【技術Tips】デザインシステムが必須の時代に──技術的なアウトプットはAI時代にも必要

AI時代における技術力の重要性
初期アーキテクチャの重要性
アウトプットの習慣とナレッジシェア
個人と組織で取り組むべきナレッジシェア
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技術tipsへの初めての寄稿をさせていただきます。
古川(@yosuke_furukawa)です。私自身がデザインシステムの勉強会で登壇させていただきました。以下にそのリンクを貼らせていただきます。

「デザインシステムが必須の時代に」という話をさせていただきましたが、その裏側で私が伝えたかったことをお話します。

2025年のAI時代、皆様如何お過ごしでしょうか。私も皆様と同じくAIの恩恵を受けながら開発を行っております。AIをしばらく利用してて思うこととしては下記の2点があります。

AI時代における技術力の重要性：プロンプトの書き手がどれくらいの技術力と経験があるかでAI自身の問題解決能力が変わる
初期アーキテクチャの重要性：逆に言うと誰が書き手でも一定以上のパフォーマンスを得ようとした場合、初期のアーキテクチャがどうなっているかが重要

AI時代における技術力の重要性

AI時代における技術力の重要性に関しては特に異論はないと思います。プロンプトをどこまで正確に記述してもAI自身が間違うことはあります。その間違いに対してどんな指摘で軌道修正させるかを考える必要があります。そのときに複数の解決策が思いつくかどうか、複数の解決策から最もシンプルで迷いの少ない手を選べるかは技術力と経験に寄ります。

今までに、Claude CodeやCopilot、Cursorといったツールを活用して複数のアプリケーションを開発してきました。慣れていないネイティブアプリから、慣れているWebアプリまで、幅広く開発してきましたが、ネイティブアプリの開発では、不慣れな部分もあり、AIが複雑なコードを生成してミスをした際、すぐに解決策を見つけられず、そのまま進めてしまったことがありました。その結果、非効率な開発となり、品質の低下を招きました。一方、Webアプリでは、問題に直面しても解決策を提示し、スムーズに開発を進めることができました。

初期アーキテクチャの重要性

初期アーキテクチャの重要性に関しても異論はないんじゃないでしょうか。初期に整理整頓されたアーキテクチャを作ることで、その後のミスを減らす効果につながると感じています。AIは事前にヒントとなる情報があるかどうかでその出力性能が大幅に変わります。

わかりやすく言えば、「優秀なアーキテクトが設計した基盤の上でAIを動かす」のと、「何もない状態からAIにアーキテクチャを構築させる」のとでは雲泥の差があります。

この2つの話をまとめると、「優秀なアーキテクトや優れた経験と技術力を持つ技術者がいれば、AIを活用した開発はスムーズに進む」という、ある意味当たり前の結論に行き着きます。しかし、現実には、そうした優れた人材はどこにでもいるわけではありません。

したがって、AI時代になっても、高い品質やパフォーマンスを追求するためには、私たち人間自身が設計・実装能力を高める努力を続け、学びながら開発を進めていく必要があります。

アウトプットの習慣とナレッジシェア

これまで、私たちは学習しながら開発するときに、さまざまな方法を行ってきたと思います。本を読んだり、実際に小さなアプリケーションを作ってみたりする人もいるでしょう。

このとき、学んだことをアウトプットする習慣があるかどうかが、これからのAI時代で最も大きな差を生むと考えます。なぜなら、アウトプットした内容は、そのままAIの貴重なインプットになるからです。

たとえば、勉強会や開発ブログで共有した内容は、開発のヒントとして残り続けます。これまで組織は、知識を体系化して共有することで、開発の不確実性に対応してきました。AI時代になっても、この重要性は変わりません。むしろ、これまで以上に重要になってくるでしょう。

個人と組織で取り組むべきナレッジシェア

ナレッジシェアが重要になる時代に、個人と組織がどう取り組むべきかについてお話しします。

まず、個人としては、これまで以上に学びとアウトプットを継続していく必要があります。幸い、AIを活用すれば、まったく経験のない分野でも最初の一歩を踏み出しやすくなりました。私自身も全くやったことのないインフラの設定やネイティブアプリの開発などをAIでスタートダッシュすることで最初の垣根を突破して学びの機会を得ています。

次に、組織としては、社員一人ひとりが学んでいるナレッジをうまく外に出させるように仕掛けを作る必要があります。例えば以下のような仕掛けでしょうか。