「デザインハーネス」をこぎそさんが解説。AIが作った画面の「これでOK」を仕組みで決める方法がわかる

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回は、株式会社Lumilinks代表のこぎそさん（@kgsi）がProduct Engineering Conference 2026で発表した「デザインハーネス」という登壇資料を紹介するね。

こぎそさん（PdEConf2026「デザインハーネス」登壇資料より）

AIが出したデザインに「OK」を出す人が決まっていない。レビューをなんとなくしかしない機能は、誰も判断しないまま本番に出る。判断基準が個々人のナレッジに留まると、見る人によって答えが変わる。妥当の定義が組織のどこにも存在しない。

こぎそさんの資料は「生成は並列、レビューは直列」という一文から始まります。AIで画面を作る速度は、各チームで並列にどんどん上がる。でも確認する人はいつも1人のままで、レビューの順番待ちが本番投入のボトルネックになります。しかもそれが「個人の処理能力の問題」に見えてしまう——というのがこぎそさんの指摘でした。

正直、これを読んで背筋が伸びた。私の会社でも、AIに生成させたコード・記事・画像を最終的に「これでOK」と言っているのは、いつも私一人です。判断基準を自分の頭の中にしか持っていなければ、いくら生成が速くなっても、確認する私が倒れたらそこで全部止まります。

実際、これは他人事ではなかった。私はがんの手術で入院した時、まさにこの状態に直面しました。「自分が頑張らないと全部止まる」という強迫観念を、頭では否定しながらも身体は信じ切っていました。判断の基準を誰にも渡していなかった。だから、私が抜けた瞬間に本当に止まる恐怖が……正直、ずっとありました。

今日からできること：今AIに何かを生成させている作業を1つ選び、「最終的に誰がOKを出しているか」を紙に書き出してみてください。名前が1人しか出てこなければ、そこがボトルネックだ。この当たり前を、私はこぎそさんの資料で初めて言葉にしてもらいました。

こぎそさん（PdEConf2026「デザインハーネス」登壇資料より）

人を増やしても、同じ問題が形を変えて残る。判断基準が個人の頭にある限り、採用では解けない部分がある。だから、仕組みで解決する。

「レビュー担当を増やせば解決するのでは？」と思う人もいるはずです。でもこぎそさんは、それでは解決しないと言い切ります。判断基準が個人の頭の中にしかない限り、人を何人足しても「その人が抜けたら終わり」という構造は変わらない。

これ、私自身の才能診断の結果とびっくりするくらい重なります。ウェルスダイナミクスの診断では、私は「トレーダー」というタイプで、自力で稼げる代わりに自分が止まると全部止まってしまうと出ました。CliftonStrengthsでは「考える天才」と出ているのに、現場では自分でキッチンに立ってしまう。料理で言えば、最高のシェフの才能があるのに、つい自分でキッチンスタッフまでやっちゃう状態です。

だから、こぎそさんの資料は人を増やすことではなく「仕組みで解決する」という結論に向かいます。私の場合も、シェフとしてレシピ（判断基準）を書き、キッチンスタッフ（実行）はAIや仲間に委ねる。その役割分担でしか、この構造は解けませんでした。

今日からできること：あなたが今「自分にしかできない」と思って抱えている確認作業を1つ選び、その判断基準を3行のメモに書き出してみてください。書き出せない基準は、実はまだ誰にも渡せない。それに気づくだけでも、今日のところは十分な収穫です。

こぎそさん（PdEConf2026「デザインハーネス」登壇資料より）

品質高くものづくりをする主導権は、引き続き「人」にある。AIが速く生成しても、何を良しとするかを決めるのは人。それを構造として持つのが「ハーネス」。

ここでこぎそさんが持ち出すのが「テストハーネス」との対比表です。コードの正しさをCIやユニットテストで担保しているなら、デザインの妥当性にも同格の検証層があっていい、という発想の転用だった。目的・入力・実行環境・判定基準・自動化・フィードバックという6項目を、そのままデザイン版に置き換えています。

いやー、この「借りてくる」発想が地味にすごい。新しい概念をゼロから作るのではなく、すでに動いている仕組み（テストハーネス）の骨格をそのまま流用するわけです。これは業界の悪い癖への私の怒りとも重なる話で、「AIは魔法じゃない。使いこなすには縦に掘る努力が必要」だと私はいつも言っています。ハーネスという発想も、魔法の一言ではなく、地道な構造の積み上げでした。

制約もコンテキストも検証もフィードバックも、全部を人が最初から決めて、AIはその枠の中で速く動く役目に徹する。主導権は最後まで人にある、という一文が、この資料全体の背骨になっていました。この「主導権は手放さない」という一線があるからこそ、速さを安心して人に（AIに）任せられるのだと思う。

今日からできること：あなたの職場で「テストがあるからコードは安心して直せる」場面を1つ思い出し、それと同じ安心感がデザインや文章の生成物には無いかを確認してみてください。

こぎそさん（PdEConf2026「デザインハーネス」登壇資料より）

AIは「この組織で何が正しいか」を知らない。型がなければ、毎回学習データの平均に近いものが出る。最初は10行のルールで足りる。生成物が守らなかった項目だけを足していく。

