AIコーディングアシスタントが作るUIがダサい問題、ついに解決策が出てきた

AIコーディングアシスタントに「ランディングページを作って」と頼んだら、機能は完璧なのにデザインが壊滅的だった——そんな経験、ありませんか？

この記事では、AIが生成するUIの「ダサさ問題」を根本から解決する新しいアプローチと、フリーランスの実務でどう活かせるかを、やまもんの実体験をもとに書いていきます。

AIが書くコードは動く。でもデザインは「動く」だけじゃダメ
なぜAIはデザインが苦手なのか
「UI UX Pro Max」という解決策
フリーランスの実務でどう使えるか
AIの苦手分野を「AI自身」で補う時代
まとめ
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AIが書くコードは動く。でもデザインは「動く」だけじゃダメ

やまもんは普段、Claude Codeを使って自作のAIエージェントシステムを開発している。バックエンドの自動化処理やAPI連携なんかはAIの独壇場で、正直もう手放せない。

でも、フロントエンドの話になると事情が変わる。

たとえば「このサービスのLPを作って」とAIに頼むと、HTMLもCSSもJavaScriptも正しく動くものが出てくる。レスポンシブ対応もしてくれるし、アクセシビリティまで考慮してくれることもある。技術的には文句なし。

ただ、見た目がどうにも……「2015年のWordPressテーマ」みたいな仕上がりになる。

配色がなんか暗い。フォントの組み合わせに統一感がない。ボタンの角丸が中途半端。余白のバランスが微妙。一つひとつは些細なんだけど、全体で見ると「なんかプロっぽくない」という印象になってしまう。

これ、フリーランスにとっては結構深刻な問題だ。クライアントにプロトタイプを見せるとき、「機能は全部入ってます。デザインは後で直します」が通用するのは最初の1回だけ。2回目からは「この人、デザインセンスないのかな」と思われる。AIが作ったとは言えないし、言ったところで印象は変わらない。

なぜAIはデザインが苦手なのか

そもそもなぜAIコーディングアシスタントはデザインが苦手なのか。やまもんなりに考えてみた。

まず、デザインには「正解」がない。コードには「動くか動かないか」という明確な基準があるけど、デザインは「この業界ではこの配色が信頼感を与える」「このターゲット層にはこのフォントが響く」みたいな、文脈依存の判断の積み重ねだ。

AIは汎用的な知識は持っているけど、「ビューティーサロンのサイトにネオンカラーは合わない」「法律事務所のサイトにポップ体は使わない」みたいな業界特有のルールを、プロンプトなしで自動的に適用するのは難しい。

つまり、AIに足りないのは技術力じゃなくて「デザインの文脈理解」なのだ。

じゃあプロンプトで細かく指定すればいいじゃないか、と思うかもしれない。「配色はソフトピンクとセージグリーンで、フォントはCormorant GaramondとMontserratの組み合わせで、Glassmorphism（ガラスのような半透明効果）スタイルで……」と書けば、確かにそれっぽいものは出る。

でも、そのプロンプトを書ける人はそもそもデザインの知識がある人だ。知識がない人が困っているのに、知識を前提とした解決策では意味がない。

「UI UX Pro Max」という解決策

最近見つけたのが「UI UX Pro Max」というAI Skillだ。簡単に言うと、AIコーディングアシスタントに「デザインの教養」を後付けできるツール。

これが面白いのは、アプローチが根本的に違うところ。デザインのテンプレートを提供するんじゃなくて、AIの推論プロセスにデザイン知識を組み込む。ユーザーが「ビューティーサロンのLPを作って」と頼むだけで、AIが自動的に業界を分析して、最適なデザインシステムを組み立ててくれる。

具体的に何が入っているかというと、数字がなかなかすごい。

161の業界別ルール — 「この業界ならこのスタイル」という知識
67のUIスタイル — Glassmorphism（ガラス風の透明感あるデザイン）、Brutalism（意図的に荒々しい見た目のデザイン）、Neumorphism（柔らかい凹凸で立体感を出すデザイン）など
161のカラーパレット — 業界別に最適化された配色セット
57のフォントペアリング — Google Fontsで使えるフォントの組み合わせ
24種類のLPパターン — Hero-Centric（メインビジュアル重視型）、Conversion-Optimized（成約率重視型）など

