研究方針の端的な表現案
作成日: 2026-05-02
位置づけ: 2026-05-02-research-direction-memo.md の内容を、発表・相談・スライド冒頭で使えるように端的に表現したメモ。長い研究方針メモの要約ではなく、研究の芯を短く言い切るための文章案。
1. いちばん端的な一文
生成 AI や AI エージェントが実行や生成を担うようになった現在において、本研究は、人間の判断・評価・暗黙知がどのように AI に渡され、媒介され、再び人間によって見直されるのかを、サービス利用・制作・開発の実践を通じて整理する研究である。
2. 少し研究らしく言う一文
本研究は、生成 AI や AI エージェントがサービス利用・制作・開発に介在する状況を背景に、AI が生成や実行を担う場面で、人間の判断・評価・暗黙知・組織的知識がどのように外部化され、媒介され、再配置されるのかを、文献レビュー、公開サービスの観察、実践ケースの記録を通じて整理する。
3. 発表冒頭で使う説明
近年、生成 AI や AI エージェントは、文章や画像を生成するだけでなく、スライド作成、UI 生成、コード実装、デザイン制作、サービス利用の補助など、実際の作業や判断を含む場面に入り込み始めている。
この変化によって、人間がすべてを手で操作するのではなく、目的や意図を AI に渡し、生成や実行の一部を任せる場面が増えている。一方で、何を良い出力とみなすのか、どこまで AI に任せてよいのか、どの制約を守るべきか、出力をどう評価し修正するのかといった判断は、人間や組織の側に残っている。
そこで本研究では、AI が実行を担う状況を、単なる効率化や自動化としてではなく、人間の判断・評価・暗黙知・組織的知識が AI との関係の中でどのように表に出され、媒介され、再配置されるのかという観点から捉える。
具体的には、公開されている AI サービスや制作・開発支援ツールの観察、自分自身の制作・研究実践、インターン環境に近い実践ケースの記録を通じて、AI に何を渡し、何を任せ、どこで人間が判断し、どのような媒介物が必要になるのかを整理していく。
4. 研究方針として言い切る版
現在、AI は単に情報を返す存在ではなく、画面を作る、文章を構成する、コードを書く、資料を生成するなど、人間の作業の一部を実行する存在になりつつある。しかし、AI が実行できるようになったからといって、人間の役割が消えるわけではない。むしろ、何を作るべきか、何を良いと判断するか、どの制約を守るか、どこで修正するかといった判断は、より明確に表に出される必要が生じている。
本研究では、この変化を「AI による作業の代替」としてではなく、「人間の判断・評価・暗黙知が AI との関係の中で再配置される現象」として捉える。
そのために、ChatGPT、Genspark、Canva AI、Figma Make、Claude Design、Cursor、Claude Code などの AI 介在型サービスや制作・開発支援ツールを観察し、ユーザーが何を入力し、サービスが何を補助し、AI がどこまで実行し、人間がどこで確認・修正・評価するのかを記録する。
あわせて、自分自身のスライド作成、文章整理、UI 生成、コード修正などの実践や、インターン環境に近い制作・開発のケースを記録し、AI に渡した情報、使った媒介物、出力に生じた違和感、追加した判断基準、修正後の変化を整理する。
これらを通じて、AI が実行を担う時代に、人間は何を外部化し、何を判断し続け、どのような媒介物を通じて AI と協働しているのかを探る。
5. 「この研究では何を試すのか」
この研究では、AI ツールの性能比較やプロンプト技法の提案を行うのではなく、AI に実行を任せる場面をいくつか観察・記録し、その中で人間の判断や暗黙知がどのように表に出てくるのかを試験的に整理していく。
具体的には、次のことを試す。
- AI サービスや AI ツールを、出力品質ではなく「人間の判断がどこに現れるか」という観点で観察する
- AI に何かを作らせる実践ケースを記録し、何を渡し、何が足りず、どこで人間が評価したのかを整理する
- プロンプト、UI、README、skill、デザインシステム、サンプル、チェックリストなどを、人間と AI の関係を媒介するものとして捉え直す
- 既存の HCI / UX / HAI の概念と照らし合わせ、AI が実行を担う状況を説明するためにどのような補助線が必要かを探る
この作業を通じて、AI 介在型の実践において、人間の判断・評価・暗黙知がどのように外部化され、どのような場面で不足し、どのような媒介物によって支えられるのかを探る。
6. さらに短い説明
AI が作業を実行するようになるほど、人間は「どう操作するか」だけでなく、「何を任せるか」「何を良いとするか」「どの判断基準を AI に渡すか」を考える必要が出てくる。本研究は、その変化をサービス利用・制作・開発の実践から観察し、人間の判断・評価・暗黙知が AI との関係の中でどう再配置されるのかを整理する。
7. まだ弱い言い方 / 避けたい言い方
次の表現は、現時点では研究の射程を狭めたり、誤解を生みやすい。
- AI にうまく任せる方法を考える研究
- AI 時代のデザインにおける任せるための設計
- AI の失敗やズレを分類する研究
- プロンプトやデザインシステムをどう書くかの研究
- デザイナーや組織に解決策を提示する研究
これらの要素は研究の中に一部含まれるかもしれないが、中心に置くと、特定ツールのノウハウ、失敗分類、職能別の処方箋に見えてしまう。
より近い表現は、次のようなものになる。
- AI が実行を担う状況で、人間の判断や評価がどこに移るのかを見る研究
- AI との協働において、人間の暗黙知や組織的知識がどのように表に出るのかを整理する研究
- AI 介在型のサービス利用・制作・開発を、人間・AI・サービス・媒介物の関係として捉え直す研究
- 操作中心の UI / UX から、判断・評価・外部化を含む AI 介在型の相互作用へ視点を広げる研究