✨生成AIが変革するクリエイティブ産業 - Web開発者のための実践ガイド
#GenerativeAI #WebDev #AI実践
・・・ 1. 開始に: 「デザインもコードもAIが作れる時代」
この数年で、生成AI (ジェネレーティブAI) はクリエイターの傾向を大きく変えました。Figmaのプラグイン、GitHub Copilot、RunwayやStable Diffusionなどは、その最新代表です。
私たちは何を「創造」して、何を「管理」するのか。その違いが文脈を切り開くキーとなります。
・・・ 2. 概要: 生成AIとは何か？
生成AIは、学習したデータを元に、文章、画像、音声、コードなどを自動生成する技術です。
代表的なモデル:
- GPT (文章)
- Stable Diffusion / Midjourney (画像)
- MusicLM / Suno (音楽)
- GitHub Copilot / Cody (コード)
特徴:
- プロンプトでの生成
- 文脈の理解
- 人間の相談プロセスとの連携
・・・ 3. 実践: Web開発 x 生成AI
📁 例: Next.js + OpenAI API で作る "AIブログ記事アシスタント"
1. OpenAI APIの登録
npm install openai
2. サーバーサイドの実装 (pages/api/generate.ts)
import { OpenAI } from 'openai';
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
export default async function handler(req, res) {
const prompt = req.body.prompt;
const completion = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: "user", content: prompt }],
model: "gpt-4"
});
res.json({ result: completion.choices[0].message.content });
}
3. フロントの実装 (pages/index.tsx)
const handleGenerate = async () => {
const res = await fetch("/api/generate", {
method: "POST",
headers: { "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({ prompt: "記事タイトル: 生成AIの未来" })
});
const data = await res.json();
setOutput(data.result);
};
・・・ 4. 実践ノウハウ: コツ & ハマるポイント
「これやりがち」:
- 本問がぶれるプロンプト文
- 作成に時間がかかり遅い
- 統一性のないUI/UX
実務コツ:
- プロンプトは"why" から書く
- promptに検討例を含める
- 用意するデータは"clean"
・・・ 5. 広がる展開: 生成AI は UI/UX をもコードも変える
- デザインプロトタイピング (例: Galileo AI)
- 自動ユーザーテスト (例: Testim + ChatGPT)
- コード自動書き + CI/CD調整
- エンジニアxPM 間のアイデア切り込み
・・・ 6. 結論: 「創造とは何かを再検討する時代」
生成AIは、人の創造力を拡張する上で強力なツールですが、上手に使うには「相談」と「構造化」の技術が必要です。
推奨する実践:
- プロンプトライティング・テスト高度化
- UI/UXの生成と修正をAIに任せる
- 作業のログを残して次に活かす
自分の「作った」という意識を抽象化し、「作成の路線をデザインする」意識へ移行する。
今後のシリーズでは、生成AI x UI/UXデザインツール、AIプランニングへと進んでいく予定です。
少しでも「やってみたい」と思って頂けたら幸いです。