2026年のWebデザイントレンド完全解説｜AI活用とデータドリブンデザインの最前線
はじめに：2026年のWebデザイン環境
Webデザインの世界は劇的な転換点を迎えています。かつてのWebデザインは、視覚的な美しさと使いやすさのバランスを追求することが主流でした。しかし今、その前提が根本から変わっています。生成AIの急速な進化により、Webサイトは「人間だけでなく、AI（特に大規模言語モデル）にも理解・参照されるもの」へと進化したのです。
従来のSEO（検索エンジン最適化）の時代は終わり、新たな時代へ移行しています。ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AIが検索インターフェースとなり、ユーザーの情報取得方法が急速に変わっています。さらに2026年は、AI検索の先にある「AIエージェント」が本格的に台頭し始めています。AIエージェントとは、ユーザーの代わりに予約や購入といったタスクを実行するAIのことです。
企業のWebサイトが「選ばれる」ためには、単に検索上位に表示されることだけでなく、AIに正しく理解され、引用され、さらにはAIエージェントが正しく操作できる設計が不可欠になりました。
本記事では、2026年のWebデザインにおける5大トレンド、LLMO/GEO（生成AI最適化）対応設計、データドリブンデザインの実践方法を、業界の最前線事例とともに解説します。AI時代に適応し、競争優位性を確保するためのWebデザイン戦略をお伝えします。
第1章：2026年のWebデザイン5大トレンド
1-1. トレンド1：AI生成デザイン統合の成熟
AI活用の最前線を走るトレンドが、「AI生成デザイン統合」です。2024年までは、生成AIは「それっぽいものを素早く作る」段階にとどまっていましたが、2025年を経て、2026年のAIは質的に異なる段階へ完全に進化しています。
進化のポイントとして、まずブランドカラー、過去のデザイン資産、ターゲット層の分析データを踏まえた、戦略的で一貫性のあるデザイン提案が当たり前になりました。次に、デザイン生成と同時にHTML/CSS/JavaScriptコードを出力し、レスポンシブ対応とアクセシビリティ対応を自動化することが標準化しています。
特に、2025年5月9日のConfig 2025で発表されたFigmaの「Make」機能は、業界に大きな変革をもたらしました。この機能はオープンベータとしてリリースされ、テキストプロンプトやデザインイメージからプロトタイプやコードを自動生成できます。日本語でのプロンプト入力も可能となり、国内のデザイナーにとっても使いやすい環境が整いました。
これまで、デザイナーがFigmaでモックアップを作成し、開発者がコーディングするという二段階のプロセスが必要でした。しかし2026年のAIは、この「橋渡し作業」を大幅に効率化しています。ただし、Figma Makeは現在もベータ版であり、本格的な実装にはデベロッパーによる検証・調整が必要です。完全な自動化ではなく「効率化」と捉えるのが適切であり、デザイナーの時間をより創造的で戦略的な業務へシフトさせる本質的な変革が進行しています。
1-2. トレンド2：インタラクティブ3D・WebGL表現の標準化
スマートフォンの普及により「平面的なWeb設計」が標準化してから久しいですが、2026年は「3Dの時代」が完全に定着しています。Three.jsやSplineなどのノーコード3D実装ツールにより、3D制作の敷居が劇的に低下しました。
WebGLを活用したインタラクティブな3D表現が、高度な技術知識なしに実装可能になっています。ユーザーがマウスやタッチで操作できるインタラクティブな3D要素が標準化し、特にeコマース、教育、エンターテインメント業界で採用が当然のものとなっています。
ユーザーが3Dモデルを回転・拡大できるファッションアイテム表示、建築VRツアー、製品カスタマイザーなど、UXの質が劇的に向上しています。3D要素を含むWebサイトは、ユーザーエンゲージメント向上とブランド認知向上に寄与し、特に視覚的説得力が必要な業界（家具・ファッション・不動産等）で導入が広がっています。
1-3. トレンド3：ミニマル×ダークモード×サステナブルUI
2026年のWebデザインで見落とされやすいが、実は最も深刻なトレンドが「サステナビリティ」の視点です。単なる美的トレンドではなく、環境配慮とユーザー体験を両立させるデザイン思考が求められています。
