Google Stitch AIとは？機能・使い方・料金・活用事例を徹底解説

Google Stitch AIとは、Google Labsが提供するAI UIデザインツールです。自然言語のプロンプトや画像入力をもとに、WebアプリやモバイルアプリのUIデザインを生成し、フロントエンドコードやFigma連携につなげられる点が特徴です。従来のUI制作では、要件整理、ワイヤーフレーム作成、ビジュアルデザイン、コンポーネント設計、コード化という複数工程が必要でしたが、Stitch AIはその初期工程を大幅に短縮することを目的としています。

Stitch AIは、デザイナーだけのためのツールではありません。プロダクトマネージャー、エンジニア、スタートアップ創業者、Web制作会社、マーケターなど、UIのアイデアを素早く可視化したい人に向いています。たとえば、「タスク管理アプリのダッシュボードを、ミニマルで青を基調にしたデザインで作成して」と入力すると、Stitch AIはその指示をもとに画面案を生成できます。

ただし、Stitch AIは完成品を一発で作る万能ツールではありません。高品質なUIの初稿を作る力はありますが、ブランド調整、細かなアクセシビリティ確認、複雑なユーザーフロー設計、実装品質の最終判断は人間が行う必要があります。本記事では、Google Stitch AIの概要、機能、使い方、料金、メリット・デメリット、Figmaとの違い、他ツール比較、実務での活用事例まで体系的に解説します。

1. Google Stitch AIとは

Google Stitch AIとは、自然言語や画像入力からUIデザインを生成できるGoogleのAIデザインツールです。Webアプリやモバイルアプリの画面案をすばやく作成し、必要に応じてFigmaやフロントエンドコードへつなげられることが大きな特徴です。UIデザインの初期検討、ワイヤーフレーム作成、プロトタイプ作成、デザイン案の比較に向いています。

Stitch AIの本質は、デザインと開発の間にあるギャップを縮めることです。従来は、デザイナーがFigmaなどで画面を作り、開発者がそれをHTML、CSS、Reactなどに変換する必要がありました。Stitch AIは、最初の画面設計からコード化の入り口までをAIで支援することで、アイデアからUIのたたき台までの時間を短縮します。

1.1 Stitch AIの概要

Stitch AIは、ユーザーが作りたいアプリやWeb画面を自然言語で説明すると、AIがその内容をもとにUIデザインを生成するツールです。たとえば、「健康管理アプリのホーム画面を作って」「ECサイトの商品詳細ページを高級感のあるデザインで生成して」「SaaS管理画面のダッシュボードを作成して」といった指示が可能です。

さらに、テキストだけでなく、スケッチ、スクリーンショット、ワイヤーフレーム、参考画像を入力として使える点も重要です。言葉では説明しにくいデザインの方向性を画像で伝えられるため、より直感的にUI案を作成できます。

1.2 開発背景と目的

Stitch AIが登場した背景には、UIデザインとフロントエンド開発の間にある非効率があります。デザイン案を作るには時間がかかり、作ったデザインを実装可能なコードに変換するにも多くの調整が必要です。特にスタートアップや小規模チームでは、デザイナーとエンジニアのリソースが限られているため、UIの初稿作成に時間をかけにくいという課題があります。

Stitch AIの目的は、アイデアを素早くUIとして可視化し、チームが早い段階で議論できる状態を作ることです。完璧な最終デザインを自動生成するというより、デザインの探索、方向性の比較、プロトタイプ作成を高速化するツールとして理解すると実務で使いやすくなります。

2. Google Stitch AIの主な特徴

Google Stitch AIの主な特徴は、自然言語からUIを生成できること、画像やワイヤーフレームを入力できること、生成したUIを会話的に修正できること、Figmaやフロントエンドコードへつなげられることです。これにより、UIデザインの初期工程を大幅に短縮できます。

従来のデザインツールでは、ユーザーが手作業でレイアウト、余白、色、コンポーネント、タイポグラフィを設計する必要がありました。Stitch AIでは、まずAIに初稿を生成させ、その後に人間が方向性を修正する流れになります。これは、ゼロから作るデザインではなく、AIと一緒に作るデザインに近い考え方です。

