【倒産2.7倍の数字に不安な人へ】デザイナーの仕事、AIでなくなる？

「AIがどんどん進化してるし、そのうち自分の仕事もなくなるんじゃ…」

そんな不安が頭をよぎったことはありませんか。

先に結論からお伝えします。AIでデザイナーの仕事が完全にゼロになるわけではありません。ただし、何もしない人から仕事の依頼が減っていく、という選別はすでに始まっています。

理由は単純です。単純な作業ほどAIが得意で、逆に「顧客の曖昧な要望を汲み取る」判断の部分は、まだ人にしかできないからです。

この記事では、2026年8月に出た「デザイン業の倒産が前年比2.7倍」というニュースの中身から、職種別・立場別の危機感の違い、今のAIに何ができて何ができないか、そして今日から試せる具体的な3ステップまで、順番に解説していきます。

デザイン業の倒産が前年比2.7倍――このニュース、他人事じゃない

2026年8月、東京商工リサーチ(TSR)から気になるデータが発表されました。デザイン業の倒産件数が前年比2.7倍、2026年上半期だけで40件にのぼり、これは14年ぶりの高水準だそうです。

倒産の理由はAIだけではありません。発注側が生成AIで内製化を進めたことに加えて、紙媒体の需要そのものが減っていること、住宅業界の受注減少のあおりを受けたことなども重なっています。「AIのせいで全部が終わった」と単純化するのは、正直フェアではないと思います。

ただし見過ごせないのは、倒産した会社の内訳です。従業員5人未満の小規模事業者が、全体のおよそ9割を占めています。フリーランスや小さな制作会社で働いている人ほど、この数字を自分に関係ある話として受け止める必要があります。

特に地方の小規模な制作会社ほど、これまで培ってきた取引先との関係だけでは踏みとどまれなくなっている、という厳しい流れがうかがえます。大手であれば人員を配置転換したり、新しい事業に投資したりする余力がありますが、小規模事業者にはその体力がないケースも少なくありません。

数字だけを見ると不安になりますよね。でも、この記事を最後まで読めば「何が減っていて、何が残るのか」の輪郭がつかめるはずです。順番に見ていきましょう。

結論:なくなるのは「仕事」ではなく「何もしない人の居場所」

結論から言うと、デザイナーという仕事そのものがゼロになるわけではありません。減っているのは、AIで代替できる作業だけをこなしている人への依頼です。

「指示されたことをそのまま形にするだけ」という受け身の仕事と、「クライアントの意図を汲み取って、最適な形を判断する」仕事とでは、AIとの相性がまったく違います。前者はAIが得意な領域に近づいていますが、後者はまだ人の判断に頼る部分が大きいのが現状です。

「自分は指示待ちタイプだから危ないのでは」と感じた方もいるかもしれません。ただ、これは性格の問題というより、日々の仕事の進め方のクセに近いものです。少し意識を変えるだけで、立ち位置は十分に変えられます。

ここから先は、倒産データの背景を踏まえたうえで、職種別・立場別にどこが危ういのかを一つずつ確認し、最後に今日から試せる行動まで案内します。焦らず、自分に関係あるところだけでも拾って読んでみてください。

Webデザイナーとwebコーダー、どっちが先に危ない?(知恵袋で実際に聞かれていた疑問)

Yahoo!知恵袋には、「Webデザイナーとwebコーダー、どちらが先にAIで仕事がなくなるか」という質問が実際に投稿されていました。同じWeb制作でも、担う作業によって不安の中身が違うことがうかがえます。

これはあくまで一つの見立てですが、コーディングは仕様が明確な分だけAIの精度が上がりやすく、単純な実装作業から先に代替が進みやすい、という声が目立ちます。一方でデザインは「顧客の曖昧な要望を汲む」判断が残るため、今のところは人の手が必要な場面が多い、という見方です。

ここで注意したいのは、これは統計データではなく、知恵袋に投稿された私見だという点です。断定できるほどの根拠があるわけではありません。

実際、「最終工程に近い人ほど重宝される」という別の見方もあります。コーディングの中でも、複雑な要件をまとめて設計する上流工程の人は、簡単には置き換わらないという意見です。どちらか一方に決めつけず、自分がどの工程を担っているかで考えてみるのが現実的だと思います。

デザインとコーディングの両方を少しずつでもできる人は、AIが作った叩き台を自分で組み上げ直せるという強みを持ちやすくなります。片方に絞るか、両方を薄く広げるかは好みが分かれるところですが、今の得意分野に固執しすぎない姿勢は共通して役立つはずです。