ミニマルデザインは情報を厳選し視線誘導を最適化することで、認知負荷を低減し快適な操作感をもたらします。ダークモードは背景を黒や濃灰色に設定することで、目の疲れを軽減しバッテリー消費を削減します。2023年のベンチマークジャパン調査によると、20代のダークモード利用率は80%を超えており、若年層を中心に標準的な表示設定となっています。グリーンWeb設計は無駄な画像やコードを削減することで、高速表示とエネルギー消費削減を実現します。
サステナブルデザインは、単に企業イメージ向上のためではなく、実質的なビジネスメリットをもたらします。Googleの「Think with Google」調査によると、モバイルページのロード時間が3秒を超えると53%のユーザーが離脱することが実証されています。最新のモバイル環境でも、高速表示はコンバージョン率向上の重要要素です。
1-4. トレンド4：マイクロインタラクションとAIエージェント対応
「マイクロインタラクション」とは、スクロール時やボタン操作時に生じる小さなアニメーションや視覚的フィードバックを指します。2026年のWebデザインでは、このマイクロインタラクションが、ユーザー満足度を大きく左右する要素として認識されています。
具体例としては、ボタンホバー時のサブテルな色変化や影の動き、ページスクロール時の要素の段階的フェードイン、フォーム入力時のリアルタイムバリデーション表示、検索結果の遅延ローディング中のスケルトンスクリーン表示などがあります。
UX設計研究により、これらの小さな動きがユーザーの「サイト信頼度」と「操作継続意欲」を向上させると考えられており、モダンWebデザインにおいて重要な要素として認識されています。実装難易度は比較的低いため、ROI（投資対効果）が高いトレンドです。
さらに2026年においては、AIエージェント対応の視点も重要です。単にユーザーの体験を向上させるだけでなく、AIエージェントが自社サイトの予約フォームや購入ボタンを正しく操作できるようなUI/UX設計が求められています。フォームの構造化、ボタンの明確なラベリング、一貫性のある操作フローなど、AIエージェントが迷わず操作できる設計が差別化要因となっています。
1-5. トレンド5：データドリブンデザイン×パーソナライゼーションの高度化
最も革新的で、同時に複雑なトレンドが「データドリブンデザイン×パーソナライゼーション」です。これは単にAIがデザインを生成するのではなく、ユーザーごとに異なる最適なUIを動的に生成し提供する、本質的なプロダクト進化を意味します。
2026年のパーソナライゼーションはさらに進化しています。個別最適化レベルの上昇として、従来の「セグメント単位の出し分け」から、個別ユーザーレベルのリアルタイム最適化が完全に定着しています。複数シグナルの統合分析として、ユーザー属性、行動パターン、デバイス、時間帯、天候、検索意図を複合的に分析できるようになりました。心理特性への対応として、認知特性、アクセシビリティニーズを学習し、個々に最もアクセシブルなUIを自動生成できるようになっています。
McKinsey調査によると、パーソナライゼーション施策実装で平均5～15%の売上向上が報告されており、実装品質と戦略の適合性により成果は大きく異なります。さらに、パーソナライゼーションとA/Bテスト、複数チャネル最適化を組み合わせた複合的な施策により、累積的な効果向上も期待できます。
加えて、1st Party Data（自社保有データ）の活用は、サードパーティCookie規制の動向に関わらず、長期的な競争力の源泉となっています。Google Chromeは当初予定していたサードパーティCookie廃止を2024年7月に撤回し、2025年4月には同意プロンプト実装計画も見送りました。しかし、プライバシー保護への社会的要請は高まり続けており、規制動向は依然として不確実です。将来の規制強化に備えるという観点だけでなく、自社顧客を深く理解し、より価値のある体験を提供するという本質的な競争力の観点から、1st Party Dataの戦略的活用は重要性を増しています。
第2章：LLMO/GEO（生成AI最適化）対応の必要性
2-1. なぜ今、LLMO/GEOなのか
2026年のWebマーケティング環境において、最も重要な概念が「LLMO（Large Language Model Optimization）」または「GEO（Generative Engine Optimization）」です。
従来のWebマーケティングでは、「Googleなどの検索エンジンで上位表示されること」が目標でした。しかし環境は急速に変化しています。ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AIが検索インターフェースとなり、ユーザーの情報取得方法そのものが変わりました。2025年2月14日にリリースされたPerplexity Deep Researchは、複数のソースを検索・分析し、詳細なリサーチレポートを生成する機能を持ち、AI検索の高度化を象徴しています。