さらに「アンチパターン」、つまり「やってはいけないデザイン」も教えてくれる。たとえばスパのサイトにダークモードを提案しようとしたら「それはやめたほうがいい」と止めてくれるらしい。これ、人間のデザイナーがレビューしてくれるのと似た感覚だ。

対応するAIアシスタントも幅広くて、Claude Code、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot、Gemini CLI、Codex CLIなど主要なツールはほぼカバーしている。

インストールもシンプルで、npmでCLIツールを入れて、プロジェクトディレクトリで初期化するだけ。Claude Codeの場合はPluginとしてもインストールできる。

フリーランスの実務でどう使えるか

やまもんがこのツールに注目した理由は、フリーランスの「あるある」を解決してくれそうだから。

プロトタイプの品質が上がる

フリーランスの案件で、最初にプロトタイプやモックアップを見せる場面は多い。このとき「機能はOKだけど見た目がちょっと……」だと、クライアントの信頼度が下がる。逆に、最初から「おっ、いい感じですね」と言ってもらえると、その後の仕事が圧倒的にスムーズになる。

AIにLP生成を任せつつ、デザインの質も担保できるなら、提案の打率が上がる。フリーランスにとって提案の打率は売上に直結するので、これは地味に大きい。

デザイナーとの協業コストが下がる

フリーランスエンジニアがデザイナーに外注すると、LPのデザインだけで5〜15万円くらいかかる。もちろんプロのデザイナーに頼む価値はあるんだけど、予算が限られた小規模案件では、そのコストが利益を圧迫する。

AI + デザインSkillで「80点のデザイン」が出せるなら、小規模案件は自分で完結できる。大規模案件ではデザイナーに依頼するとしても、「こういう方向性で」という初期提案の精度が上がるから、修正のやり取りが減る。

自分のサービス開発にも活きる

やまもんは自作のAIエージェントシステムを運用しているけど、管理画面のUIは正直ひどい。機能優先で作ったから、見た目は完全に「エンジニアが作りました」感が満載。今のところ自分しか使わないからいいけど、将来的にサービス化を考えるなら、UIの品質は避けて通れない。

こういうツールがあれば、「まず動くものを作る→デザインSkillを入れて見た目を整える」という流れで、一人でもそれなりのプロダクトが作れる。フリーランスの強みは小回りの利くこと。デザインのボトルネックが解消されれば、その強みがさらに活きる。

AIの苦手分野を「AI自身」で補う時代

少し視野を広げて考えてみたい。

やまもんはここ数ヶ月、AIエージェントシステムを作りながら痛感していることがある。AIは万能じゃない。でも、AIの弱点をAIで補完するアプローチは確実に進化している。

たとえば今回のUI UX Pro Maxは、AIコーディングアシスタントの「デザインセンスがない」という弱点を、デザイン知識をSkillとして追加することで補っている。AIそのものを改良するんじゃなくて、外付けの知識モジュールで拡張する発想だ。

最近、自分のシステムでも似たようなことをやっている。記事の自動生成で画像が必要になったとき、テキスト生成AIに画像は作れないから、画像生成AI（FLUX.1 schnell）を組み合わせた。最初はメモリ不足で動かなくて、4bit量子化（モデルのデータを圧縮して軽くする技術）で解決した。画質は落ちるかと心配したけど、サムネイル用途なら全く問題なかった。

この「AIの弱点を別のAIや外部知識で補う」という考え方は、フリーランスの武器になる。一人で全部できなくても、ツールの組み合わせで「チームに近い出力」を出せる。やまもんが自作のAIエージェントシステムでやっていることも、本質的にはこれだ。

コードを書くAI、記事を書くAI、画像を生成するAI、デザインを最適化するAI——それぞれは完璧じゃないけど、組み合わせると一人のフリーランスが出せるアウトプットの質と量が劇的に変わる。

今後もこういう「AIの拡張モジュール」は増えていくだろう。SEOに特化したSkill、アクセシビリティに特化したSkill、パフォーマンス最適化に特化したSkill——AIコーディングアシスタントが「素のAI」から「専門知識を持ったAI」に進化していく流れは、フリーランスにとって追い風でしかない。