# AIでデザインはどう変わる？仕事の変化とデザイナーの価値を解説

- URL: https://www.waltsu.co.jp/magazine/website/ai-design/
- カテゴリ: Webサイト > AIサイト制作
- 執筆: 石井 裕佳（シニアデザイナー）
- 公開日: 2026-09-03 / 最終更新日: 2026-10-29
- 発行: waltsu株式会社（waltsu MAGAZINE）

## こんな人におすすめ

- AIでデザイン業務を効率化したい
- デザイナーは不要になるのか気になる
- AIに任せる範囲を決めたい

画像生成AIやAIデザインツールの進化で、「デザインはAIで作れる時代になった」と言われます。実際、バナーもラフ案も短時間で形になり、デザインにお金をかける意味が薄れたと感じている人もいるはずです。では、プロのデザイナーの仕事はなくなっていくのでしょうか。 AIで簡単になったのは「デザインを作ること」であって、「良いデザインを判断すること」は簡単になっていません。現場の実感でいえば、60〜70点のデザインは一瞬で作れるようになった一方、100点へ近づける仕事はむしろ人間側に残っています。本記事では、AIでデザイン制作がどう変わったのか、AIが得意な業務と苦手な業務、100点が難しい理由、AIと人の役割分担、そしてデザイナーの価値がどこへ移るのかを、制作現場の視点から解説します。

**この記事のゴール（読了目安 約9分）**：AIで効率化できるデザイン領域と人に残る領域を工程レベルで理解し、「AIで作れる＝プロが不要」ではない理由を、自社のAI活用の設計に落とし込めるようになる。

## この記事の結論

- AIで「作ること」は簡単になったが、「良し悪しを判断すること」は簡単になっていない
- 60〜70点までは一瞬。最後の30点は余白・文字・視線・ブランドという判断の仕事
- AIは案を増やし作業を速める。人は方向を決め、選び、仕上げる
- 案が増えるほど選ぶ基準が重要になる。基準を先に言語化すると試行が速く回る

## AIでデザインはどう変わったか

AIで変わったのは、形になるまでの速さと、試せる案の数です。専門ソフトを使えない人でも形にでき、検討は多数の案から選んで磨く進め方へ変わりつつあります。

### 速く、誰でも形にできるようになった

最大の変化は速度です。これまでラフを1案作るのに数時間かかっていたものが、数分で形になります。しかも専門ソフトを使えない人でも、言葉で指示すればそれらしいデザインが出てくる。マーケティング担当者が自分でバナーのたたき台を作り、デザイナーに渡す、という分業も現実的になりました。「白紙から形にする」までのハードルは、確実に下がっています。

### 試せる案の数が増えた

もう1つの変化が、案の数です。1案を作るコストが下がったことで、10案・20案を並べて比較することが現実的になりました。デザインの検討が「少数の案を磨く」から「多数の案から選んで磨く」へ変わりつつあります。ただしこの変化は、後述するとおり**「選ぶ力」の重要性を引き上げる**変化でもあります。

![試せる案の数が増えた](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/ai-design01.png)

## AIが得意なデザイン業務

AIに向く業務と向かない業務を整理し、以下の表にまとめました。

![AIが得意なデザイン業務](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/ai-design02.png)

| AIに向く業務 | 人に残る業務 |
|---|---|
| ラフ・たたき台の作成 | 方向性・コンセプトの決定 |
| 複数案の量産 | 案の選定と組み合わせ |
| 決まった型のバナー展開 | ブランド表現の判断 |
| 参考案・イメージ共有用の案作成 | 余白・文字・視線の最終調整 |

左の列に共通するのは、**正解を1つに決めなくてよい工程**だという点です。方向性を探る、量を出す、型を横展開する。この種の仕事はAIの速度がそのまま価値になります。実際、バナーやテンプレートのような定型制作は、現場の実感としてもかなり効率化が進みました。一方で右の列は、正解が「自社にとって」しか存在しない判断の仕事であり、AIの速度を活かしにくい領域です。

## 60〜70点はすぐ作れる

AIデザインの実力を現場の言葉でいえば、「60〜70点まではかなり速い」です。構図がまとまり、配色がそれらしく、一見すると十分に見える。ここまでが一瞬で出てきます。

問題は、この「一見すると十分」が曲者だということです。作ること自体が簡単に見えるようになったため、その先の仕上げの仕事も簡単だと思われやすくなりました。「60点がこの速さなら、100点もすぐでしょ」という感覚です。