従来のSEOは「検索エンジンが評価しやすい構造」への最適化でした。新時代のLLMO/GEOは「生成AIが理解・引用しやすい構造」への最適化です。重要な違いは、SEOは検索順位を上げることが目標であるのに対し、LLMO/GEOはユーザーがAIに質問したときに、その回答の「情報源」として自社サイトが引用されることが目標という点です。
つまり、ユーザーが「ChatGPTで答えを得るときに、その回答の根拠として自社サイトが引用される」という状況を意図的に作り出すのがLLMO/GEOです。
ただし、AI検索の普及にはリスクも伴います。2025年の調査では、AI Overviewsが表示された検索では約40%のユーザーが引用されたコンテンツを実際にはクリックしておらず、従来のSEO施策だけでは対応不可能な「ゼロクリック化」の進行が報告されています。AIに引用されることでブランド認知は高まりますが、直接的なサイト流入は減少する可能性があります。この環境下では、LLMO/GEOとSEOの並行実施が不可欠であり、AI検索時代に適応した総合的なデジタル戦略が求められています。
2-2. 構造化データと論理的見出し設計
AIはHTMLを単純にテキストとして読むのではなく、「意味構造」を解析します。したがって、以下の実装が極めて重要です。
階層的見出し構造として、h1からh3を正しく階層化し、ページ上の情報構造を明確にします。Schema.orgの活用として、JSON-LD形式で構造化データを実装し、FAQページ、記事、商品情報など、コンテンツタイプに応じた適切なスキーマを選択します。セマンティックHTMLとして、div要素だけでなく、article、section、header、footerなどセマンティックタグを適切に使用します。
2-3. AIが「引用しやすい」文章構造
AIが情報を引用する際、「主語・述語が明確で、一文で完結する構文」を優先します。
AIにとって扱いづらい例： 「最近注目されている技術としては、様々な側面があり、例えば…」
AIにとって扱いやすい例： 「LLMO（Large Language Model Optimization）とは、生成AIに引用・参照されやすいようWebコンテンツを最適化する戦略です。」
また、「○○とは」で始まる定義形の文章は、FAQ検索とLLMO両方に対応しやすいため、特に推奨されます。
2-4. マルチモーダル対応と動画コンテンツの重要性
2026年のLLMはテキストだけでなく、画像や音声、動画も理解できるマルチモーダル性能を持っています。特にGeminiは、テキスト、画像、音声、動画を統合的に処理できるマルチモーダルAIとして進化を続けています。
画像への対応として、すべての画像にalt属性で詳細な説明を付与します。単に「product_image.jpg」ではなく、「ブルーの本革ハンドバッグ、サイドポケット付き」など具体的に記述します。動画への対応として、ポッドキャスト、動画コンテンツにはトランスクリプト（文字起こし）と字幕を提供します。音声コンテンツへの対応として、音声ファイルの要約・ハイライト表示、タイムスタンプ付きインデックスを作成します。
特に重要なのが動画コンテンツへの対応力です。AI検索はテキストだけでなく、動画の内容まで理解して回答するようになっています。企業の想いを伝える動画コンテンツは、AIがテキストでは拾いきれないニュアンスを伝えるための最強のGEO施策となっています。
2-5. 信頼性シグナルの強化
AIがコンテンツを「引用に値する」と判断する際、信頼性が最大の判断基準になります。Googleは2022年12月15日に検索品質評価ガイドラインを更新し、E-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）の重要性を強調しています。
専門性の明示として、著者の資格情報、執筆者プロフィールを明確に記載します。出典の透明性として、統計データ、引用文献のリンクを明確に表示します。E-E-A-Tの強化として、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）を各コンテンツで具体的に示します。
例えば、医療情報を記載する際、「医学博士○○が執筆」「○○年の研究結果に基づく」など、信頼性の根拠を明示することが不可欠です。
第3章：データドリブンデザインの実践
3-1. データドリブンデザインの定義と必要性
