テクノロジーやマーケティング、トレンド、カルチャーなどのニュースをMonthlyで紹介する本シリーズ。2026年5月に社内で話題になったTOPICをダイジェストします。Weeklyで更新を予定していきます。

AI時代におけるデザイナーの役割の定義

Forward Deployed Designers: From FDE to FDD

非常にしっくりくるAI時代におけるデザイナーの役割の定義。AI時代はForward Deployed Designer（FDD）の必要性がある。

ヤコブ・ニールセンのブログ投稿で、Palantirに代表されるAI導入を担うForward Deployed Engineer（FDE）から、業務・組織変革まで担うForward Deployed Designer（FDD）という役割へ発展しています。

• 強力なAIシステムを構築できるエンジニア（FDE）だけでは、企業変革は実現しない
• 必要なのは、ビジネス成果のマッピング、意思決定権限の再設計、AI機能を運用変革に変換できる Forward Deployed Designer（FDD）
• FDEとFDDは補完関係にあり、両者の協働が不可欠

課題

• FDEの限界：「どう最適化するか」できても、「なぜそのワークフローが存在するか」を根本的に問い直すことがない
• 従来UXの限界：長年、従来のUI/UXにフォーカスしており、「フォーム処理を40%速くする」ではなく「フォーム自体を無くす」ことができない

FDDとは

• 民族誌研究者 × マクロサービスデザイナー × AIプロダクトストラテジストのハイブリッド
• 「新しい肩書きのUXデザイナー」でもなければ「プロンプトエンジニア」でもない

どのように機能するか

• 人間は自分のワークフローを正確に説明できない
• 画面操作ではなく「何を考えているか」を抽出し、システムプロンプトやエージェント推論に変換
• タスク実行から成果管理へ視点を移す
• ゼロベース・ワークフロー設計などのように未来を設計するサービスデザイン手法を現場に持ち込む
• 既存15ステップを高速化するのではなく、白紙から始めて「最低何ステップ必要か？」と問う

FDEとFDD

• FDDとFDEは別個の専門スキル 、どちらかが優位ではない。
• AIツールにより両者は相互の領域に踏み込めるようにするべき。

AI導入済み、大企業では65%、中小企業は24%

中小企業の6割が「AI導入予定なし」　民間調査

• AI導入済み、大企業では65%、中小企業は24%
• AI導入の「予定なし・必要性を感じない」と回答したのは大企業で25%、中小企業で59%

中小企業と大企業での格差が広がり、海外企業との格差が大きく広がっています。
肌感覚としては企業ヒアリングしていると、実感値のある数字です。

※従業員300人以下の企業を中小企業、5001人以上を大企業と定義 

SpaceXがIPO申請

IPO

・2025年売上は約180億ドル（約2.7兆円）
・Starlink売上は約110億ドル
・打ち上げ事業は約40億ドル
・xAIは売上30億ドルに対し60億ドル超の赤字
・SpaceXは18,712 BTCを保有
・売上の20〜25%を米政府系契約が占める可能性
・Elon Muskは議決権85%維持
・最大10億株規模の報酬パッケージ

20年近く前、SpaceXは「宇宙なんて」と冷笑されていました。打ち上げ失敗を繰り返し、Teslaも資金難。Elon Musk自身も破産寸前でした。

その後2026年、SpaceXはロケット、通信、AI、防衛、エネルギー、衛星の地球的インフラ企業として、スタートアップ史上最大級のIPOとなりました。

人の意志が世界を動かしているのをまざまざと見せつけられます。

AIを活用したデザインに関するレポート2026

AI in Design Report 2026

• 78%のデザイナーがclaudeを使っている（ChatGPT=65%）
• デザイン業務にAIを使用する人の割合は54%（2025年）→91%へと増加
• AIファーストのデザインプロセスではFigmaを「メス」仕上げツールとして活用
• コードファーストのデザイナーからは、今ではFigmaを使うことはほとんどないという声もある
• 50%がAI生成コードを本番環境に導入している
• 76%が、Claude Code、Cursor、OpenAI Codex、GitHub Copilotなど、開発者を支援するAIコーディングツールを使用している
• アーリーステージのデザイナーの68%がコードを生成して提出している
• 36%が動作するプロトタイプから始まる

デザインにおける生成AI領域は、リサーチや壁打ちに使用するフェーズはすぎて、実装してデプロイするところまで進んでいます。

OpenAIの推論モデルがポール・エルデシュの平面単位距離問題の通説を覆す

An OpenAI model has disproved a central conjecture in discrete geometry

• 数学者たちは正方形グリッドのように見えるの最適な解とされていた
• OpenAIのモデルは多項式的な改善をもたらす無限の例群を提示し、外部の数学者グループによって検証済み
• AIはより強力な研究パートナーになり得る

