デザインシステムの限界
従来のデザインシステムは、コンポーネントやトークンを定義し、一貫性を担保する仕組みとして機能してきた。しかし、この「システム」という考え方には本質的な限界がある。
たとえば、同じ役割を持つエリアの角丸（border-radius）はシステム上では同じ値に設定される。しかし、高さが低いエレメントにその角丸を適用すると、ただの長丸になってしまう。視覚的なバランスは数値の一貫性だけでは担保できない。デザインとは本来、要素間の関係性と文脈に応じた判断の積み重ねである。
コンテキスト管理という新しいパラダイム
AIはパターンマッチングで可能性を生成し、人間はコンテキストから意味を創造し削り出すという特性を考えると、AIはこの複雑な関係性を扱うのに適している。デザインシステムが「ルールを定義する」アプローチだったのに対し、デザインコンテキスト管理は「関係性と判断基準を記述する」アプローチへとシフトする。
具体的には以下のような違いがある：
| デザインシステム | デザインコンテキスト管理 |
|---|---|
| 固定値（8px, 16px等） | 関係性の記述（親要素の高さに応じて調整） |
| コンポーネント単位の定義 | 文脈単位の判断基準 |
| 一貫性の担保 | 調和の担保 |
| 人間が参照して適用 | AIが文脈を解釈して提案 |
AIとの協働における意義
AI時代においてデザイナーは文脈の翻訳者として生成物を削り出す役割を担う。デザインコンテキスト管理は、この役割をより効果的に支援する基盤となる。
デザイナーが「この角丸は高さが20px未満の場合は半径を50%にすべき」という判断基準をコンテキストとして記述しておけば、AIはそれを参照して適切な値を提案できる。AIがデザインのクオリティを向上できない本質的理由は人間の感性と経験の不可代替性にあるが、人間の感性をコンテキストとして言語化・構造化することで、AIとの協働の質は飛躍的に向上する。
関係性と判断の言語化
デザインコンテキスト管理の核心は、暗黙知として存在していたデザイナーの判断基準を明示化することにある。これはAIとデザインにおけるタスク分解の本質的違いは、論理的構造化と創発的探索の対比にあるという課題への一つの解答でもある。
探索的・創発的であるはずのデザインプロセスを、関係性と判断基準という形で記述することで、AIが理解可能な形式に変換する。これによりデザイナーは、個々のピクセル値を決める作業から解放され、より本質的な「どのような関係性が美しいか」「どのような文脈でどう判断すべきか」という上位の設計に集中できる。