AI活用とアームのスタンス

「AIが進化したら、デザイナーの仕事はなくなる」「AIで作ったものは品質が低い」「AIに頼ると、本物の良いものは作れない」── ChatGPT、Figma Make、v0に加え、自ら計画を立てて作業を進める"AIエージェント"が普及して以降、Web制作・UIデザイン業界では、AIに対するさまざまな見方が交錯しています。

アームは、AIを「人間の判断を補強する道具」と位置づけ、Web制作・UIデザインの業務に積極的に組み込んでいる、業界では数少ないデザインスタジオです。AIで手を動かす時間を短縮し、その分を「なぜこのデザインなのか」を考える時間に再投資する考え方で運営しています。

このページでは、アームがAIとどう向き合っているか、お客様のWeb制作・UIデザインのプロジェクトでどうAIを活用しているか、そしてAI時代のWebサイト運営で何が変わるかをお伝えします。

AIをめぐる、Web制作・UIデザイン業界の現状

2022年末のChatGPT登場、2024年以降のFigma AI・v0による画像／UI生成の実用化、そして2025〜2026年にかけての"AIエージェント"の台頭を経て、Web制作・UIデザインの業界では、AIへの向き合い方が大きく分かれる状況になっています。

2025〜2026年、AIは「指示する道具」から「任せるエージェント」へ

この2〜3年でAIの使われ方は大きく変わりました。以前は、人間が細かくプロンプトを入力し、AIの出力を一つずつ確認する使い方が中心でした。いまは、大まかなゴールを伝えるだけで、AI自身が計画を立てて作業を進める「AIエージェント」が実用段階に入っています。

調査会社のForresterは、2026年を「人間中心のアプリ」から「AIエージェントを前提としたアプリ」へと踏み出す年と位置づけています。Web制作・UIデザインの現場でも、デザイン生成・コード実装・リサーチといった工程を、AIにまとめて任せる運用が現実的になってきました。

ただし、任せられる範囲が広がったからこそ、「どこまでをAIに任せ、どこからを人間が判断するか」の設計が、これまで以上に重要になっています。

AI活用に対する3つの立場

業界には、おおむね3つの立場が存在します。

それぞれに合理的な理由があり、どれが正しいというものではありません。ただ、AIの進化スピードを考えると、「使わない」を選ぶことは、お客様への提供価値に差が出始める時期に入っているのも事実です。

お客様側の関心も高まっている

AIへの関心は、Web制作の依頼側にも広がっています。「うちのWebサイトもAI活用していきたい」「ChatGPTを業務に組み込みたい」「AI検索で見つけてもらえるサイトにしたい」といったご相談が、アームにも増えています。

しかし、お客様の多くは「何から始めればいいか分からない」「AIに任せて大丈夫なのか不安」という状態です。Web制作・UIデザインのパートナーが、AIの活用方法も含めて伴走できることの価値が、これからますます高まっていきます。

なぜ多くのWeb制作会社・デザインスタジオはAIを本格導入しないのか

AIツールが大きく進化したにもかかわらず、多くのWeb制作会社・デザインスタジオでは、AIの本格的な業務導入が進んでいません。理由はいくつかあります。

1. AIで作ったアウトプットの品質が安定しない時期があった

2023年頃までは、AIで作ったコピーやデザインの品質に大きなムラがあり、本番案件には使いにくい状態でした。「とりあえずAIに任せて作ってみる」と、お客様への提示で恥ずかしいレベルのアウトプットになるケースも珍しくありませんでした。この時期の経験から、「AIは使えない」と判断したままアップデートしていないWeb制作会社が、今も多く存在します。

2. デザイナーの仕事が奪われるという心理的な抵抗

Web制作・UIデザインの現場には、「AIに仕事を奪われる」という心理的な抵抗があります。デザインや設計の判断は、長年の経験と感性が必要な仕事です。それをAIに任せることへの抵抗は、デザイナーとして自然な反応とも言えます。

しかし、AIを「敵」と見るか「相棒」と見るかで、その先のキャリアが大きく分かれる時代になっています。

3. 既存のワークフローを変えるコストが高い

すでに確立したワークフローでチームが回っている場合、AIを業務に組み込むのは大きな変更コストです。新しいツールの学習、ガイドラインの整備、お客様への説明、品質チェックフローの再設計など、考えるべきことが多くなります。

