2025/12/04 3:58
What Is Generative UI?
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要約▶
Japanese Translation:
Generative UI は AI を使ってインターフェースをリアルタイムで適応させ、必要なときだけ複雑性を明らかにし、すべてのユーザーに高度な機能を自然に感じさせます。
コンテキスト、言語入力、過去の対話、およびシステムデータから学習します。
従来のソフトウェアはオーバーロードまたは隠し機能とのトレードオフを強いる一方で、Generative UI はメニューやショートカットをマスターする必要性を排除します。
生のフロントエンドコードを生成する代わりに、推奨される実践は AI と事前構築された型付きコンポーネントライブラリを組み合わせることです。モデルは開発者が提供したスキーマに基づいて（例：折れ線グラフ、フライトピッカーなど）コンポーネントを選択し設定します。
開発者は条件付きレンダリングやスタイリングの決定を AI に公開できるため、信頼性を損なうことなく UI をパーソナライズできます。
例えば、インテリジェントスプレッドシートは自然言語要求（「CAGR を計算」）を解釈し、自動的にセルを選択、数式を適用し、可視化を生成するなど、一連の処理を即時に行います。
AI モデルが進歩すると、インターフェースはますます流動的でパーソナライズされ、ツールとしてではなく協働者として機能します。この進化はクリーンなユーザー体験、一つのコードベースで多くのユーザーに適応し、Tambo のオープンソース React SDK など AI 主導型 UI フレームワークへの業界シフトを約束します。
本文
マイケル・マガン作 2025年11月14日
**生成型UIとは――リアルタイムでユーザーのコンテキストに合わせて変化するインターフェースです。
自然言語入力、過去の対話履歴、システムデータをもとに、固定された体験を学ばせる代わりに、ソフトウェアがその場で「必要なもの」を自動的に適応します。**
「かつてはソフトウェアに合わせていた――今はソフトウェアが私たちに合わせてくれる。」
なぜ重要なのか
従来のソフトウェア設計では、以下のような不可能なトレードオフを強いられます。
- すべての機能を一度に提示してユーザーを圧倒する
→ 新規ユーザーは迷い、パワーユーザーは冗長と感じる - 機能をメニューやショートカットの奥に隠す
→ 使いたい機能が見つからず、ドキュメントを探し回る
製品チームならではの痛みです。パワーユーザーは短縮キーや高度な機能を求め、新規ユーザーは迷子になり離脱します。
生成型UIは「必要に応じて複雑さを露出」することで、このトレードオフを打破します。リアルタイムでユーザーのスキルレベルと目標に合わせて適応し、不要な機能は隠すか最小限に留めます。
影響
| ユーザー | 開発者 |
|---|---|
| メニューやショートカットを学ばずとも意図に沿った反応。ドキュメント検索の手間がなくなる。 | 一度作れば無限にパーソナライズ可能。ユーザータイプごとに分岐ロジックを書かず、初心者・上級者モードを切り替える必要もない。パワーは残しつつ常に簡潔さを追求するプレッシャーが減る。 |
コード生成だけではない
「生成型UI」というと、多くの人が次のようなイメージになります。
- LLM（大規模言語モデル）でフロントエンドコードを書き出す
- 生のHTMLを動的に生成する
これらは確かに存在しますが、ほとんどの場合、より信頼性が高く開発者にも実用的なアプローチがあります。
AI コード生成の爆発的人気は「ユーザーは制御と柔軟性を求めている」ことを示しています。しかし、すべての人がプログラマになる必要はありません。親世代がメールクライアントをカスタマイズするためにコードを書かなくてもいいはずです。
コード生成は、ゼロからプラスチックパーツを作るようなものです。金型設計・加熱・固化まで毎回待つ必要があります。一方、事前に設計・テスト済みの「レゴブロック」を用意し、AI に組み立ててもらうほうが効率的です。
AI にすべてを生成させるよりも、MCP（Modular Component Platform）のようなツールを使ってタスクを実行させる方が賢明です。
同じ論理はUIにも当てはまります。ゼロから UI を生成するのではなく、設計済みコンポーネントを組み合わせる方が望ましいです。
AI アシストによるコード生成は依然として重要です。開発者が自らのコンポーネントライブラリに新たな「レゴブロック」を作成する際には有用ですが、アプリが実運用される段階では、事前に構築・テストされたブロックを使うほうが確実です。成熟すれば、ユーザー自身で UI を構築しようという需要は減少します。
コンポーネントモデル
生成型UIは「コードをゼロから書く」ではなく、事前に定義されたコンポーネントを活用します。
- タイプ付きプロパティとスキーマで UI コンポーネントを構築（例：折れ線グラフ、フライトピッカー、フォームのプリフィル）
- AI がどのコンポーネントを選び、どう設定するか決定
- LLM はグラフデータを埋め込み、利用可能なフライトを選択し、状況に応じた最適なフォームデフォルトを設定
- ユーザーはカスタムコードを書かずにパーソナライズされたインターフェースを手に入れる
「AI が各ユーザー向けに新しい体験へ組み立てる、事前構築済みコンポーネント」
アシスタントは高度な機能をデフォルトビューに乱雑さを加えずに提示します。大規模な switch 文や「パワーユーザーモード」を用意する必要がありません。単なるプリミティブ（基礎部品）を知的に組み合わせるだけです。AI はコード生成を行わず、条件付きレンダリングやスタイリングの判断（ハイライト、バリアント選択など）は開発者が公開します。ユーザーは自分自身の体験をよりコントロールできながら、不安定さやリスクを増やすことなく利用できます。
具体例：インテリジェントスプレッドシート
従来のスプレッドシートは、数式・セル参照・グラフ設定などを事前に学習する必要があります。生成型UIでは次のようになります。
- ユーザー：「このデータで複利年平均成長率を計算して。」
- AI：該当セルを選択し、数式を適用、結果をフォーマットし、可視化を作成
複雑さは残りますが、必要に応じて段階的に露出されます。初心者はすぐに実行でき、上級者は完全な制御権を保持できます。
生成型UIの可能性
生成型UIにより、インターフェースを「一度に全機能を詰め込む」ことなく、ソフトウェアが多くの課題を解決できるようになります。
複雑なワークフローや高度なユースケースをサポートしつつ、新規ユーザーを圧倒せず、別々のビューで異なるペルソナを管理する必要もなくなります。
AI モデルが文脈と意図をより深く理解できるようになるにつれて、インターフェースはますます流動的・パーソナライズ化します。
「使いこなすために学ばなければならないツール」から、「あなたのやりたいことを理解し共に作業する協力者」へと変わる――それが生成型UIの本質です。
だから私たちは Tambo を開発しました。
Tambo は、生成型 UI を構築するためのオープンソース React SDK です。
ぜひ始めてみてください →