グラフィックデザイナーとWebデザイナーで、危機感の中身が違う理由

同じ「デザイナー」でも、グラフィックデザイナーとWebデザイナーとでは、感じている不安の種類が違います。

グラフィックデザイナーの場合、バナーやパッケージのように「型がある」仕事から先にAI化が進んでいる、という実感を持つ人が多いようです。決まったフォーマットに沿って量産するタイプの案件は、画像生成AIが短時間で複数案を出せてしまうからです。

一方Webデザイナーの場合は、少し事情が違います。UI/UXのたたき台くらいならAIが作れるようになってきましたが、「このボタンはここに置くべきか」「この導線でユーザーは迷わないか」という意思決定の部分は、まだ人に残っているという声が多く聞かれます。

つまり両者に共通しているのは、判断がほとんど不要な「初級者向けの定型業務」から先に減っている、という点です。逆に言えば、判断の比重が大きい仕事ほど、今のところは代替されにくいということになります。

今のAIに何ができるのか、実際に触って確認する

不安の多くは、「AIが実際に何をどこまでできるのか」がぼんやりしたままだと膨らみやすいものです。ここで一度、現状を具体的に整理しておきましょう(執筆時点の情報です)。

画像生成AIやFigma・CanvaのAI機能を使うと、レイアウト案や配色パターンのたたき台は、数分から数十分という短時間で複数出せます。ゼロから手を動かしていた作業が、選ぶ作業に変わりつつあるのは事実です。

ただし、クライアントから来る「もう少し右に寄せて」「この色はもっと落ち着いた感じで」といった細かい修正要望に、意図どおり沿い続ける精度はまだ発展途上です。何度もやり取りを重ねて微調整していく粘り強さの部分は、人の手のほうが早いというケースも珍しくありません。

ここで一つ、ChatGPTやClaudeのような汎用AIと、Figma AIやCanvaのAI機能のような専用AIの違いにも触れておきます。汎用AIは会話しながらアイデアを広げるのが得意で、専用AIはツールの中で完結する作業を素早くこなすのが得意、とざっくり分けて考えると使い分けしやすくなります。

※生成AIツール全体の基礎知識はこちらの比較記事にまとめています。

私自身、ChatGPTやClaudeを毎日のように使っています。専門はデザインではありませんが、献立のアイデア出しや体調の記録整理を手伝ってもらうのが日課です。最初に「健康的な献立を教えて」とだけ頼んだときは、当たり障りのない一般論しか返ってきませんでした。主治医から言われている目標値(数値目標や治療方針はもちろん主治医の指示が前提です)や、欲しい品数といった条件を具体的に伝えるようにしてから、ようやく実用的な提案が返ってくるようになったんです。指示の具体性でAIの出力が変わる、というのはデザインの現場でも同じ話だと思います。

AIにできないこと――現役デザイナーが挙げる3つの壁

現役のデザイナーが自身の発信で挙げている「AIにはまだ難しいこと」を、ここで3つに整理して紹介します(該当の発信を要約したもので、原文の引用ではありません)。

1つ目は、「なんかこれじゃない」という曖昧な要望の奥にある本音を汲み取る力です。AIは不確実な状態そのものを怖がらないぶん、あいまいな要望を深掘りして本音を探る、という動きが苦手だという指摘があります。クライアントが本当に伝えたいことは、言葉になっていないケースも多いものです。

2つ目は、色やフォントを選んだ「理由」を、経験や過去の失敗から言葉にして語る力です。クライアントは案そのものだけでなく、「なぜこれを選んだのか」の説明にも納得したいものです。過去に似た配色で反応が悪かった、という具体的な体験談を交えられるのは、人間ならではの説得材料になります。

3つ目は、失敗を糧にして次の提案に活かすという、人間特有の学び方です。同じ失敗を繰り返さないよう調整していくプロセスは、今のAIにはまだ再現しにくい部分だと言われています。一度うまくいかなかった案件の反省を、次の別クライアントの提案にそっと活かす、という応用の効かせ方は特にそうです。

これらの壁がこの先ずっと変わらないとは言い切れません。ただ、少なくとも執筆時点では、この3つが「人にしかできない」と感じられている領域だということは覚えておいて損はないはずです。

生き残るデザイナーに共通する、たった1つの姿勢

ここまでの内容を踏まえると、分かれ目は「AIを使うか使わないか」ではないことが見えてきます。大事なのは、AIの出力を評価し、選び取れるかどうかです。

例えば、AIに配色案を3パターン出させたとします。そのまま1つを適当に選ぶのではなく、「なぜこの案を選んだのか」を自分の言葉で説明できるかどうかで、周囲からの信頼はまったく変わってきます。

指示を待つだけの姿勢から一歩抜け出し、AIの出した案に自分の判断を重ねる。これができるようになると、AIは競争相手ではなく、作業時間を減らしてくれる助っ人に変わります。