2.1 自然言語からUI生成

Stitch AIの最も分かりやすい特徴は、自然言語からUIを生成できることです。ユーザーは専門的なデザイン用語を知らなくても、「シンプルな家計簿アプリのホーム画面」「若者向けの音楽アプリのオンボーディング画面」「BtoB SaaSの分析ダッシュボード」のように説明するだけで、画面案を作成できます。

自然言語入力では、目的、対象ユーザー、画面の種類、必要な要素、デザインの雰囲気、色、デバイス種別を具体的に書くほど、意図に近いUIが生成されやすくなります。逆に「かっこいいアプリを作って」のような曖昧な指示では、一般的な見た目になりやすく、差別化しにくくなります。

2.2 デザイン自動化機能

Stitch AIは、単に画面の見た目を生成するだけではなく、レイアウト、コンポーネント、配色、余白、階層、ボタン、カード、フォームなどの構成を自動的に提案します。これにより、ユーザーは白紙の状態から悩む必要がなくなり、初期案をもとに改善していけます。

また、複数のデザイン案を生成できるため、チームで方向性を比較しやすくなります。特にプロダクト開発の初期段階では、1つの案に早く固定するより、複数案を見て検討することが重要です。Stitch AIは、この発散と収束のプロセスを支援します。

3. Google Stitch AIでできること

Google Stitch AIでできることは、UIモックアップ作成、アプリ画面生成、Webデザイン支援、プロトタイプ作成、デザイン案の比較、フロントエンドコードの初稿作成です。特に、プロダクトの初期段階で「どのような画面にするか」を短時間で可視化したい場合に効果的です。

Stitch AIは、完成されたデザインシステムを持つ大企業だけでなく、まだデザイン体制が整っていない小規模チームにも役立ちます。アイデアを視覚化するスピードが上がるため、関係者間の認識合わせがしやすくなります。

3.1 UIモックアップ作成

Stitch AIは、UIモックアップの作成に向いています。モックアップとは、アプリやWeb画面の見た目を具体化したデザイン案です。ワイヤーフレームよりも視覚的に完成度が高く、実際のプロダクトに近い印象を確認できます。

たとえば、営業資料で新規サービスの画面イメージを見せたい場合や、開発前にユーザーにコンセプトを説明したい場合、Stitch AIでモックアップを作ると短時間で説得力のある資料を用意できます。

3.2 アプリ画面生成

Stitch AIは、モバイルアプリやWebアプリの画面生成にも対応します。ログイン画面、オンボーディング画面、ホーム画面、ダッシュボード、設定画面、商品詳細ページ、予約画面、チャット画面など、さまざまな画面を作成できます。

アプリ画面を生成する際は、画面単体ではなく、ユーザーフローを意識することが重要です。たとえば、ECアプリなら「商品一覧 → 商品詳細 → カート → 決済 → 完了」のように複数画面をまとめて考えると、より実用的なUI案になります。

3.3 Webデザイン支援

Stitch AIは、WebサイトやWebアプリのデザイン支援にも使えます。ランディングページ、SaaS管理画面、企業サイト、ポートフォリオ、ブログ、ECサイトなどの初期デザイン案を作成できます。

Webデザインでは、ファーストビュー、CTA、情報階層、レスポンシブ対応、ブランドトーンが重要です。Stitch AIで初稿を作った後、マーケティング目的やSEO、アクセシビリティ、コンバージョン率を意識して調整すると実務に近づきます。

4. Google Stitch AIの仕組み

Google Stitch AIは、ユーザーのプロンプトや画像をAIが解析し、UIの構造、レイアウト、色、コンポーネント、画面の目的を推定してデザインを生成します。背後には、GeminiのようなマルチモーダルAI技術が関係しており、テキストと画像の両方を理解できる点が重要です。

UI生成では、単に画像を作るだけでは不十分です。画面には、ナビゲーション、入力フォーム、ボタン、カード、リスト、状態表示、エラーメッセージなど、機能的な要素が必要です。Stitch AIは、これらをUIコンポーネントとして構成し、アプリやWeb画面らしい形に整えます。

4.1 AIモデルの活用

Stitch AIは、自然言語理解、画像理解、レイアウト生成、デザインパターン理解、フロントエンドコード生成を組み合わせて動作します。たとえば、「予約アプリの画面」と入力された場合、AIはカレンダー、時間選択、予約ボタン、店舗情報、確認画面などが必要だと推定します。

