概要
https://bencallahan.com/outcomes-over-output-design-systems-and-ai
詳細内容
## Outcomes Over Output: Design Systems and AI
https://bencallahan.com/outcomes-over-output-design-systems-and-ai
デザインシステムの実践者はAIがもたらす役割の変化に慎重な楽観論を抱き、デザインシステムをAIの訓練基盤として戦略的に位置づける必要性を提唱する。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 77/100 | **Annex Potential**: 79/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[デザインシステム, AI開発, 組織変革, 開発ワークフロー, プロンプト管理]]
本記事は、74名のデザインシステム実践者を対象とした調査とディスカッションに基づき、AIがデザインシステムにもたらす影響と将来の役割について深く掘り下げています。参加者の多くは、AIの未来に対し「慎重ながらも楽観的」な見方を示しています。
特に強調されたのは、現場の実践者と経営層との間のAIに対する期待のギャップです。経営層は「魔法のような成果物」（例：AI生成プロトタイプやコード）を求める傾向がありますが、実践者はそれらが多様なユーザーベースに対応する製品の実現には不十分であると認識しています。本記事は、AIの真の価値は表面的なアウトプットではなく、戦略、プロセス、そして意思決定にあると主張します。これは、長年のデザインシステムの価値と通じるものです。
重要な提言として、デザインシステムを単なるコンポーネントのリポジトリではなく、「AIのトレーニングインフラ」として位置づけるべきだと述べています。これにより、デザインシステムはAI駆動型の製品開発における「文脈エンジン」となり、AIとデザインシステムの組み合わせが将来の製品の鍵を握ると強調されます。
この転換に伴い、デザインシステム実践者の役割も再定義されます。具体的には、コンポーネント作成者からシステム戦略家への進化、そしてAIツール管理と品質に関する新たなスキル開発が挙げられます。現在、多くの組織がAIの実験段階にありますが、記事は「ターゲットを絞り、異なる知識領域に特化したエージェントを作成する」といった具体的なアドバイスを提供し、実験から実用的なインフラへの移行を促します。AIを「使うべきか」ではなく「どう活用するか」へと議論の焦点がシフトしていることが示唆されています。