特に大手のWeb制作会社では、変更の意思決定に時間がかかり、AI導入が「実験的な試み」止まりで本番には適用されないケースが多いのが実情です。

4. AIを業務に組み込む知見が組織内にない

AIを業務に組み込むには、単に「ChatGPTを使う」のではなく、「どのフェーズで、どの作業に、どのAIをどう使うか」のノウハウが必要です。このノウハウは、現場で試行錯誤を重ねないと身につきません。多くのWeb制作会社では、この試行錯誤の時間を取れず、結果として組織的なAI活用が進まないままになっています。

アームのAIに対するスタンス — 道具として徹底活用する

アームは、AIを「人間の判断を補強する道具」として徹底活用するスタンスを取っています。

「AIに任せる作業」と「人間がやるべき作業」の線引き

アームでは、AIに任せる作業と、人間がやるべき作業を明確に区別しています。

AIは「下書きを作る」「選択肢を増やす」「リサーチを早める」のは得意ですが、「最終判断を下す」「お客様の文脈を深く理解する」のは苦手です。アームはこの線引きを徹底することで、AIの強みを活かしつつ、品質を担保しています。

AIで作って、人間が磨く

アームのAI活用の基本姿勢は「AIで作って、人間が磨く」です。

たとえばUIデザインのプロトタイプ作成では、まずv0やFigma Makeで複数のバリエーションを高速生成します。その中から方向性を絞り込み、人間のデザイナーが「なぜこのデザインなのか」を説明できる状態まで磨き込みます。

AIが生成した素材をそのまま納品することはありません。お客様に説明できない判断は、Web制作・UIデザインの納品物には乗せない、というのがアームの原則です。

デザインハーネス — AIの出力を安定させる「仕組み」で品質を守る

AIエージェントに作業を任せる範囲が広がるほど、問われるのが「品質をどう安定させるか」です。ここで2026年に注目されているのが「デザインハーネス」という考え方です。

デザインハーネスとは

ハーネス（harness）とは、もともと馬を御するための「引き具」を指す言葉です。馬の力を抑え込むのではなく、方向づけて、人間の目的に使える力に変える道具です。この考え方をAIとデザインに応用したのがデザインハーネスです。

2026年2月にはOpenAIとAnthropicがそろって「ハーネスエンジニアリング」に関する論考を公開し、AIエージェントに対して細かく指示を出すのではなく、AIが働く「環境」そのものを設計するアプローチが広がりました。デザインの領域では、タイポグラフィ・余白・角丸・影・色といった「基本の値」をあらかじめルールとして固定し、AIの自由度をあえて制約することで、誰が作っても・何度作っても品質が揃う状態をつくります。

なぜ「指示」ではなく「環境」を設計するのか

AIに毎回こまかく指示を出す方法では、指示する人の力量や、その日の状況で出力がぶれます。半年後に別の人が触れば、UIはさらに崩れていきます。デザインハーネスは、「きれいなUIを一度作らせる技術」ではなく、半年後も壊れないUIを育てる技術です。

制約というと窮屈に聞こえますが、実際には逆です。基準が決まっているからこそ、AIも人間も「何を選ぶか」で消耗せず、本当に考えるべき「なぜこの設計なのか」に集中できます。適度な制約が、スピードと一貫性の両方を生みます。

アームのデザインハーネス実践

アームでは、AIを本格活用する前提として、プロジェクトごとに「デザインの判断基準」を言語化・ルール化しています。具体的には次のような取り組みです。

• デザインの基本値（タイポグラフィ、余白、角丸、影、カラー）をデザイントークンとして定義し、AIにもそのルールの中で生成させる
• 「このプロジェクトで守るべき判断基準」をルールファイルとしてまとめ、AIエージェントに参照させる
• 生成物が基準を満たしているかを、人間とAIの両方でチェックする工程を用意する
• 一度決めた基準を、運用フェーズでも引き継げるようドキュメントとして残す

この「仕組み化」があるからこそ、アームはAIに任せる範囲を広げても、品質を落とさずにスピードを上げられます。デザインハーネスは、アームが掲げる「AIで作って、人間が磨く」を、感覚ではなく再現可能な仕組みとして支える土台です。

Web制作・UIデザインで実際に活用しているAIツール

アームのAI活用は、たくさんのツールを個別に使い分けるというより、対話型AIのClaudeを中心に据え、必要なツールをMCP（Model Context Protocol）でつなぐ形が基本です。リサーチ・構成・要件整理・コピーの下書き、そして日々の思考の壁打ちまで、Claudeを軸に進めています（このページの更新も、Claudeとの対話から生まれています）。

