開発環境などでエラーが発生した際に、AIと壁打ちをすることでエンジニアに頼らずある程度自己解決ができるようになったことも大きな効率化です。 また、定期的に発生するキャンペーン系の実装については、Devinによる自動化が進んでおり、デザイナーだけでなく施策を考えるディレクター自身がPull Request作成から実行できるようになっています。 💡 💡 💡 ## 「AIとの共創」により見えてきたリアルな課題と、次の一手 AI活用により業務効率は向上しましたが、その先に現れた **リアルな課題** にも向き合う必要があると考えています。 ### 1\. 期待していたアウトプットスピードが出せていない 上記に述べたように、AIによるデザインプロセスは確実に効率化されています。そうであるにも関わらず、期待していたアウトプット数の飛躍的な向上には至っていません。その背景には以下の要因があると考えています。 **思考とレビューへの時間の再投資** AI活用によって捻出された時間が、これまでは十分に手が回すことができなかった思考やレビューの時間に充てられているのではと考えています。そのためリードタイムに大きな変化はなく、思考回数が増えることにより様々なアイデアが生まれ、その結果タスク量が増加し **マルチタスク化が加速している** ように見受けられます。 **AI活用の個人差** 同じAIツールを活用していても、AIが生成したものに対して素早く意思決定ができるかどうか、プロンプトの設計や活用方法が上手いデザイナーとそうでないデザイナーの間で、 **生産性の成果に差が出始めている** という実感があります。 ### 2\. 必要なのは学び続ける姿勢と抜本的なプロセス改革 従来のプロセスにAIを付け加えるだけでは、マルチタスクの負荷が高まるだけです。これまで述べてきたように、組織として「AI前提」のデザインプロセスにアップデートし、真にデザイナーがコア業務に集中できるワークフローを構築することが重要です。しかしそれだけでは十分ではないということがわかってきました。AIによって業務の効率化が進む今、 **私たちの意思決定のスピードがボトルネックとなっている** のです。 そのボトルネックを解消するためのアクションとして、以下が重要だと考えています。 📍 **AIが生成したものを正しく評価できる「デザインスキル」 **そのスキルが理解できている、仕事で活用できるレベルであるからこそ、AIで生産性を向上できる。これまで同様、学び続けることが大切（AIによって効率的に学ぶことは可能そう）。 📍 **AIに適切なインプットと指示を与える「ディレクションスキル」 **指示とフィードバックの観察力、言語化力も重要。 📍 **組織がスピーディに意思決定を行うための「判断軸」の言語化・仕組み化 **例えばデザインシステムのガイドライン、VIガイドライン、デザインプリンシプルなど。 ### 3\. AI時代におけるペパボデザイナーの行動軸 「AI Growth Path」 私たちはこの課題を乗り越えるため、ペパボデザイナーに期待するAI活用のレベルを可視化し、組織的なスキルアップに取り組んでいます。まだ運用をはじめたばかりですが、AIをどのように活用し、自身の能力を拡張していくかを示す成長の道筋にできればと考えています。  ペパボ社内イベント「Designer All Hands」資料より > **Lv.1：AIで基礎を固める > **AIを **デザイン業務の基礎習得と効率化ツール** として活用することができる。 > > **Lv.2：AIで業務の幅を広げる > **AIを **デザイン業務の精度向上と表現の幅を拡大するツール** として活用することができる。 > > **Lv.3：AIで専門性を深める > **AIを **専門分野における課題解決と成果創出のための強力なパートナー** として活用することができる。 > > **Lv.4：AIで組織貢献を最大化する > **AIを **部門目標達成に貢献する課題発見と解決を加速させるための戦略的ツール** として活用することができる。 > > **Lv.5：AIで未来を創造する > **AIを **中長期的な視点での組織変革と新たな価値創造を実現するための牽引役** として活用することができる。 🚀 🚀 🚀 ## AIを活用するために自分のスキルを磨き続ける AIは自身がまだ身につけていないスキルもできるようにしてくれるかも知れません。しかし、仕事においては自身が判断できないこと、コントロールできないことならば、それはAIが仕事をしている状態であり、仕事を任された自身の責任を十分に果たすことができていないのではないでしょうか。私たちには日々の鍛錬により身につけたスキルがあるからこそ、AIを活用して意思決定を繰り返し、その成果としてユーザーに価値を届けることができるのです。 AIを「共創するパートナー」として、今まで以上にワクワクできる、もっとおもしろいアイデアや価値を世の中に広げていきましょう！ [GMOペパボデザイナー Advent Calendar 2025](https://adventar.org/calendars/11904) 、明日2日目はさっきーです！ ## ＜おまけ＞GMO Developers Day 2025 -Creators Night- に登壇します  2025/12/9(火)にGMO Yours・フクラスで開催されるイベントに登壇します！ 私が参加するトークセッションでは、GMOインターネットグループのクリエイターがお互いの会社を越えてどのようにシナジーを生んでいるか、また各社のAI活用状況についてもお話する予定なので、ぜひ遊びに来てください！ [**GMO Developers Day 2025 -Creators Night- (2025/12/09 17:00〜)** *\# 🎨 GMO Developers Day 2025 -Creators Night- ## 📝 イベント概要 GM* *gmo.connpass.com*](https://gmo.connpass.com/event/374374/) ## いいなと思ったら応援しよう！ [](https://note.com/topic/campaign) AIと共創して分かった、ペパボデザイナーの生産性向上における壁と次の一手｜りん