AI時代の“製品の全体が分からない”問題

この記事の注目ポイント：
大規模ソフトウェアでは「誰も製品全体を完全には理解していない」状況が指摘されている。JellyfishのレポートやMicrosoft Ignite 2025の発表では、AIツールの急速な普及（採用率90%へ）と、管理外に増えるエージェント＝Shadow AIのリスクが並行して進むと警告されている。設計・開発現場では、「知識の空白」を埋めるための可視化・ガバナンス・ドキュメント戦略が急務だ。

以下は3分で読める解説だよ。デザイナーやフロントエンド、PMがすぐ実務で使える視点を中心にまとめるね。

深掘り解説
まとめ
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深掘り解説

まず事実関係を整理しよう。Jellyfishのレポートでは、81%以上の開発者が今後5年でエンジニアリング業務の25%以上がAIに移ると予測している。並行して、Microsoftは企業向けエージェント管理プラットフォームAgent 365を発表し、AIエージェントの急増と管理課題を可視化した。

ここで出てくる重要語を簡単に補足するよ。Shadow AI：組織の管理外で使われているAI（権限・ログ・監査がないもの）。可観測性（observability）：システムの内部状態をメトリクスやログで把握する仕組み。ADR（Architecture Decision Record）：設計判断を追えるドキュメントだよ。

なぜこれが現場で重要か？大企業だと機能横断で知識が分散し、複雑な質問に答えられる人がいない「ゼロ人」状態が起きる。これがAI導入で加速すると、個々のエージェントが勝手に動き、設計的意思決定やユーザー体験の整合性が壊れるリスクがあるんだ。

では実務で何をすればいいか。短くて具体的な対策を提示するよ。

まず現状の可視化：サービスマップ（機能→API→データフロー）を作って、担当オーナーを明示。FigmaでUIフローと機能マップを紐づけるとデザイナーと開発の共通理解が早い。
ADR＋ナレッジハブ：主要設計判断はADRに残し、検索可能なナレッジハブ（Confluenceや内部CMS）に集約。変更履歴を必ず残す。
トレーシング／観測：フロントエンド（例：RUM）〜バックエンド（分散トレーシング）まで可視化して、質問が出たらログで原因を辿れるようにする。
エージェントガバナンス：Agent 365のような管理層でエージェントの権限・データアクセスを制限し、行動ログを監査可能にする。
コードレビュー＋AIポリシー：AI生成コードを自動テスト・セキュリティスキャンに入れ、チームのレビュー手順を厳格化する。

デザイナー向けの小技も共有。Figmaのコンポーネントに「設計意図を短くメモ」しておくと、AIが生成した実装候補に対してデザイナーの意図が保持されやすい。UIコンポーネントとAPI仕様をリンクさせるだけでバグ質問の数が減るよ。

ツール面では、GitHub CopilotやCursor、Amazonの提案ツールなどが実務で広がっている。使うときは「出力の根拠（どのAPI/ファイルを参照したか）」をチームのルールで必ず記録するのがおすすめ。