この考え方は、特別なセンスがなくても身につけられます。むしろ、日頃から「なぜこの色にしたか」「なぜこのレイアウトにしたか」を意識して仕事をしている人なら、すでに半分できているとも言えます。

とはいえ、「姿勢を変えよう」と言われても、具体的に何をすればいいのか分かりにくいですよね。次の章では、今日から試せる3つのステップに落とし込んで紹介します。

今日からできる3ステップ:AIを「敵」から「アシスタント」に変える

ステップ1:プロンプトの基本を身につける

いきなり難しいことをする必要はありません。まずは「あいまいな指示」を「条件を具体的に伝える指示」に変える練習から始めてみましょう。

例えば「かわいい感じのバナーを作って」とだけ伝えるのではなく、「20代女性向け、パステルカラー、文字は2行以内、余白を多めに」というように、条件を箇条書きにして渡すだけで、出てくる案の精度は大きく変わります。

ステップ2:雑務をAIに渡して考える時間を増やす

サイズ違いの書き出しや、色違いのバリエーション出しといった反復作業は、AIに任せてしまうという選択肢があります。浮いた時間を、企画や提案を練る時間に回すという考え方です。

私は血糖値の記録を整理する作業を、AIに手伝ってもらうようにしています。以前は毎回自分でグラフ化していて、地味に時間がかかっていました。最初はAIに渡すデータの形式がバラバラで、うまく整理してもらえないこともありましたが、入力のルールを一度決めて渡すようにしてからは、記録整理という反復作業をAIに任せられるようになりました。そのぶん、数値の変化をどう主治医に伝えるかを考える時間に回せています。反復作業を手放して、考える部分に時間を使うという発想は、デザインの現場でもそのまま応用できるはずです。

※外出先の隙間時間にAIへ雑務を任せる方法はこちらのガイドで紹介しています。

ステップ3:提案・企画力を鍛える

AIが出した案を選んで終わりにせず、「なぜこれを選んだのか」を言葉にする練習を習慣にしてみましょう。最初は上手く言語化できなくても構いません。続けるうちに、自分なりの判断基準が言葉にできるようになっていきます。

3つとも一度に完璧にこなす必要はありません。どれか1つからで十分です。次の章では、独学で学ぶ場合に何から触ればいいかを紹介します。

独学で学ぶなら何から触ればいい?

「AIを勉強したほうがいいのは分かったけど、何から始めればいいの」と感じる方も多いはずです。結論から言うと、無料で試せる範囲から始めるだけで十分です。

ChatGPTの無料版や、CanvaのAI機能など、追加費用なしで触れるものはたくさんあります(いずれも執筆時点のプラン内容です。最新情報は各公式サイトで確認してください)。まずは自分の手を動かして、実際に何ができるか触ってみることが一番の近道です。

プロンプトの型を覚えるところから始めると、AIの案を評価する目も同時に鍛えられます。条件を具体的に伝える練習は、そのまま「どんな案が良い案か」を言語化する練習にもなるからです。

プロンプトの作り方はこちらの記事でもう少し掘り下げています。

一人で続けるのが苦手な方は、SNSで制作事例を発信してみるのも一つの方法です。誰かに見てもらう場を持つと、自然と「なぜこの案にしたか」を説明する習慣がついてきます。無理に毎日投稿する必要はなく、月に数回でも十分だと思います。

いきなり実案件でAIを使うのが不安なら、練習用の架空のお題を自分で作ってみるのもおすすめです。「架空のカフェのロゴを作る」といった小さなお題であれば、失敗してもリスクがありません。慣れてきたら少しずつ実際の案件に取り入れていく、という順番のほうが無理がないはずです。

フリーランスは会社員より不利?個人で受けている人の危機感の正体

会社員には、社内の別業務へ配置転換されるという逃げ道が残っています。一方フリーランスは、受注が減った分がそのまま収入減に直結します。この違いが、フリーランスの危機感をより強くしている一因です。

ただし、フリーランスにも会社の看板に頼らない強みがあります。クライアントと直接築いてきた信頼関係は、AIには代われない部分です。「この人に頼めば安心」という関係性は、価格や納期だけでは測れない価値になります。

気をつけたいのは、値下げ交渉が来たときの対応です。「AIがあるから安くできますよね」という要望に、安請け合いで応じ続けると、単価が下がったまま消耗してしまいます。どこまでなら受けられるかの線引きは、事前に自分の中で決めておいたほうがいいと思います。

例えば「AI活用で作業時間は短くなったが、判断や修正対応にかかる時間は変わらない」ということを、見積もりの根拠としてきちんと説明できるようにしておくと、値下げ要求に流されにくくなります。感覚だけで値引きに応じず、理由を持って線を引く準備をしておきましょう。