「データドリブンデザイン」は、デザイナーの感覚や経験に頼るのではなく、実際のユーザー行動データに基づいてデザイン決定を行うアプローチです。2026年のWebデザインでは、これがもはや選択肢ではなく、必須要件になっています。
従来のデザインプロセスは、デザイナーの経験と美的判断、クライアント承認、実装という流れでした。データドリブンなプロセスは、仮説、データ分析、設計、テスト、測定、改善という循環的なプロセスです。
3-2. 必要となるデータの種類と1st Party Dataの重要性
最適なユーザー体験を実現するためには、複数タイプのデータを統合分析する必要があります。
アナリティクスは、Googleアナリティクスなどで収集し、ページビュー、滞在時間、離脱率、コンバージョン経路のインサイトを得られます。ユーザー行動データは、ヒートマップやセッションリプレイで収集し、ユーザーがどこをクリックし、どこで離脱するかを把握できます。A/Bテスト結果は、Optimizelyなどのテストツールでのボタン色や見出し文言などのデザイン要素の効果測定に活用します。UXリサーチは、インタビューやアンケートでユーザーの感情、期待、ニーズの定性的理解を深めます。行動フロー分析は、AnalyticsやUser Behavior Toolでユーザーの典型的な行動パターンを把握します。
2026年においては、自社保有データ（1st Party Data）の活用がより重要になっています。前章で述べた通り、サードパーティCookie規制の動向は不確実な状況が続いていますが、自社顧客データの戦略的活用は、規制対応の観点だけでなく、顧客理解を深め差別化された体験を提供するという本質的な競争力の観点から重要です。Salesforce等で管理する顧客データをWebマーケティングにどう連携させるかが、データドリブンデザインの成否を分けます。
3-3. A/Bテストの自動化
2026年のA/Bテストは、AIの支援により劇的に効率化されています。従来は1ページについて1つの変数を変更して検証する（A/Bテスト）か、複数の変数を同時に変更する（多変量検定）かのいずれかでしたが、AIは両方を同時並行で実行できるようになりました。
OptimizelyなどのツールにはAI機能が搭載されており、テスト結果の統計分析が自動化され、有意差検定が即座に完了します。複数テストの並行実施が可能になり、従来比で実験期間を大幅に短縮できます。
AI活用のメリットとして、テスト数の増加により複数のバージョンを同時テスト可能になりました。バイアス排除により人的判断を排除し客観的なデータのみに基づく意思決定ができます。高速化により統計的有意性の判定を自動化できます。
3-4. パーソナライゼーションの実装
データドリブンデザインの最高形態が、ユーザーごとに異なるUIを動的に提供する「パーソナライゼーション」です。
初回訪問とリピーターで異なるUIを提供する場合、初回は詳細な説明表示、リピーターはシンプルなUIとすることで、新規コンバージョン率向上と既存ユーザー満足度向上を両立できます。デバイス別では、スマートフォンはシンプルに、PCは複雑な機能表示とすることで、すべてのデバイスで最適なUXを提供できます。年齢・属性別では、高齢者は大きな文字と高コントラスト、若年層はトレンディなデザインとすることで、アクセシビリティと魅力を両立できます。行動パターン別では、検索ユーザーにはカテゴリーナビ強調、ブラウズユーザーにはビジュアル重視とすることで、コンバージョン経路を最適化できます。
第4章：AI時代のサイト設計
4-1. SEO × LLMO/GEO × UXの三点バランス
AI時代のWebサイト設計は、3つの最適化軸のバランスを取る必要があります。各企業のビジネスモデルや顧客特性により重み付けは異なりますが、「均衡の取れた設計」が最も持続的な成功をもたらします。
バランス型企業（推奨）の特徴として、SEO（従来的検索最適化）、LLMO/GEO（AI最適化）、UX（ユーザー体験）の3つをバランスよく追求することが重要です。このバランスにより、従来のGoogle検索ユーザー、AI検索ユーザー、直接訪問ユーザーのすべてに対して、最適な体験を提供できます。
4-2. Figma AIを中心としたデザイン制作フロー
デザイン制作ツール群も激変しています。特にFigmaのAI機能の統合は、業界全体のワークフロー変革をもたらしています。