しかし80点、90点、100点へ上げる工数は、AIの登場前とさほど変わっていません。速くなったのは前半だけで、**100点への距離そのものは、縮まっていない**のです。この非対称を知らないままAI前提の計画を立てると、仕上げ工程で必ずスケジュールが崩れます。

## なぜ100点は難しいのか

最後の30点の中身は、生成ではなく判断です。

- **余白を判断する**: どこを詰め、どこを空けるか。数ピクセルの差が窮屈さと間延びを分ける
- **文字を選ぶ**: フォント・太さ・大きさ・行間。読みやすさと印象を同時に決める
- **視線を設計する**: 何を最初に見せ、どの順に読ませるか
- **ブランドを表現する**: 「自社らしいか」という、正解が社外に存在しない判断
- **全体の違和感を取る**: 要素同士の関係を整え、説明しにくい「なんか変」をなくす

いずれも「どれが正しいか」をデータだけでは決められない領域です。この判断の積み重ねが、60点のデザインと100点のデザインを分けています。

## AIに伝えにくいこと

「ならばAIに修正指示を出して詰めればよいのでは」と思われがちですが、現場ではここに壁があります。

仕上げの工程で直したいのは、「ここがなんか気持ち悪い」「余白が少し落ち着かない」「うちのブランドっぽくない」といった違和感です。これらは**言語化そのものが難しく、言葉にできてもニュアンスまでは伝わりにくい**。「余白を12px広げて」と数値で言える違和感なら伝えられますが、仕上げで問題になるのは、数値化する前の感覚の段階だからです。

実際、細かな修正指示を何度もAIへ出すより、デザイナーが自分の手で直したほうが速い場面がある、というのが現場の実感です。生成をやり直すと別の箇所まで変わってしまい、詰めの工程ではかえって遠回りになることもあります。AIの限界というより、**「感覚を言葉にする」という工程自体のコスト**が残り続ける、と理解するのが正確です。

## AIと人の役割分担

ここまでを役割分担として整理します。以下の表にまとめます。

| 担当 | 役割 |
|---|---|
| AI | ラフ・たたき台の生成、複数案の量産、定型バナーの展開、作業の高速化 |
| 人（デザイナー） | 方向性の決定、案の選定、余白・文字・視線の調整、ブランド表現、最終品質の判断 |

AIは案を増やし、作業を速めます。人は方向を決め、選び、仕上げ、品質に責任を持ちます。**「作る」をAIへ寄せるほど、「決める・選ぶ・整える」が人の仕事の中心になる**構図です。

## AI時代のデザイン制作フロー

実務での進め方は、次の4ステップに整理できます。

- **STEP1 目的と方向性を先に決める**: 誰に何を伝えるデザインか、どんな印象を狙うかを言語化する
- **STEP2 AIで案を広げる**: 方向性の範囲内で、案を量産して可能性を探る
- **STEP3 人が絞る**: 目的とブランドに照らして選定し、方向を確定する
- **STEP4 人が仕上げる**: 余白・文字・視線・整合性を調整し、100点へ詰める

順番が重要です。目的を決めずにSTEP2から始めると、大量の案を前に「どれがいいか分からない」状態になります。また、STEP3の絞り込みを飛ばしてSTEP4の仕上げに入ると、方向の違う案を同時に磨くことになり、工数だけが膨らみます。広げる工程と絞る工程を分けることが、AIの速度を活かす条件です。サイト制作全体での進め方は、別記事で解説しています。

## デザイナーの仕事はなくなるか

なくなりはしません。ただし、仕事の中身は変わります。ラフ制作や定型展開といった作業の比重は下がり、判断・言語化・編集の比重が上がります。

具体的には、良し悪しを判断する力、違和感の理由をクライアントやAIに説明できる言語化力、大量の案から要素を組み合わせて仕上げる編集力です。とくに言語化力は、これまで「感覚でできればよい」とされてきた部分ですが、AIやクライアントと協働する場面が増えるほど、判断の理由を言葉で渡せることが品質と速度に直結します。

**「作れる人」の価値は下がり、「良し悪しを判断し、その理由を説明できる人」の価値が上がる**。これがAI時代のデザイナーに起きている変化です。発注側から見れば、デザイナー選びの基準も「上手に作れるか」から「判断と提案ができるか」へ移っていくことになります。

## 【プロの視点】デザインは判断の積み重ね

「AIのデザインとプロのデザインは何が違うのか」への現場の答えは、見た目の上手さではなく**理由の有無**です。

![デザインは判断の積み重ね](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/ai-design03.png)