デザインハーネスの4層のうち、最初の2つが「制約」と「コンテキスト」です。制約はトークン・コンポーネント契約・ページ構造・禁止事項という「生成に効く型」。コンテキストはプロダクトの目的や対象ユーザーといった「何を渡すか」。どちらも渡しすぎは禁物で、最初は10行、必要な分だけをIDで参照させる設計だった。

で、これを読みながら思い出したのが、私自身が「委ねるOS」に切り替わった原体験です。体調を崩して長期離脱し、朝のAIライブ配信を続けられなくなった時、仲間の「ただっち」が代わりに続けてくれました。病室からその光景を見た瞬間、正直「居場所を奪われた」という複雑な感情もあった。でも結果的に、ただっちも成長し、番組はより良くなり、私の負担も減ったんです。「手放したら全部良くなった」という生きた証拠だった。

制約とコンテキストをきちんと渡せば、任せた相手（AIでも人でも）は自分の頭で考えて動けます。渡さずに「察してほしい」と願うのは、結局私が全部を握ったまま離さないのと同じこと。

今日からできること：誰か（AIでも部下でも）に仕事を任せる時、渡している情報を「制約（守るべき型）」と「コンテキスト（背景情報）」の2種類に分けて書き出してみてください。

こぎそさん（PdEConf2026「デザインハーネス」登壇資料より）

制約に書いたことは検証できる。検証できないルールは制約に書いても効かない。一度のレビューを、次でも使える基準に変える。個人の経験が、組織の資産になる。

3層目の「検証」は、合格・失敗・レビューの3段階判定です。ポイントは「レビューは自動合否にせず、人が画面を見て決める」こと。機械が見られる部分は先に機械へ渡し、人は基準がまだ無い部分だけを見る。これで見る範囲そのものを減らすわけだ。4層目の「評価/フィードバック」は、そのレビュー結果を制約へ書き戻すループでした。

実測のデモ（Atlas Design System）も面白い。同じIssue・同じAIモデルで生成した画面が、ハーネスなしだと28ルール中12合格、ハーネスありだと23合格（違反0件）まで上がっています。数字で見せられると、仕組みの効果が一気に具体的になる。

正直、私はここで自分の完璧主義とも向き合わされました。Maximizer（最上志向）が1位なのに、Achiever（達成欲）は27位。「もっと良くしたい」が先に立って、「これで十分」となかなか言えないタイプです。心は100%を求めるのに……出すのは80%でいい、と頭では分かっている。デザインハーネスの「合格・失敗・レビュー」という3段階も、実は「100%の理想」ではなく「今の基準で十分か」を機械的に切り分けるための仕組みでした。

今日からできること：直近の差し戻し理由を1つ選び、それが「機械で判定できるもの」か「人の意志が要るもの」かを仕分けてみてください。

こぎそさん（PdEConf2026「デザインハーネス」登壇資料より）

AIが「判断」をするのではない。機械で確認できる項目を先に片づけ、人が見るべき対象を絞る。制約も検証も「つくる人たち」と一緒に決める。それが「職能の壁を越える」の中身。

資料の終盤で語られる「効果が薄い使い方」も正直で好感が持てました。正解が決まっていない0→1の探索には効きにくい。「この余白を1px詰めたい」は検証できない。ルールを増やしすぎると、生成も判断も止まってしまいます。誰も更新しないルールには価値がない——ハーネスは万能ではないと、こぎそさん自身が線引きしていました。

そして最後の結論が「制約も検証も『つくる人たち』と一緒に決める」。デザイナーだけ、エンジニアだけで決めても機能しない、という話です。しかもね、これは私の「教えたがりの暴走」への戒めにも聞こえました。「もっと良くできない？」というMaximizerの口癖が発動すると、善意で人を追い詰めてしまうことがある、と妻から指摘されています。判断を独り占めせず、つくる人たちと一緒に決める。それは私自身への宿題でもありました。

AIの生成物を「妥当かどうか」で見る観点を持つこと。制約を最小から育てて、出力を狙った方向へ寄せること。つくる人たちが同じ言葉で品質を語ることです。この3つは、デザインに限らず、AIに何かを作らせているすべての現場に効く話だと思います。文章にも、コードにも、動画にも、同じ考え方はそのまま使える。

今日からできること：AIの生成物に対する「なんとなくOK/NG」の判断を1つ選び、次に同じ場面が来た時に使える一言のルールに変換してみてください。

AIに画面や文章を作らせるスピードは、もう十分すぎるくらい速くなった。足りていなかったのは速さではなく、「これでOK」を誰がどう決めるかという合意でした。

こぎそさんのデザインハーネスは、その合意をテストハーネスと同じ構造（制約・コンテキスト・検証・評価/フィードバック）に落とし込むことで、判断を個人の頭から仕組みへ移す方法を示してくれています。

私自身、AIに任せる作業が増えるほど「判断の基準を仕組みに預けられているか」を自分に問い直すようになった。この資料は、その問い直しにとても具体的な補助線をくれる1本でした。だからこそ、この記事もその一歩として書いています。