中心にあるのは対話型AIとの壁打ち

アームの実務では、Claude（Cowork・Claude Code）を日常的な壁打ち相手として使っています。案の相談、構成の検討、要件の言語化、文章のドラフトまで、まず対話しながら考えを整理します。ほかの対話型AIも、用途に応じて補助的に併用しています。

MCPで実務ツールとClaudeをつなぐ

MCP（Model Context Protocol）は、AIと外部ツールを安全につなぐ仕組みです。アームでは、Claudeから直接、実務で使うツールを読み書きできるようにしています。これにより、「調べる → まとめる → 反映する」までを対話の中で完結できます。

デザイン・UI生成

コード・実装

実装は、Claude CodeとCursorを主軸に、Figma MCPでデザインを参照しながら進めます。

これらを、Web制作・UIデザインの各フェーズで使い分けています。詳しいプロセスはWeb制作・UIデザイン・ブランディングの進め方とプロセスでもご紹介しています。

AIで作って、人間が磨く — アームのWeb制作プロセスでのAI活用

Web制作・UIデザインの各フェーズで、AIをどう使い分けているかを具体的にお伝えします。

ヒアリング・戦略設計フェーズ：AIは補助役

このフェーズはお客様との対話が中心です。AIには、事前のリサーチや議事録作成を任せます。お客様の事業課題、業界構造、競合の動向などをAIに整理させ、人間が深く考えるための土台を作ります。

ただし、お客様との対話自体は人間がやります。AIに「お客様に何を聞くべきか」を整理させることはあっても、ヒアリング自体を代行させることはありません。

ワイヤーフレーム・UIデザインフェーズ：AIで高速プロトタイピング

ここはAIの活用が最も進んでいるフェーズです。v0やFigma Make、Google StitchでデザインバリエーションやUIのたたき台を生成し、人間が方向性を絞り込みます。あらかじめデザインの基本値をルール化しておく（デザインハーネス）ことで、AIが出す案も一定の品質に揃います。

従来は1案を作るのに数日かかっていた工程が、AIを使うと数時間で複数案のたたき台ができます。お客様に「触って確かめられる」プロトタイプを早い段階で共有できるので、認識ズレも最小化できます。

コピーライティング・コンテンツ作成フェーズ：AIでドラフト、人間で仕上げ

ChatGPTやClaudeでドラフトを作成し、人間が事業の文脈に合わせて磨き込みます。コピーは「お客様の事業を深く理解した上で書く」ことが必須なので、AIの初稿をそのまま使うことはありません。

ただし、選択肢を増やす目的では、AIの初稿が大いに役立ちます。「こういう切り口もあるのか」「この表現は使える」と発見があり、最終的なコピーの質が上がります。

実装フェーズ：AIで開発加速

Claude Codeなどのコーディングエージェントや、Cursor・GitHub Copilotで、コードを書く速度を上げます。定型的なコンポーネント実装、CSS調整、テストコードの生成などは、AIに任せると速いです。

ただし、コードの設計判断やセキュリティ対策、パフォーマンス最適化などは人間がレビューします。AIが書いたコードをそのまま納品することはありません。

AI時代のSEO（LLMO）に対応したWeb制作

AIの進化は、ユーザーの検索行動も変えています。Web制作・UIデザインの観点でも、AI時代に対応した設計が必要になっています。

ユーザーの検索行動が変わっている

これまでGoogleで検索していたユーザーが、ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claudeなどに直接質問するケースが増えています。Googleも検索に生成AIによる回答を組み込み、2026年のGoogle I/Oでは、AIが直接回答する「AIモード」の月間利用者が10億人を超えたと発表されました。

つまり、ユーザーがWebサイトを訪れる前に、AIが「答え」を返してしまうケースが、検索の前提になりつつあるのです。

LLMO（Large Language Model Optimization）とは

このAI時代の検索に対応するための考え方が、LLMO（Large Language Model Optimization）です。日本語では「生成AI最適化」「AI検索最適化」とも呼ばれ、近い概念としてGEO（Generative Engine Optimization）やAEOといった言葉も使われます。