平面単位距離問題とは？
平面に点をばらまいて、どれだけ多くのペアをちょうど距離1にできるかというもの

数学の未解決問題をAIが自律的に解決した画期的な事例であり、この数ヶ月のうちにAIが新しいノーベル賞級の発見や探究をすると言われることの片鱗です。

GitHubが内部リポジトリへの不正アクセスを公式発表

• 攻撃経路は従業員PCに仕込まれた悪意あるVS Code拡張機能
• 約3800件の内部リポジトリ（Copilot・CodeQLなど）が流出の可能性
• ハッカー集団TeamPCPが犯行主張、データ販売を宣言
• 顧客データ影響は現時点なし

Google I/O 2026にてUniversal Cartを発表

Universal Cart などショッピングをサポートする新たな機能の紹介

• ウェブ上で閲覧中の商品を追加していくだけで、AIエージェントが欲しいものリストを整理
• ユーザーのニーズを予測し、特典やポイント情報、お買い得情報など、最適な選択を支援
• 数タップで Google Pay を使って決済
• 決済機能はNike、Sephora、Target、Walmart、Shopify 加盟店などで順次利用可能になる
• ブランド側が販売元になる
• 希望するブランドや製品、予算を伝えるだけで、エージェントは指定された条件でのみ購入を実行
• AI エージェントによる自律的な購買行動が可能になる

Universal Commerce Protocol（UCP）とは？
GoogleがShopifyやWalmartなどの大手企業と共同開発した、AIエージェントが人間の代わりにオンラインショッピングを完結させるためのプロトコルです。

複数のオンラインストアにまたがる商品も、エージェントがまとめて購入してくれるなど、サイト訪問がなくても購入される流れが来年あたりは増えそうだなと思いました。

Figure AIによる人間 vsロボットのライヴイベント

Figure AIがロボットが現実の倉庫作業（物流・分類）で人間にどこまで通用するかを検証する「Man vs. Machine」という人間 vs. 機械で10時間競争するライブイベントを実施しました。

結果（10時間）
F.03（ロボット）：12,732 packages（2.83秒/個）
Aime（人間）：12,924 packages（2.79秒/個）
→ 人間が192個差で勝利。

ロボットと人間の対決においても、AlphaGoのイ・セドル戦のような光景が近づいているのをヒシヒシと感じます。というか10時間という時間の中では勝っているが持続時間で言うと、人間を超えているので、すでにブルーカラーの仕事もAI/ロボットに切り取られることが見えてきたのかもしれません。

個人的には電気工事や配管工などの仕事をロボットできるようになるのが、「AlphaGoのイ・セドル戦」なのではないかと思っています。

Similarwebの最新データによるとアメリカの主要なニュースウェブサイトTop50のうちの半数のサイトでトラフィックが1年間で20％以上減少

Top 50 US news websites: Half of sites see traffic fall 20% or more in a year

Substackが29%以上成長してTop10入りしました。

個人がマスメディアと比較しても信用できるメディアになってきていることを示しているとも言えるし、マスメディアへの信頼が落ちているとも言えると思います。

GoogleがSEOのベストプラクティスがAI時代においても有効と声明

Optimizing your website for generative AI features on Google Search

生成AI回答エンジン最適化（AEO）や生成エンジン最適化（GEO）といった用語はオンラインでよく見かけるが、提案されている多くの「裏技」は効果的ではないと否定しています。

System of Record → System of Intelligenceへ

From “System of Record” to “System of Intelligence”

• これまで企業ソフトウェアの価値は「System of Record（SoR）」記録・データベース層に集中していた
• AI時代は「System of Intelligence（SoI）」推論・オーケストレーション層に価値が移る
• CRM（例：Salesforce、HubSpot）は消えない
• ただしCRMは「ユーザーが直接使う中心」から、「AIが読み書きするインフラ/API層」に変化する
• 価値の重心は「データを持つこと」から「データを横断して意思決定・行動すること」へ移行する

a16zのブログ記事でFacebookを例で構造変化を説明していて分かりやすいです。
Facebook初期の価値はプロフィールデータなどでつながるFriend Graphが中心だったが、価値が「ニュースフィード」に移行しました。同様にCRMの顧客情報や商談履歴などはデータの一部として重要ではあるが、カレンダーや通話録音、請求データなどをAIがオーケストレーションしていくと、静的CRMより優先的な情報、アラート、すべきアクションなどのAIのフィードをユーザーは重視するようになると感じます。

