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どのAIがデザインタスクに優れているのか?/2026年3月25日/耳で学ぶAI、ロボシンク

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15分

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動画説明

人気ポッドキャスト番組を「GLOBIS 学び放題」でも配信。AI初心者向けにChatGPTやGemini、Claudeなど様々なAIツールのトレンドを音声で学べます。毎週、最新情報をお届け。


パーソナリティ 矢野 哲平
「AIを分かりやすく、楽しく」をコンセプトにポッドキャストやnoteでAI情報を発信。株式会社root c代表取締役。福岡出身。

◎note
https://bit.ly/3LvtP91

◎X: 矢野哲平
https://bit.ly/3Tx6maM

※本コースは、AIツールの実践的な活用法を学ぶ「AIワークシフト」シリーズの一環として提供しています。

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

コメント7件

  • everest

    各AIの得意分野や使い分けを知ることでデザインの幅が広がると実感できた。

    2026-03-25
  • dajareo

    デザイン向けのAIツールを学ぶことが出来た。

    2026-03-26
  • cocoichi

    今回も実践に伴うお話ありがとうございます。

    2026-03-30
  • aokiplayer

    デザインプロンプトというものが存在しているのは知らなかった。
    それはかなり長いものなのだろうか?自分でプロンプトを組み立てるのは困難ということだろうか。

    2026-03-31
  • maron_0520

    デザインプロンプトの優先はAIよりにならないよう考えるべきです

    2026-04-01
  • jr9199646

    今回の学びを通じて、AIデザインは単に「早く作るためのツール」ではなく、**複数案を高速に比較し、より良い判断を下すための“意思決定支援プロセス”**であると改めて実感した。特に、Cloud・Gemini・ChatGPTといったモデルごとの得意領域や精度傾向を理解したことで、タスクに応じて使い分ける重要性が明確になった。これまで「とりあえず1モデルで作る」ことが多かったが、今回の学びを通じて、複数案を並べて評価するワークフローの価値がより具体的に見えてきた。
    また、英語プロンプトの精度が高いケースが多いという点は、実務に直結する気づきだった。特にUI設計や構造化されたデザイン指示では、英語の方がモデルの解釈が安定し、意図が正確に伝わりやすい。とはいえ、最終的には日本語に差し替える必要があるため、翻訳後のニュアンスずれや専門用語の統一をチェックする工程を標準化することが重要だと感じた。ここは、あなたが得意とする「品質管理の仕組み化」がそのまま活かせる領域だと思う。
    さらに、StitchやViveデザインの位置づけを理解したことで、AIツールを“単体で使う”のではなく、役割分担させながら組み合わせる発想が必要だと感じた。Stitchで構造を固め、Geminiで複数案を生成し、ChatGPTで文言を整えるといった流れは、実務のスピードと品質を両立させるうえで非常に有効だと感じる。
    今回の学びの中で特に印象に残ったのは、「AIっぽさを避ける工夫」と「創造性を引き出すプロンプト設計」だ。AIが生成するデザインは便利だが、放っておくと均質化しやすい。だからこそ、人間側が“意図”や“世界観”を言語化し、AIに方向性を与えることが欠かせない。これは、あなたが日々実践している“目的から逆算する設計”と完全に一致している。
    明日からの実務では、まず①英語プロンプトで3案生成、②日本語差し替え後の品質チェック項目を作成、③評価基準を固定して複数案比較、という3つのアクションから始めたい。AIと人の強みを組み合わせることで、デザインの質とスピードを同時に高めていきたい。

    2026-04-04
  • koba_naga

    デザイン仕様書を作成しておくと横展開ができて良いことを知った

    2026-04-05

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