プロのデザインでは、色には理由があります。なぜこの青なのか、なぜ彩度を落としたのか。配置にも理由があります。なぜこの要素が左上なのか、なぜここに余白があるのか。順番にも理由があります。なぜこの情報を先に見せるのか。デザイナーに修正を依頼したとき「なぜ変えたいのですか」と聞かれるのは、この理由のつながりを保ったまま直すためです。1つのデザインは、こうした無数の判断の積み重ねでできていて、**意図が全体を1本につないでいます**。

AIの生成物が「一見それらしいのに、どこか散漫」に見えるのは、個々の要素は整っていても、全体を貫く意図がないためです。逆にいえば、人が意図を与え、意図に沿って判断すれば、AIの速度を品質の向上にも活かせます。問うべきは「AIで作れるか」ではなく、「このデザインの判断を誰が担うか」です。

## 【waltsu視点】案が増えるほど選ぶ力が要る

AI活用の現場でよく起きるのが、「案は増えたのに、決まらない」という状態です。20案を前に会議が長引き、結局「どれもピンとこない」で終わる。作るコストが下がった分、**選ぶコストが上がっている**わけです。

![案が増えるほど選ぶ力が要る](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/ai-design04.png)

waltsuのクリエイティブ運用では、案を広げる前に選ぶ基準を言語化しています。このデザインの目的は何か、狙う印象は何か、ブランドとして外せない要素は何か。基準が先にあると、20案から3案への絞り込みが速くなり、迷う時間がなくなります。

効果はスピードだけではありません。選定が速いと、選んで、出して、反応を見て、また試すというサイクルが回り、**同じ期間で試せる回数が増えます**。AI時代のデザイン活用で差がつくのは、生成の上手さより、選ぶ基準を先に作れるかどうかです。

## まとめ

AIによってデザイン制作は確実に速くなり、誰でも60〜70点の形を作れるようになりました。しかし100点への距離は縮まっておらず、余白・文字・視線・ブランドといった判断の仕事は人に残っています。デザイナーの価値は「作る力」から「判断力・編集力」へ移り、発注側にも「どこまでの完成度が必要か」を決める目が求められます。

AIを使いながら品質も落とさないためには、目的と基準を先に言語化し、AIで案を広げ、人が絞って仕上げる、という順番で進めてください。「AIでコストは下げたいが、ブランドや品質は妥協したくない」という場合は、waltsuがデザインの目的設計からAI活用の運用づくりまでご支援します。

## よくある質問

**Q. AIだけでデザインは作れますか？**  
A. 作れます。ラフやバナーであれば実用水準のものが短時間で生成できます。ただし、ブランド表現や細部の調整まで含めた完成度を求める場合は、人の判断と仕上げが必要です。

**Q. AIでデザイナーは不要になりますか？**  
A. 不要にはなりません。定型的な制作作業は減りますが、方向性の決定、案の選定、違和感の調整、ブランドの判断はデザイナーに残ります。仕事の中身が「作る」から「判断する」へ移る変化と捉えてください。

**Q. AIデザインとプロのデザインの違いは？**  
A. 理由の有無です。プロのデザインは色・配置・順番のすべてに意図があり、全体が1つの目的でつながっています。AIの生成物は一見整っていても、この意図の一貫性を持ちにくい傾向があります。

**Q. どの工程をAIに任せるべきですか？**  
A. ラフ・たたき台の作成、複数案の量産、決まった型のバナー展開など、正解を1つに決めなくてよい工程からです。方向性の決定と最終的な仕上げは人が担ってください。

**Q. AIを使えば制作費は安くなりますか？**  
A. 定型制作の割合が大きい案件では下がりやすくなります。一方、ブランドや品質を重視する案件では、判断・調整というプロの仕事が残るため、大幅には下がらない場合があります。下がるかどうかは、何を重視する案件か次第です。

## 執筆者

**石井 裕佳**（シニアデザイナー）Webデザインから構築までワンストップで対応しております。デザインのクオリティに一切の妥協はなく、他社より圧倒的によいデザインを仕上げるお約束ができます。また、実装を一人で完結させるため、スピーディーかつ柔軟な対応が可能です。「デザインのみ」「コーディングのみ」のスポット依頼も歓迎です。

プロフィール: https://www.waltsu.co.jp/magazine/supervisor/yuka-ishii/

この記事は waltsu 公式ブログの記事（https://www.waltsu.co.jp/blog/ai-design/）をもとに再編集したものです。