Anthropic CFO Krishna Raoのインタビュー

• 人間は直線的に漸進的に考える傾向がある
• 思考のパラダイムシフトが必要
• 指数関数的に考えるようになると、結果の範囲が広くなる
• 不確実性のさまざまなポイントを見て逆算
• 結果的に最先端な場所にいることが重要

CFO自身が30〜40%をコンピューティングリソースの管理に時間を費やしているというのは興味深いです。
多すぎれば資金が尽きて倒産し、少なすぎれば顧客にサービスを提供できず最先端から脱落するというジレンマを抱えています。

Thinking Machines Lab が「Interaction Models」の研究プレビューを発表

Interaction Models: A Scalable Approach to Human-AI Collaboration

ほとんどのAIモデルが人→AI→人→AIのターン制のやり取りなのに対して、Thinking Machines Labのモデルは音声・映像・テキストをリアルタイムに処理するインタラクション・ネイティブなAIモデルです。
ユーザーとモデルが同時発話したり、視覚情報に反応したり、会話しながら検索やブラウジング、ツールを操作したりします。

Mira Muratiは元OpenAI CTOであり、ChatGPT、DALL·E、Codex、Soraなどの主要プロダクトに関わってきました。
デモを見ると同時翻訳や視覚リアクションなども遅延が少なく、リアルタイム性が高いと思いました。

今後、APIなどがいつ公開されるのかが気になります。

OpenAI は新会社 「OpenAI Deployment Company（DeployCo）」を設立

Open AI to Buy Consulting Firm for JV With Private Equity

• 初期投資額：40億ドル超
• OpenAIが過半数支配
• 150人規模のAI導入専門チームを獲得（Tomoro買収）
• McKinsey、Capgemini、Bain、SoftBankなど19社が参加
• 「Forward Deployed Engineers（FDE）」を顧客企業へ常駐させる

AIを導入するためには、FDE人材が必要となるためTomoro買収し企業導入を加速させる狙いだと思います。
企業はAIを「使う」のではなく「AI中心に再設計される」 ということを実感します。

Brian CheskeyはAI時代に向けてどのようにAirbnbを再設計しているのか

• CEOの職務は直感に反することが多く、学習が必要
• AIの普及により経営陣がさらに詳細に踏み込む「AIファウンダー・モード」が必要になる
• 従来の「ピープルマネージャー」はAI時代には生き残れず、マネージャー自身もコードを書くなどの実務能力を持つハイブリッド型であるべき
• 組織の中間管理職を減らし、ミーティングベースの文化から非同期的な働き方へと移行している
• Appleの元Creative DirectorのHiroki Asaiから、物事の本質を抽出する「シンプルさ」と細部をこだわる「クラフト」の重要性を学んだ
• 今はエンタープライズAIが主流だが、次の大きな波は「コンシューマーAI」と予測
• リーダーにとって最も重要な仕事は採用であり、優秀な人材を雇えば雇うほどマネジメントに費やす時間は減る
• 現在でも毎日数時間を採用活動に費やし、トップ200人の社員に対しては自らが共同採用マネージャーとして関与
• 今は「純粋に自分が愛する素晴らしいものを作る」が内発的動機になっている

CEOの最重要な仕事は採用。できないことを組織としてできるようにすることが経営。そのための採用のパイプラインの作り方は参考になります。

Claude Code チームではAIドキュメントがMarkdownからHTMLに移行している

• HTML は Markdown より遥かに豊富な情報を表現できる
• 100行を超える Markdown は読むのがつらい
• 今やMarkdown をあまり編集しない。Claude に編集させることが多いので、Markdown の利点が薄れてきている
• HTMLはMarkdownよりも、AIモデルが人間に情報を伝え、人間がレビューするための効率的な媒体
• HTML は人とAIがドキュメント上での対話が可能

AIが賢くなり、プロンプトのように細かなニュアンスを言語化しなくてもよくなったこと、そしてAIが大量のコンテキストを取り込むことができるからこその進化です。

少しずつAIと人間の対話がテキストからビジュアルベースに移行しています。 

Appleが「カメラ付きAirPods」を開発中

Apple’s Camera-Equipped AirPods Reach Late Testing in AI Device Push

• カメラは写真撮影用ではなく、AI向け環境認識センサー
• Apple Intelligenceの「目」として機能
• 量産直前に近いテスト段階まで進んでいる

あらゆるデバイスがAIアシスタントを補助するデバイスになっていきます。
AIと協働する際には、常にデバイスを通してAIに最大限のデータを与えられるかが鍵になります。
Airpodsの取得している特許などを見ると、生体センシング、空間認識など明らかにヘルスケアやフィジカルな深いデータを取得することを目指していることが分かります。
シビアなデータを取り扱うからこそ生成AIに対する動きに慎重であったり、プライバシーに対する真摯な姿勢を保持してきました。
Airpodsは仕事においてもプライベートにおいてもAIをアンビエントに動かしながら、リアルデータを与えるプラットフォームになるかもしれません。

