クウキデザイン：海外転職・グローバルキャリア・UXデザインのリアルを語る

AIは格差を縮小どころか拡大しているのを目の当たりにして、私は強い危機感を感じました。「現状維持」で何も行動を起こさないと、いずれ稼げなくなる・食べていけなくなる。そういう意識から、思い切って今春Googleを辞職しました。

その「危機感」の実際の中身と、私なりに練ったキャリア戦略、これからサバイバル出来る人材がどういうものなのか、という話をしたいと思います。

AIでなんか仕組みとかツールとか作ったけど、どうにも他の人に渡してもうまく動かない。環境・機材・理想とする運用像が違うので、非常に難しい。でも逆に、これが出来る人材は「物凄く強い」のでは？と考え色々試行錯誤した結果を皆さんに共有します。

AIエージェントが普及し始めた今だからこそ出来る、完全な思考パラダイムシフト。 まだ設計を詰めるところはあるが、セオリーは絶対正しいと考えています。

▶文脈エンジン構築AIゲームブック https://drive.google.com/file/d/1_OUpzXSy-4klAk7x1bbKXu89ChW8hE16/view?usp=sharing ファイルシステムにアクセス出来る能力があるClaudeCodeやCodexなどのコーディングエージェントなどにそのまま投げることを推奨します

普段から感じてる本音の話。

JTCで平凡以下だった私が、どうやってGoogleなどの有名企業に普通に入れるように、自分を高めていったのか、という話。 特に変な手管の話じゃなくて、実話ベースの泥臭い話です。

「誰でも出来る」とは言わないが、誰しも実践すべきだとは思う。

職場で、AIを隠れて使っている。でも、それを、正直に言えない。 その気持ちに、心当たりがあるなら。この20分は、あなたのためのものです。

中国製AIだから使わない、は思考停止の極み。それはクローズドモデルとオープンウェイトモデルの違いを理解していないから。もうシリコンバレーで、高性能・低価格なAIへの導入が進んでいます。 Claude, ChatGPTも悪くはありませんが、「それだけしか知らない」というのは相当なリスク、という話。

自動的に賢いAIが「今渡した仕事に最適なAIを選んで、働かせてくれる」、これが実現する方法を見つけました。この仕組みが正常進化すれば、AIモデルの運用方法が相当変わります。実際の運用データや知見も一緒に、どう実現したかを解説しています。

これにより、AIモデルのキャッチアップとか、いちいち違うアプリとかタブを行ったり来たりする手間が一気に減ります。GLM5.2のような安く、コスパの良いモデルが出た時も、ハ導入コストや手間がかなり省けるなど、利点は数え切れないくらいあります。

完全無欠ではなく、多少のクセもあるんですが、それを補って余りあるほどの面白い仕組み。

▶AI上司の指示書、この仕組みの詳細な内容、「多少のクセ」などの落とし穴などの深掘り解説に興味があったらこちらのNote記事から 【この記事は7月25日に公開となります】

良く私はAIインフルエンサーみたいに思われていますが、その実態は「別に必死にAIを追っていません」。じゃあどうやって「必死こかないで必要なことを知るのか」という、私の方法論を解説しています。

方法論、というか仕事哲学に近いかも。

動画編集の、一番しんどい部分。2日も3日もかかってたのを、自作アプリで3時間にしました。

私、もとはDescriptっていう動画編集ツールをデザインしてた側の人間なんですけど。日本語で使えないので、自分用に作り直したんです。

実演で、何をどう潰したか、その全部をお見せします。

このエピソードは動画版推奨です：https://youtu.be/GYONv3ifUDA

「自分のキャリアは失敗だった」。その判定、誰のチェックも通ってないかもしれません。

何年もキャリア相談を受けてきた中で、同じパターンに何度も出会ってきました。性質の違う環境を渡り歩いてリスクを取った人ほど、その記録を「失敗」だと一人で判定して、自分の選択肢を静かに減らしていく。

でも、リスクを取った跡は、記録に残ります。戦った証拠として。 自分一人で下した「失敗」の判定を、一度疑ってみる回です。

安いAIが出てきても、企業がすぐ乗り換えない理由。答えは「モデル戦略」という、今まで意識されてこなかった設計図の話に行き着きます。

性能はほぼ同等、価格は5〜6分の1。それでも企業が動かない理由を、コストの構造から解説します。ビジネスでAI導入を考えている方にも、これから通用するキャリアを考えているプロの方にも見てほしい内容です。