Figma Makeは、プロンプトからプロトタイプやコードを自動生成し、初期コンセプト提案やプロトタイピングに活用できます。ただし、現在オープンベータ版であり、生成されたコードは必ずデベロッパーによる検証・調整が必要です。画像生成・編集機能は、高品質画像生成によりビジュアル素材の作成に活用できます。テキスト生成・翻訳機能は、キャプションやボタンテキストの自動生成によりグローバルサイトの多言語対応に活用できます。レイヤー自動命名は、複雑な設計構造の可視化・管理によりチーム間コミュニケーション効率化に活用できます。対話的プロトタイプ変換は、ユーザーテスト結果に基づく自動調整により反復デザイン改善の高速化に活用できます。
このような統合により、従来は「デザイナーがFigmaでモックアップ、開発者がコーディング、テスト、修正」という多段階プロセスが、「AIがプロンプトから実装可能なコード自動生成」へと効率化されています。ただし、本格的な実装にはデベロッパーによる検証・調整が必要であり、デザイナーと開発者の協働は引き続き重要です。
4-3. マルチモーダル生成AIの活用
2026年は「マルチモーダル時代」が完全に定着しています。テキスト、画像、音声、動画を統合的に処理・生成できるAIが完全に主流化しました。
コンセプト生成の高度化として、「モダンでエコフレンドリーな金融アプリのUI」という抽象的な説明から、複数のスタイルオプション、カラースキーム、タイポグラフィ案を瞬時に生成できます。インタラクティブ要素の自動生成として、ユーザーが求める複雑なインタラクションやアニメーションパターンを理解し、コード付きで提案してくれます。業界特化型提案として、金融、ヘルスケア、教育など特定産業の規制やベストプラクティスを学習したAIが、業界固有の要件に即したデザイン提案を行います。ユーザー心理モデル統合として、認知心理学や行動経済学の原則を学習したAIが、ユーザーの注目を集める要素や行動を促す設計を自動提案します。アクセシビリティ最適化として、WCAG基準への自動チェック、視覚障害者・聴覚障害者向けの最適化が自動化されています。
第5章：AIとデザイナーの協働
5-1. AIが得意な領域とデザイナーが得意な領域
2026年における重要な理解は、「AIがデザイナーの仕事を置き換える」のではなく、「AIと人間がそれぞれの強みを活かして協働する」というフレームシフトです。
AIが得意な領域としては、パターン認識と提案の高速化（複数案の瞬時生成）、複数の配色・レイアウト案の迅速提案、ユーザー心理や行動パターンに基づいた自動提案、コードの自動生成とテクニカル最適化、定型業務の自動化（リサイズ、言語変換、アクセシビリティチェック）があります。
デザイナーが得意な領域としては、クライアントのビジネス課題の深い理解、ブランドの個性・価値観の言語化と可視化、AIの提案に対する批判的評価と改善、戦略的意思決定（「なぜこのデザイン方向か」という文脈）、ユーザーエクスペリエンスの総合的考察とストーリーテリング、クライアントとの対話を通じた創造的アイデアの抽出があります。
5-2. AI導入の現実的なリスクと失敗事例
AI活用の可能性を語る一方で、導入の現実的なリスクについても触れておく必要があります。
多くの企業でAI導入が失敗に終わる原因として報告されているのは、まずデータ品質の不足です。AIは学習データの品質に大きく依存するため、自社データが不十分な場合、期待した精度が得られません。次に、組織の抵抗があります。「AIに仕事を奪われる」という不安から、現場スタッフの協力が得られず導入が頓挫するケースがあります。さらに、過度な期待も問題です。AIの出力を「完成品」として扱い、人間による検証・改善プロセスを省略することで、品質問題が発生します。
AIの提案を批判的に評価し、人間が検証・改善するプロセスは、単なる「デザイナーの役割」ではなく、プロジェクト成功の必須要件です。AIツールは強力ですが、万能ではありません。その限界を理解した上で活用することが、AI時代のプロフェッショナルに求められる姿勢です。
5-3. AIとの協働プロセス事例
実際の成功事例では、どのようなワークフローが構築されているのでしょうか。金融系Webサイト再構築プロジェクトの例を紹介します。
初回クライアントミーティングでは、デザイナーとAI（会話分析機能）がクライアントと対話し、AIが会話をリアルタイムで分析してビジネス目標・業界特性・競合状況を理解します。デザイン方向性の視覚化では、AIが複数のデザイン方向性を視覚的に提案し、デザイナーが提案を起点にクライアントとの対話を深化させます。ブランド個性の引き出しでは、デザイナーが「この企業らしさは何か」を引き出す作業に専念し、AIの提案にクライアントのフィードバックをリアルタイム反映します。反復改善では、「言葉で説明する」から「目で見て反応する」プロセスへシフトし、クライアント満足度が向上しています。