また、画像やワイヤーフレームを入力した場合、AIはその構造を読み取り、デジタルUIとして再構成します。これは、手書きのスケッチや既存UIの参考画像から、実際に編集可能な画面案を作るうえで便利です。

4.2 プロンプト解析プロセス

Stitch AIのプロンプト解析では、画面の目的、対象ユーザー、必要な機能、見た目の方向性、デバイス、スタイルが重要になります。たとえば、「若者向けの音楽アプリ」と「法人向けの会計ダッシュボード」では、色、余白、情報量、コンポーネントの設計が大きく変わります。

5. Google Stitch AIの始め方

Google Stitch AIを始めるには、対応している地域とアカウント条件を確認し、GoogleアカウントでStitchにアクセスします。StitchはGoogle Labs系の実験的ツールとして提供されるため、機能や利用条件は変更される可能性があります。利用前には公式ページで最新の提供状況を確認することが重要です。

基本的な流れは、アカウントでログインし、新しいプロジェクトを作成し、テキストまたは画像で指示を入力し、生成されたUIを確認して修正するというものです。初めて使う場合は、複雑なアプリではなく、1画面または3画面程度の小さなUIから試すと扱いやすくなります。

5.1 アカウント作成

Stitch AIを使うには、基本的にGoogleアカウントが必要です。Googleアカウントでログインし、利用規約やデータ利用設定を確認したうえで利用を開始します。企業利用の場合は、個人アカウントではなく、組織のポリシーに沿ったアカウントで利用することが望ましいです。

AIツールでは、入力したプロンプトや画像がどのように扱われるかを確認することが重要です。未公開のプロダクト情報、顧客情報、機密データ、契約情報などを入力する場合は、社内ルールと利用規約を必ず確認する必要があります。

5.2 初期設定手順

初期設定では、プロジェクト名、対象デバイス、デザインの方向性、テーマ、入力形式を選びます。モバイルアプリを作りたいのか、Webダッシュボードを作りたいのかによって、最初の設定が変わります。

初回は、プロンプトを短くしすぎないことが重要です。目的、ユーザー、画面種別、必要な要素、色、雰囲気を含めると、より実用的な画面が生成されます。

6. Google Stitch AIの使い方

Google Stitch AIの使い方は、プロンプトを入力し、AIが生成したUIを確認し、必要に応じて会話的に修正し、最終的にFigmaやコードに展開するという流れです。重要なのは、一度の生成で完成させようとするのではなく、複数回の改善を前提に使うことです。

UIデザインは、ユーザーの目的、情報構造、視覚階層、操作導線、ブランドトーンが組み合わさって成立します。Stitch AIは初稿作成に強いですが、最終的なUX品質を高めるには、人間がユーザー視点でレビューする必要があります。

6.1 プロンプト入力方法

良いプロンプトを書くには、アプリの目的、対象ユーザー、必要な画面、デザインスタイル、色、主要機能を明確にします。たとえば、「家計簿アプリを作って」よりも、「20代向けの家計簿アプリ。ホーム画面には今月の支出、カテゴリ別グラフ、予算残高、最近の取引を表示。明るく親しみやすいデザインで、メインカラーはグリーン」と書く方が良い結果になりやすいです。

6.2 デザイン生成の流れ

デザイン生成では、まずAIが初期画面を作成します。その後、ユーザーは色、余白、レイアウト、コンポーネント、画面数、デバイス、雰囲気を修正できます。たとえば、「もっと余白を広く」「ダークモードに変更」「CTAを目立たせる」「カードを3列にする」といった指示が可能です。

実務では、Stitch AIで作った画面をそのまま使うのではなく、プロダクト要件、ユーザーテスト、アクセシビリティ、ブランドガイドラインに合わせて調整します。初稿生成、比較、修正、共有、Figma編集、実装という流れで使うと効果的です。

7. Google Stitch AIの主要機能一覧

Google Stitch AIの主要機能には、UI生成、レイアウト提案、コンポーネント自動作成、画像入力、会話的編集、Figma連携、コード出力、プロトタイプ支援があります。これらの機能は、UI制作の初期段階を高速化するために設計されています。

特に重要なのは、生成されたUIが単なる画像ではなく、デザインや実装の次工程につなげられる点です。Figmaでさらに編集したり、HTML/CSSとして開発のたたき台にしたりできるため、デザインと開発の接続がしやすくなります。