従来のSEOは「検索エンジンに評価される」ためのテクニックでしたが、LLMOは「生成AIに引用される」ための情報設計です。

従来のSEOとの違い

ただし、LLMOと従来のSEOは対立するものではなく、土台は共通しています。実際、2026年5月にGoogleが公開したAI検索向けの公式ガイドでも、「生成AI検索でもSEOの基礎は変わらない」という立場が示されました。llms.txtやAI専用の構造化データ、コンテンツの過度な分割といった"AIだけに向けた小手先の対策"は、むしろ推奨されていません。

大切なのは、良質なコンテンツ、明確な構造、信頼できる情報源という基本を、AIにも人間にも正しく伝わる形で積み上げることです。奇をてらったAI専用テクニックよりも、この基本の徹底が、結果的にAIにも引用されるWebサイトをつくります。

アームのLLMO対応

アームのWeb制作・UIデザインでは、LLMO対応も標準で組み込んでいます。

• 構造化データ（schema.org）の実装
• 見出し階層の明確化
• 出典・参考リンクの明示
• E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を意識したコンテンツ設計
• 著者情報の明示

これらは、生成AIに「正しく引用されるWebサイト」を作るための基本動作です。特別な裏技ではなく、人にもAIにも伝わる情報設計の積み重ねが、AI時代の検索対応の本質です。

AIを過信しない、人間の判断で意思決定する

AIの活用を積極的に進めるアームですが、同時に「AIを過信しない」姿勢も大切にしています。エージェントに任せられる範囲が広がった今こそ、この姿勢の重要性は増しています。

AIの限界を理解する

AIには明確な限界があります。

• ハルシネーション：AIは「もっともらしい嘘」を生成することがあります。事実確認は必ず人間が行います
• 倫理的判断ができない：「これを書いていいか」「これを公開していいか」の倫理判断はAIには任せられません
• お客様の文脈を深く理解できない：お客様の事業の歴史、社内事情、業界の機微などは、AIには見えていません
• 責任を取れない：AIが間違った提案をしても、最終的に責任を取るのは人間です

これらを踏まえると、AIに任せていい範囲と、人間が判断すべき範囲は明確に分かれます。

「AIに振り回されない」ためのアームのルール

アームのWeb制作・UIデザインでは、AI活用の際に守っているルールがあります。

• AIの出力は必ず人間がレビューする
• AIに任せた工程も、最終判断は人間が行う
• お客様への提出物は、人間が「なぜこの判断か」を説明できる状態まで磨く
• AIに代替されない領域（戦略設計、お客様との対話、品質保証）には、これまで以上に時間を使う

AIは強力な道具ですが、道具に振り回されない使い方をすることが、Web制作・UIデザインの品質を守るために大切です。

お客様の社内AI活用も一緒に考えるWeb制作・UIデザイン支援

アームはWeb制作・UIデザインの納品だけでなく、お客様の社内でのAI活用にも、可能な範囲でアドバイスをしています。

お客様からよくいただくAI関連のご相談

• 「業務でChatGPTを使いたいが、どう始めればいいか」
• 「社内の議事録作成や資料作成を自動化したい」
• 「定型業務にAIエージェントを組み込みたいが、どこから任せればいいか」
• 「カスタマーサポートにAIチャットボットを導入したい」
• 「Webサイトの問い合わせ対応をAIで効率化したい」
• 「社内のドキュメント検索にAIを活用したい」

これらは、Web制作・UIデザインの枠を超えた相談ですが、AIを業務に組み込む経験のあるアームだからこそ提案できる領域でもあります。

Webサイトと社内AI活用の連動

Webサイト自体も、社内AI活用と連動させることで、より大きな効果を発揮します。

• お客様のWebサイトに、社内ナレッジを学習したAIチャットボットを配置
• 問い合わせ内容を自動で分類し、適切な担当者にルーティング
• アクセス解析データをAIで自動分析し、改善提案レポートを生成
• コンテンツマーケティングのネタを、AIで定期的に提案

これらは、Web制作の延長線で対応可能な、AIを活用したWebサイト運営の一例です。

まずはお話を聞かせてください

Web制作・UIデザイン・ブランディングへのAI活用について、ご相談を歓迎します。

• 「AI時代のWebサイトに、どう対応していけばいいか分からない」
• 「ChatGPTやAI検索に対応したWebサイトを作りたい」
• 「社内のAI活用も含めて、Web制作を任せたい」
• 「AIで作ったWebサイトの品質に不安がある」

要件が固まっていない段階でも、お気軽にお問い合わせください。アームのWeb制作・UIデザインは、AI時代の事業運営に伴走します。