転職・職種変更を考えるタイミングの見極め方

不安なときほど、極端な決断に飛びつきたくなるものです。でも、その前に確認できることがいくつかあります。

まずは、今受けている案件のうち何割が「型のある定型作業」かを、一度紙に書き出してみてください。バナーやテンプレート作業が中心なのか、企画や提案から任されているのかで、状況はかなり変わってきます。

定型作業の比率が高いと分かったからといって、すぐに転職や職種変更をする必要はありません。まずは前の章で紹介した3ステップを1〜2ヶ月試してみて、それでも状況が変わらないと感じたときに、初めて判断すれば遅くないはずです。

Webコーディング寄りに軸足を移すことを考えている場合は、先ほど触れた「コーディングは仕様が明確な分AIの精度が上がりやすい」という見方も踏まえて、上流工程(設計や要件整理)に強みを持てるかどうかを判断材料にするといいと思います。

まだAIを触ったことがない人へ、小さく試すための最初の一歩

ここまで読んで、「結局何から始めればいいか分かったけど、まだ一歩が踏み出せない」という方もいると思います。それなら、完璧に使いこなそうとしなくて大丈夫です。

まずは今抱えている案件のうち、1つの下調べや情報整理だけをAIに手伝わせてみてください。それだけでも「思ったより使える」「ここはまだ頼りない」という感覚がつかめるはずです。

AIツールは機能のアップデートが早く、数ヶ月前にできなかったことが今はできる、という変化もよく起こります。

実際、AIの音声機能が急に変わって戸惑った話をこちらの記事で紹介しました。

一度触って終わりにせず、月に1回でも触れ続ける姿勢のほうが、不安に立ち止まっているより結果的に安心につながると思います。

触ってみた結果、「思ったほど怖いものではなかった」と感じる人は多いはずです。逆に「ここは今のところ任せられない」と分かることも、立派な収穫です。知らないまま不安を膨らませるより、実際に確かめたほうが次の一手が見えてきます。

こんな商品もあります(PR)

※このセクションには広告(アフィリエイトリンク)を含みます

ノートパソコンスタンド PCスタンド 折りたたみ式(7〜17.3インチ対応・アルミ合金製) – 3,980円

紹介する商品は記事のテーマに関連のあるものを選んでいます。ご購入は無理のない範囲でご検討ください。

よくある質問

Web制作会社を経営する立場でも、クライアント対応までAIに任せられるようになる時期は分かりますか?

現時点でははっきりとは分かりません。実際に21年間Web制作会社を経営している方も、「クライアントの細かい要望への対応がAIに置き換わる時期は読めない」と発信しています。あくまで現場の実感であり、断定できる時期があるわけではないことをご理解ください。長年その業界を見てきた人でも予測が難しいという事実そのものが、今の変化のスピードを物語っているとも言えます。

フリーランスと会社員、どちらが先に影響を受けやすいですか?

一般的には、会社員は社内の配置転換という逃げ道がある分、収入への影響が緩やかになりやすいと言われています。一方フリーランスは受注減がそのまま収入減に直結しやすい立場です。ただし、これは傾向であり、個人の状況によって差があります。

AIのスキル継承(教える人がいない問題)はどう考えればいいですか?

デザイン業界では、AIと人間のスキル継承のノウハウがまだ確立されていないという指摘があります。現時点で明確な解決策が提示されているわけではなく、各現場が手探りで模索している段階だと考えておくのが現実的です。若手が基礎を身につける前にAIに頼りきってしまうと、判断力を養う機会そのものが減ってしまう、という懸念の声もあります。

今すぐ転職・職種変更をするべきですか?

必ずしもそうとは限りません。まずは今の案件の何割が定型作業かを書き出し、AIをアシスタントとして使う3ステップを試してから判断しても遅くないはずです。

AIに仕事を渡すと、スキルが落ちませんか?

反復作業をすべてAIに丸投げしてしまうと、基礎的な手数が落ちる可能性はあります。反復作業は任せつつ、判断や提案の部分は自分で考える習慣を残しておくと、スキルの低下を防ぎやすくなります。

まとめ

デザイン業の倒産が前年比2.7倍というニュースは、確かに他人事ではない数字でした。ただし、なくなっているのは「仕事」そのものではなく、「何もしない人の居場所」だという整理ができたはずです。

今日から試すなら、前の章で紹介した3ステップのうち、まずはステップ1のプロンプトの練習からで十分です。条件を具体的に伝えるだけで、AIとの付き合い方は変わってきます。

不安を煽るつもりはありません。小さな一歩からで大丈夫です。今日、1つだけ試してみませんか。