Apple出身デザイナーは、AIに「ランダムに」と頼まない〜1点物を出す7手順とプロンプト9本〜

AIへ「もっとユニークにして」と頼んでも、返ってくる画面がほとんど変わらない、という詰まりがあります。

この記事を読み終えると、発散・深化・仕上げの3段階に沿ってAIへ渡すプロンプトが、9本手元に残ります。

Claude CodeやCodexなどで、WebページやアプリのUIをAIに作らせている方に向く内容です。

デザインの基礎理論そのものを体系的に学びたい方には、少し実務寄りすぎるかもしれません。

見出し画像はAIで生成しました。
プロンプトは下記の記事に掲載中。
毎日プロンプトは増えていきます。

目次

1. AIが無難なデザインしか出さない理由

2. 発散｜ばらつきは、モデルの外から入れる

3. 深化｜採点役を、別のAIに立てる

4. 深化｜画像と動画で、コードの限界を越える

5. 仕上げ｜AIは足すのが得意で、削るのが苦手

急いでいる方は、2章のプロンプトと5章のプロンプトだけでも出力が変わります。

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AIが無難なデザインしか出さない理由

この記事は、Anshu Chimalaさんが2026年9月1日にLenny's Newsletterへ寄稿した「How to turn your AI into a world-class designer」を、日本語の実務向けに整理したものです。

Chimalaさんは、Appleでソフトウェアエンジニアリングとデザインのチームを12年率い、将来のAIプロダクトの研究と試作を担当していた方です。

元記事にはデモ動画とビフォーアフター画像があり、この記事では扱いきれません。

さて、AIが無難なデザインしか出さない原因は、能力不足ではありません。

AIの仕組みそのものです。

大規模言語モデルは、次に来る言葉を予測する装置です。

各ステップで選ばれるのは、いちばん確率の高い一手です。

さらに人間の評価による調整が入るため、選ばれるのは「誰の好みからも大きく外れない選択」になります。

色を決める瞬間も、要素を並べる瞬間も、同じ原理が働きます。

だから出てくるのは、紫のグラデーション、左にテキスト、右にグラフィック、という見慣れた顔です。

Chimalaさんはこれを、デザイン・バイ・コミッティ（委員会デザイン）の極端な形と表現しています。

一方で、良いデザインは感情から出発します。

ルールを少し曲げて、予想外の選択で記憶に残ります。

つまり良いデザインは、AIの自然なふるまいの真逆にあります。

裏を返せば、AIを「いちばん確率の高い一手」の外へ押し出せれば、ほとんどの人が触っていない広い領域が使えます。

Chimalaさんは、この処方をデザイン思考のダブルダイヤモンド（発散と収束を2回くり返す進め方）に沿って組み替え、人間のデザイナーではなくAIエージェントのチーム向けに再設計しました。

段階は3つ、その中に手順が7つ入ります。

1. Discover（発散）：平均的な出力の外へ出て、大胆な指示を作る

2. Define（深化）：既知のパターンを離れ、モデルをつないで方向性を彫り込む

3. Deliver（仕上げ）：粗い部分を削り、要点だけを残す

発散｜ばらつきは、モデルの外から入れる

白紙の前に立つ瞬間が、いちばん難しいところです。

だからまず、広く出してから深く入ります。

ここで面白い実験が紹介されています。

Chimalaさんは、Claude Codeの4つのインスタンスへ同じ依頼を出しました。

「生産性アプリのランディングページを作って」だけでは、ほぼ毎回、同じ構造と紫系のグラデーションが返ります。

では「完全にユニークにして。すべてのデザイン判断をランダムに決めて」と足すとどうなるか。

結果は変わりますが、ばらけません。

配色も構造も、使われる比喩まで似通います。

モデルは「ランダムっぽく聞こえる言葉」を予測しているだけで、ランダムにはなれないからです。

手順1｜シード文字列で、ばらつきを外から注入する