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AIを用いたプロトタイピングは、ワイヤーフレームやUI案の生成、文言やレイアウトのバリエーション出しなどを短時間で行える点に強みがあり、探索フェーズのスピードと量を大きく押し上げる。特に「白紙から考える」負担を下げる用途では効果が高い。
一方で、AIが生成するプロトタイプは、ユーザー課題や利用文脈への理解が浅いまま、視覚的に完成度の高いアウトプットを出しやすく、見た目に引きずられて設計判断が甘くなる危険が指摘されている。
動画では、AI生成物をそのまま「解決策」として扱うのではなく、仮説を考えるための素材や比較対象として使うことが重要だと説明される。プロトタイプはあくまで検証の道具であり、完成度の高さは必須ではない。
また、AIを使うことで、なぜその構造・導線・要素配置になったのかという設計意図がブラックボックス化しやすく、チーム内での合意形成やレビューが難しくなる点も落とし穴として挙げられている。
そのため、AIを使う前提として、ユーザー課題、シナリオ、制約条件などを人間が明確に言語化しておくこと、そしてAIの出力を必ず批評・修正するプロセスを挟むことが、実務での健全な使い方として整理されている。