2025年は、AIツールの進化によって職能の境界が曖昧になった年でした。誰でもアウトプットを出せる時代に突入しましたが、「出せること」と「責任を持てること」は全く異なります。この差が、来年以降の仕事の価値を決定づけると考えています。

誰でもアウトプットを出せる時代

Figma Makeやv0、Cursorの普及により、エンジニアがUIデザインを作り、PMが動くモックアップを生成できるようになりました。Nano BananaやAdobe Fireflyといった画像生成ツールの進化で、ビジュアルデザインの出力も格段に容易になっています。デザイナーもまた、AIを活用してコードに触れられるようになりました。

私自身、Claude CodeやCursorを日常的に使いながらプロダクト開発に携わっていますが、以前はエンジニアに依頼していた実装確認を、自分でモックアップを動かしながら検証できるようになりました。PMの方も、要件定義の段階で「こんな画面を想定している」と動くプロトタイプを共有してくれるケースが増えています。職能の壁は確実に低くなっています。

しかし、ここに落とし穴があります。

アウトプットを出すことと、責任を持つことの違い

AIツールを使えば、誰でも「それらしい」成果物を出すことができます。しかし、アウトプットを出すことと、そのアウトプットに責任を持てることは別の話です。

たとえばPMがFigma Makeでモックアップを作ったとします。画面は動きますし、見た目もそれなりに整っています。しかし、そのUIがアクセシビリティの基準を満たしているかどうか、ユーザビリティの観点で適切かどうか、デザインシステムとの整合性がとれているかどうか。これらを判断するには、経験と専門知識が必要です。

逆もまた然りです。デザイナーがCursorでコードを生成したとき、そのコードがパフォーマンスの観点で問題ないか、セキュリティの脆弱性がないか、保守性が担保されているかどうか。これらはエンジニアの経験と判断力がなければ評価できません。

AIは確率と学習データを元に情報を生成しますが、出された結果を保証はしません。保証するのは人間の仕事であり、その保証ができるのは経験に基づいた判断力を持つ人だけです。

経験に基づく判断の価値

では、経験に基づく判断とは何でしょうか。それは「なぜそうするのか」を説明できることだと考えています。

AIが「ボタンの色は青がいい」と出力したとき、それを採用するかどうかを決めるのは人間です。コンバージョンを上げたいから青を選ぶのか、ブランドガイドラインに沿って別の色を選ぶのか、アクセシビリティのコントラスト比を考慮して調整するのか。この判断には、過去の経験と文脈の理解が必要です。

私はSmartHRでデザインシステムの構築に携わっていましたが、コンポーネントを作る際に最も重要だったのは「なぜこの設計なのか」を言語化することでした。AIはパターンを出力できますが、そのパターンを採用する理由を説明し、組織としての判断基準に落とし込む作業は人間にしかできません。

小さい組織と大きい組織での違い

責任の持ち方は、組織の規模によっても異なります。

5人のスタートアップでは、デザイナーがUIデザインからフロントエンドの実装確認、ときにはコードの修正まで責任を持つことがあります。私も1人目デザイナーとして働いている現場では、「デザイナーの仕事はここまで」という境界線が曖昧なまま、結果として幅広い責任を負っています。小さい組織では、1人が複数の領域に責任を持たざるを得ません。

一方、50人、100人規模の組織では話が変わります。専門性の分化が進み、デザイナーはUI設計に集中し、フロントエンドエンジニアは実装に責任を持ち、QAがアクセシビリティを検証する。責任範囲を明確に分けることで、品質を担保する仕組みを作ります。

どちらが正解というわけではありません。重要なのは、自分が責任を持つ領域がどこなのかを明確にし、持てない領域は誰が持つのかを決めることです。AIツールで誰でもアウトプットを出せるようになったからこそ、この線引きがより重要になります。

「責任を持つ側」への意識転換が問われる

2026年に向けて問われるのは、「あなたは何に責任を持てるのか？」という問いです。

AIを使えば誰でもアウトプットは出せます。しかし、そのアウトプットの品質を判断し、改善し、最終的な成果に責任を持てる人材は限られています。アウトプットを出す仕事はAIと人間の協働で効率化されていきますが、アウトプットを価値につなげる仕事、つまり判断と責任を担う仕事にこそ、これからの価値があります。

デザイナーであれば、AIが生成したUIを評価し、ユーザー体験の観点から何を修正すべきか判断できること。エンジニアであれば、AIが生成したコードを評価し、システム全体の整合性を保てること。PMであれば、AIが出したアイデアを評価し、事業価値につながる判断ができること。

自分が責任を持てる領域を明確にし、その領域での判断力を磨くこと。これが、AI時代における職能の責任の持ち方だと考えています。

キャリアや成長の方向性に悩まれている方は、ぜひ一度お話を聞かせてください。私のメンタープランでは、こうした責任範囲の整理やスキルアップの具体的な方法を一緒に考えています。