AnthropicのBoris Cherneyのインタビュー動画

• 毎日数十件、多い日には1日150件ものプルリクエスト（PR）をAIを用いて処理
• 主な開発環境はノートPCではなくスマートフォンのClaudeアプリり、常に5〜10のセッションと、裏で自律的に動く数百から数千のサブエージェントが稼働している
• AnthropicのClaude Codeチームでは、プロダクトマネージャー、デザイナー、財務担当者、ユーザーリサーチャーなど、全員がコードを書いて開発している
• スタートアップにとって、今は大企業に打ち勝つ最大の好機

Claude Codeを一番詳しく話せる人だからこそ、きっと自分が一番使いたい機能を実装していっているのでは？という感想です。

StripeのWebサイト刷新におけるデザインプロセス

• 2020年公開はデザインは優れていたものの、実態と合わなくなっていた
• ウェブサイトは「マニフェスト」であるという基本原則に立ち返り、誰に何を提供しているかを明確にするため、1年以上の時間をかけて再構築
• 世界のGDPの何パーセントがStripe上で動いているかを示すカウンターを配置。信頼性とスケール感を示す「社会的証明」として機能。
• 膨大なプロダクトをページ遷移なしで理解できるよう、視覚的なBentoボックス型レイアウトを採用
• グラデーションの波を作るため、色、ぼかし、テクスチャ、回転などを微調整できる社内ツールを開発
• CEOのPatrick Collisonも意思決定に深く関わる
• AIを活用することで、これまで2つのアイデアを検討する時間で20のアイデアを検証できるようになった
• 人間の作り手のこだわりとセンスが依然として不可欠
• その手軽さに惑わされず、本当に目標を達成できる卓越したものかを常に問い直す必要
• 「これで十分」という妥協の積み重ねがブランドを劣化させると考え、常に品質のバーを高く保つようチームに徹底
• プロダクトを定期的に全社員で触ってテストする文化がある。毎週金曜には創業者も実施行う。

合理的でありながら、Stripeはイベントやビデオポッドキャストなどの、体験やコミュニティ、デザインなど世界観づくりに投資している印象のStripeの社内文化を理解できる動画でした。

中国ではAIが産業構造そのものを変えている

How A.I. Is Transforming China’s Entertainment Industry

• マイクロドラマ市場では制作：AIにより「制作コスト90%削減・速度10倍以上
• 「5年以内に作品の大半をAIが制作」と予測

自動翻訳、リップシンク、ローカライズによる輸出しやすいコンテンツになっています。
TikTokの中国版では1ヶ月5万本のマイクロドラマが制作されています。

FR2 の新店舗は、常設店舗ながら不定期営業

#FR2が神保町に不定期営業の新コンセプトショップをオープン　パチンコの換金所跡を活用

• パチンコの換金所をそのまま踏襲してガラス越しにコミュニケーション
• パチンコカルチャーの空気感を現代的に再解釈した店舗デザイン

相変わらず色々逆に行っていてすごいな。

Andrej Karpathy が、「バイブコーディング」という言葉を生み出してから1年で何が変わったのかを語る

• Software 1.0：人間が明示的なコードを直接記述
• Software 2.0：データセットを準備し、ニューラルネットワークの重みを学習させてプログラムを構築
• Software 3.0：プロンプトを通じて直接操作する新しいコンピューティングのパラダイム
• OpenClawのインストールを見るとコード自体が存在しなくなる世界が見える
• AIは数学やコーディングのような結果を検証可能な領域の能力を持っているが、最新モデルが、「50メートル先の洗車場まで車で行くべきか歩くべきか」という日常の単純な問いで「近すぎるから歩くべき」と答えてしまうような、極端に「いびつな知能」を持っている
• AIは内発的動機や好奇心を持つ「動物」ではなく、データと報酬関数によって形成された「統計的なシミュレーション回路として理解すべき
• 人間向けに書かれたドキュメントではなく、エージェントが理解して行動しやすい「エージェント・ネイティブ」な設計になっていく
• AIが「有能なインターン」のように穴埋め作業をこなすようになるため、人間は審美眼、判断力、大局的な仕様設計や監督に集中することになる
• 思考はアウトソーシングできるが、理解はアウトソーシングできない
• 人間自身の根本的な理解が不可欠なボトルネック

あくまで人に集約していく。何を作りたいのか、なぜそうするのか。そんなことを考えなければいけないと感じます。

※本記事では一部でClaude、ChatGPT、Midjourney、DALL-E3などの生成AIを活用して作成しています。