7.1 UI生成

UI生成は、Stitch AIの中心機能です。ユーザーが入力したプロンプトをもとに、モバイルアプリやWebアプリの画面を生成します。デザインの初期案を短時間で作れるため、アイデア検討やクライアント提案に向いています。

UI生成で重要なのは、画面の目的を明確にすることです。ログイン画面、商品詳細画面、分析ダッシュボード、予約画面など、画面の役割を具体的に指定すると、生成結果が安定しやすくなります。

7.2 レイアウト提案

Stitch AIは、情報の優先順位に応じてレイアウトを提案します。たとえば、ECサイトでは商品画像と購入ボタンが重要であり、SaaSダッシュボードではKPIカードやグラフが重要です。AIは一般的なUIパターンをもとに、要素を配置します。

ただし、AIが提案するレイアウトが常に最適とは限りません。ビジネス目標、ユーザー行動、コンバージョンポイントに合わせて、CTAの位置や情報階層を調整する必要があります。

7.3 コンポーネント自動作成

Stitch AIは、ボタン、カード、フォーム、タブ、ナビゲーション、グラフ、リスト、モーダルなどのUIコンポーネントを自動生成できます。これにより、画面に必要な部品をゼロから設計する手間を減らせます。

コンポーネントを実務で使う場合は、デザインシステムとの整合性が重要です。色、角丸、フォント、余白、状態表現、アクセシビリティを統一しないと、プロダクト全体の一貫性が崩れます。

8. Google Stitch AIのメリット

Google Stitch AIのメリットは、開発スピード向上、デザインコスト削減、アイデア創出支援、チーム内の認識合わせ、デザインと開発の接続です。特に、まだ要件が固まっていない段階で複数のUI案を作れる点は大きな価値があります。

従来のUI制作では、最初の画面案を作るだけでも時間がかかりました。Stitch AIを使うと、短時間で複数の方向性を確認できるため、議論や意思決定が早くなります。これは、スタートアップや新規事業開発で特に効果を発揮します。

8.1 開発スピード向上

Stitch AIは、アイデアからUI初稿までの時間を短縮します。通常であれば、要件整理、ワイヤーフレーム、ビジュアルデザイン、レビューという流れが必要ですが、Stitch AIを使うと、最初の画面案をすばやく生成できます。

開発スピードが上がることで、プロトタイプを早く作り、ユーザーや関係者からフィードバックを得やすくなります。早い段階で画面を見せられるため、抽象的な議論から具体的な改善に進みやすくなります。

8.2 コスト削減

Stitch AIは、初期デザイン案の作成コストを下げる可能性があります。特に、小規模チームや予算の限られたスタートアップでは、UIの初稿や提案資料をAIで作れることは大きなメリットです。

ただし、Stitch AIを使えばデザイナーが不要になるわけではありません。ブランド設計、UXリサーチ、アクセシビリティ、情報設計、ユーザーテスト、最終品質の判断には人間の専門性が必要です。コスト削減は「初稿作成の効率化」として考えるべきです。

8.3 アイデア創出支援

Stitch AIは、デザインの発想を広げるためにも役立ちます。1つのプロンプトから複数のデザイン案を出せるため、「この方向性もありかもしれない」という発見が生まれます。人間だけで考えると似た案になりやすい場合でも、AIを使うことで違う視点を得られます。

特に、クライアント提案や社内プレゼンでは、複数案を見せることで議論が進みやすくなります。Stitch AIは、デザインの完成度だけでなく、意思決定の材料を増やすツールとしても有効です。

9. Google Stitch AIのデメリットと注意点

Google Stitch AIには多くのメリットがありますが、デザイン品質の限界、カスタマイズの難しさ、似たようなデザインになりやすい問題、実装コードの品質確認、アクセシビリティ確認の必要性があります。AIが生成した画面をそのまま本番に使うのではなく、人間によるレビューと調整が必要です。

特に、複雑な業務システム、独自性の高いブランドサイト、高度なインタラクションが必要なアプリでは、Stitch AIだけでは不十分な場合があります。AIは初稿作成に強い一方で、深いUX設計や細かな業務要件の理解は人間が補う必要があります。

9.1 デザイン品質の限界

Stitch AIは高品質なUI案を作れますが、すべてのケースで最適なデザインを出せるわけではありません。生成結果が一般的なテンプレート風になったり、ブランドらしさが不足したり、情報の優先順位がずれたりすることがあります。