第6章：マーキュリープロジェクトオフィスの先進的取り組み
マーキュリープロジェクトオフィス株式会社は、Webデザイン最前線へ対応するため、以下のような先進的取り組みを展開しています。なお、LLMO/GEO最適化は業界全体で注目を集めている領域であり、競争が激化しています。私たちは、20年以上の実績と地域密着の姿勢を強みとして、この競争環境に取り組んでいます。
6-1. LLMO/GEO最適化コンサルティングサービス
従来のSEOコンサルティングから大きく進化した、LLMO/GEO（生成AI最適化）対応のコンサルティングを提供しています。
サイト構造の診断と最適化として、現状のサイトがLLMにどう理解されているかを分析し、改善提案を提示します。コンテンツ戦略の再構築として、AI検索時代に「引用される」コンテンツ設計への転換を支援します。マルチモーダル対応の実装として、画像・動画・音声コンテンツの最適化を行います。信頼性シグナルの強化として、E-E-A-Tの具体的な実装を指導します。AIエージェント対応として、AIが正しく操作できるUI/UX設計を支援します。
6-2. データドリブンデザイン導入支援
AI時代のデザイン手法を組織内に浸透させるため、以下のプログラムを提供しています。
ユーザーデータ収集・分析体制の構築として、アナリティクスツール、ヒートマップツールの選定・導入を支援します。A/Bテスト自動化の実装として、AI支援ツール（OptimizelyなどのAI機能）の導入・運用を指導します。パーソナライゼーション戦略の設計として、ユーザーセグメントの定義から動的UI実装まで支援します。1st Party Data活用戦略として、Salesforce等の自社データとWebマーケティングの連携を設計します。
6-3. Figma AI活用トレーニング
デザイン制作効率化の鍵となるFigma AIの活用方法について、実務的なトレーニングを提供しています。
Figma Makeの活用として、プロンプト設計からコード生成までの一連のフローを指導します。デザインからコードへの効率化として、従来のハンドオフプロセスの改善と効率化を支援します。AIとの協働デザインプロセスとして、新しいワークフローの実装と組織内定着を支援します。
6-4. AI時代のアクセシビリティ対応
単なる法令遵守ではなく、AIが理解しやすいアクセシビリティ設計を実現します。
パーソナライズド・アクセシビリティとして、個々のユーザーに最もアクセシブルなUIの自動生成を実装します。ニューロダイバーシティへの対応として、認知特性の多様性を踏まえたUI設計を提案します。WCAG準拠の自動チェックとして、AIツールを活用した継続的なコンプライアンス管理を支援します。
おわりに：2026年のWebデザイン戦略
2026年のWebデザインは、二つの根本的な転換を求められています。
第一の転換は、「人間中心」から「人間とAIの共存」への転換です。Webサイトは、人間ユーザーだけでなく、AI検索エンジンやAIエージェントにも理解・参照・操作されるよう設計する必要があります。LLMO/GEO対応は、もはや選択肢ではなく、デジタル戦略の基礎です。
第二の転換は、「直感」から「データ」への転換です。デザイナーの美的判断から、ユーザー行動データに基づく意思決定へのシフトです。AIが複数のデザイン案を瞬時に生成する時代、「なぜこのデザイン決定をしたのか」という根拠が企業の競争力を左右します。
これからのWebデザインで成功する企業の特徴は、以下の4点を備えています。
第一に、技術適応力です。LLMO/GEO、最新AI技術を素早く取り込み、活用する能力が求められます。
第二に、データリテラシーと1st Party Data活用力です。ユーザー行動データを読み解き、戦略的意思決定を行える組織文化が必要です。
第三に、マルチモーダル対応力です。動画を含む様々なコンテンツ形式でAIに評価されるコンテンツを制作できる能力が求められます。
第四に、人間中心性です。AIツールが生成した案をいかに批判的に評価し、人間にとって本当に価値のあるデザインに昇華させるかが重要です。
マーキュリープロジェクトオフィス株式会社は、これら4つの要素を統合し、お客様のビジネスを次の段階へ進める支援をいたします。AI時代の最前線で、一緒に戦略的なWebデザイン施策を構築いたしましょう。
この記事を通じて、貴社のWebデザイン戦略がAI時代に対応し、競争優位性を確保することを願っています。ご質問やご相談は、いつでもお気軽にお問い合わせください。
※この記事は、信濃ロボティクスイノベーションズ合同会社の開発するマルチAIアシスタント「secondbrain」を利用して執筆しています。