シリコンバレーの採用基準は、ここ2年で明らかに変わりました。元Google面接官として、そして今もキャリアメンター・コーチとして現場で見てきた変化を、包み隠さず話します。

何を作ったか。作って終わりじゃなく、公開してデータを取ったか。自分に足りない部分を、AIでどう補ったか。そして、チームの中で「自分が主導した」と言い切れる経験があるか。

グローバル・外資のテック企業を目指している人、今のポートフォリオや経験で戦えるか不安な人に、聞いて欲しい内容でうｓ．

AIエージェントの使い方、2026年後半基準で「これだけやっとけば大丈夫」というラインを説明。わりと出来てないことが多い「実際の使い方」。

毎日AIを使っているのに、どこか手応えがない。それ、AIの問題じゃなくて、接し方の問題です。AIは思考に近いことをする。だから、良い上司の振る舞いが、そのままAIに通用します。

「Claudeへの指示」の全文はNoteで公開しています。 ▶ https://note.com/kuukidesign/n/ne3ec82df5ebb

AIを自動化する際のボトルネック、多くの人はここで難儀します。「組織設計」とか「組織運用」がわかってないと陥りやすい罠です。

今回は、私なりにAI自動化ボトルネックが何故起こるのか、そしてその解消法を解説しています。

AI組織だけじゃなくて、一般的な成長中の組織でも当てはまる話です。

「変化」の時代。あえて「不変」でいることの価値。 変化に順応するのは大事だが、それを続けていると、自分が薄く、曖昧になっていく。そこにどう折り合いをつけるのか、普段から考えている内容を話してみました。

「UXデザイン」って、画面をきれいに作る仕事だと思っていませんか。 違います。

今回は、このクウキデザインというチャンネルそのものを"製品"の例にして、プロが実際にやっているUXデザインの工程を解説しました。面白いことに、最後まで一度も、デザインツールを開きません。

UXデザインとは、誰かの生活の中に居場所を作り、その人の感情を動かす"道筋"を設計すること。AI時代に、これだけは人間の仕事として残る考え方です。

今回は、Googleで製品をデザインしていた立場から、AI時代にプロがどんなワークフローで働いているのかを実際に画面で見せます。

AIで誰でも一人で作れるようになった今、デザインの考え方は一部のデザイナーだけのものではなくなりました。何かを作る人全員の基礎教養に近づいています。デザイナーでない方にも届くように話しています。

▶ 前回：デザイン戦略の話　https://youtu.be/oL8Fqv0yMA4

実演部分は、いつも通りFIRST TAKEなので、生の反応＋少しグダっていますので、ライブ感をお楽しみ下さい。

【今回使ったもの】 ・Coolors（配色を探すサイト）https://coolors.co/ ・Claude Design（デザインシステムを組むツール https://claude.ai/design ・design.md（どのAIでも読めるデザインの設計図ファイル）

ポッドキャスト視聴者の皆様へ：流石に今回は動画なしでは辛いんですが、一応音声版もこちらに出しておきます。でも絶対に意味不明だと思います。 でも是非、動画版でご覧下さい。https://youtu.be/xWZeCJNJJNY

「作ったら公開しよう」「フィードバックを恐れるな」と私は説いてきました。私は人と人の「歪み」がぶつかるところに、真の「面白さ」が生まれる、真のイノベーションが生まれうると考えているからです。

そういう姿勢をこれからも示す為、自分が作った変なもの、これからも公開していく予定です。今回は何の役に立つのかわからないビジュアライザーの話。

最後の映像は、私のカメラの映像に効果フィルタをかけたものをライブで収録したもので、良く見ると、人影がなんかやってるのが見えるはずです。

AIで誰でも作れる。だからこそ「何を作るか」を決める力が、今最も希少なスキルになりつつあります。上流工程でディレクション能力を発揮し、更に下流工程で「上流で決めた価値を実現できたか」をジャッジできる感覚が必要です。

Google時代は外では話せなかったプロの設計プロセスを解説します。 実はツールを開く前に、プロは多くの仕事を必ずやっています。