また、AIが見た目の整った画面を作っても、実際のユーザーにとって使いやすいとは限りません。良いUIには、ユーザー理解、タスク設計、情報設計、アクセシビリティ、ビジネス目標との整合性が必要です。

9.2 カスタマイズ時の課題

生成後のカスタマイズでは、細かな余白、状態管理、エラー表示、レスポンシブ対応、コンポーネントの再利用性を調整する必要があります。Stitch AIが出力したコードやデザインは、あくまで初稿として扱うべきです。

実務では、Figmaでデザインシステムに合わせて調整し、開発側でコンポーネント化し、アクセシビリティやパフォーマンスを確認する流れが必要です。AI生成物をそのまま本番投入すると、後から保守しにくくなる可能性があります。

10. Google Stitch AIの料金プラン

Google Stitch AIの料金は、2026年時点では無料で利用できるケースが中心とされています。ただし、Google Labs系の実験的ツールであるため、利用上限、対象地域、提供条件、将来の有料化の可能性は変更される場合があります。実務で使う場合は、必ず公式の料金ページや利用規約を確認する必要があります。

料金を見るときは、「無料か有料か」だけでなく、月間生成回数、標準モードと実験モードの制限、商用利用条件、データ利用ポリシー、チーム利用の可否を確認することが重要です。無料で使えるとしても、業務利用では機密情報の入力や出力物の権利確認が必要になります。

10.1 無料プラン

Stitch AIは、Google Labsの実験的サービスとして無料で提供される場合があります。無料プランでは、テキストプロンプトからのUI生成、画像入力、デザイン修正、Figma連携、コード出力などの基本機能を試せる可能性があります。

ただし、無料プランには生成回数や機能面の制限がある場合があります。大量に画面を作成するチームや、毎日業務で使うユーザーは、月間上限に注意する必要があります。

10.2 有料プラン

2026年時点では、Stitch AIの明確な有料プランが常に一般公開されているとは限りません。今後、Googleがチーム向け、企業向け、高度な生成モード、連携機能、商用利用向けの有料プランを追加する可能性はあります。

有料プランが提供される場合は、生成回数、保存容量、チーム共有、デザインシステム管理、セキュリティ、管理者機能、API連携などが差別化ポイントになると考えられます。

10.3 利用時のコスト比較

料金については、記事公開後に変更される可能性があります。そのため、料金部分は定期的に更新することが重要です。

11. Google Stitch AIとFigmaの違い

Google Stitch AIとFigmaは、どちらもUIデザインに関係するツールですが、役割が異なります。Stitch AIは、自然言語や画像からUI案を生成するAIファーストのツールです。一方、Figmaは、デザイン制作、共同編集、デザインシステム管理、プロトタイプ作成に強い本格的なデザインツールです。

簡単に言えば、Stitch AIは「最初の案を高速に作るツール」、Figmaは「デザインを精密に仕上げ、チームで管理するツール」です。両者は競合する部分もありますが、実務ではStitch AIで初稿を作り、Figmaで仕上げる流れが現実的です。

11.1 機能比較

11.2 適した利用シーン

Stitch AIは、短時間で複数のUI案を作りたい場面に向いています。新規事業のアイデア検討、スタートアップのMVP作成、クライアント提案、デザインの方向性比較に有効です。

Figmaは、確定した方向性を精密にデザインし、チームで共同編集し、デザインシステムとして管理する場面に向いています。したがって、実務では「Stitch AIで発散し、Figmaで収束する」という使い分けが効果的です。

12. Google Stitch AIと他のAIデザインツール比較

Google Stitch AIは、Galileo AI、Uizard、LovableなどのAIデザイン・AIアプリ生成ツールと比較されます。それぞれ得意分野が異なるため、目的に応じて選ぶ必要があります。Stitch AIはGoogleのAIエコシステムとの連携や、UI生成からコード出力までの流れに強みがあります。

AIデザインツールを選ぶ際は、生成品質、編集のしやすさ、コード出力、Figma連携、チーム利用、料金、商用利用条件、学習コストを比較するとよいです。

12.1 Galileo AI

Galileo AIは、自然言語からUIデザインを生成するAIデザインツールとして知られていました。Stitch AIと近い領域にあり、AIによるUI生成、デザイン案作成、プロトタイプ支援に向いています。

Stitch AIはGoogle Labsのツールとして展開され、GoogleのAIモデルやエコシステムとの関係が強い点が特徴です。Galileo AI系の流れを含め、AI UIデザイン市場は急速に変化しています。

12.2 Uizard

Uizardは、ワイヤーフレーム、手書きスケッチ、スクリーンショットなどからUIデザインを作成できるAIデザインツールです。非デザイナーでも使いやすく、プロトタイプ作成や初期UI案の作成に向いています。

Uizardは、企画段階やノーコード寄りのプロトタイプ作成で便利です。Stitch AIと比較すると、Googleエコシステムとの連携よりも、直感的なプロトタイピングのしやすさが強みになります。

12.3 Lovable

Lovableは、自然言語からWebアプリやフロントエンドを生成するAI開発ツールです。UIデザインだけでなく、アプリ構築そのものに近い領域を扱います。デザイン案を作るというより、動くアプリの初稿を作る用途に向いています。

Stitch AIはUIデザインとフロントエンド初稿に強く、Lovableはアプリ生成や実装寄りのワークフローに強いと考えると分かりやすいです。

13. Google Stitch AIの活用事例

Google Stitch AIは、スタートアップ、Web制作会社、プロダクトチーム、マーケティングチーム、個人開発者に活用できます。特に、アイデアを早く画面化したい場面、複数の方向性を比較したい場面、クライアントに提案を見せたい場面で効果的です。

Stitch AIの活用では、完成品を求めるより、初稿作成、仮説検証、方向性確認、チーム内議論の材料として使うことが重要です。最終的には、Figmaで調整し、開発者がコード品質を確認し、ユーザーテストで検証する流れが必要です。

13.1 スタートアップ

スタートアップでは、MVPの画面案を短時間で作るためにStitch AIを活用できます。まだデザイナーを採用していない段階でも、プロダクトのイメージを投資家、開発者、顧客候補に見せられます。

たとえば、予約アプリ、家計簿アプリ、SaaS管理画面、学習アプリ、ヘルスケアアプリなどの初期画面を作成し、ユーザーインタビューやピッチ資料に活用できます。早く見せて早く改善するスタートアップの開発スタイルと相性が良いです。

13.2 Web制作会社

Web制作会社では、クライアント提案の初期案作成にStitch AIを使えます。ヒアリング内容をもとに複数のデザイン方向性を作成し、打ち合わせの場で比較できます。これにより、提案スピードと説得力を高められます。

ただし、クライアントワークでは、AI生成物をそのまま納品するのではなく、ブランド要件、SEO、アクセシビリティ、CMS実装、レスポンシブ設計を人間が調整する必要があります。

13.3 プロダクトチーム

プロダクトチームでは、新機能の画面案作成、ユーザーフロー検討、A/Bテスト案の作成にStitch AIを活用できます。プロダクトマネージャーが要件を入力し、Stitch AIで初稿を作り、デザイナーとエンジニアが改善する流れが有効です。

おわりに

Google Stitch AIは、自然言語や画像からUIデザインを生成できるAIデザインツールです。Webアプリやモバイルアプリの画面案を短時間で作成でき、Figma連携やフロントエンドコード出力にもつなげられるため、UIデザインと開発の間にあるギャップを縮める可能性があります。

Stitch AIの最大のメリットは、アイデアをすばやく画面化できることです。スタートアップのMVP作成、Web制作会社の提案、プロダクトチームの新機能検討、個人開発者のアプリ試作など、初期段階のUI設計で大きな効果を発揮します。

一方で、Stitch AIは万能ではありません。生成されたUIは初稿として扱い、最終的なUX設計、ブランド調整、アクセシビリティ確認、コード品質、レスポンシブ対応、ユーザーテストは人間が行う必要があります。特に本番プロダクトでは、Figmaや開発環境での調整が欠かせません。

2026年時点では、Stitch AIはAI UIデザインの流れを象徴する重要なツールです。デザインをゼロから手作業で始めるのではなく、AIで初稿を作り、人間が判断と改善を行うワークフローは、今後ますます一般化していくでしょう。Google Stitch AIは、UIデザイン、プロトタイピング、フロントエンド開発の初期工程を効率化したい人にとって、試す価値の高いAIツールです。