Stitch

1. Vibe Design
   テキストまたは音声でプロダクト、スタイル、要件を説明すると、AIが複数の高忠実度UI案を自動生成します。
2. マルチモーダル入力
   テキストだけでなく、画像、手描きのスケッチ、コードスニペットもアップロードできます。AIが既存の素材をもとに、デザインを続けます。
3. Design Agent
   AIがプロジェクトのコンテキストを保持し、デザインのバリエーション生成、画面の修正、デザインに関する提案を継続して行います。
4. Voice Canvas
   音声でキャンバスを直接編集できます。ダークテーマへの切り替え、レイアウトの調整、新しい画面案の生成などが可能です。
5. インタラクティブプロトタイプ
   複数の画面をつなげて、クリック可能なフローを作成します。プロダクトの導線テストやアイデアのデモに利用できます。
6. DESIGN.md
   色、フォント、余白などのデザインルールを再利用可能なファイルにまとめます。異なるツールや開発工程でも、一貫性を維持しやすくなります。
7. デザインとコードの書き出し
   生成結果をFigmaへ引き継げるほか、HTML/CSSやReactなどのフロントエンドコードも生成できます。

Stitchを開くと、画面は非常にシンプルです。

Figmaのような多くのツールが並ぶツールバーはなく、最も目立つのは入力欄です。最初に尋ねられるのは「何を描くのか」ではなく、「何を作りたいのか」です。

私は次のように入力しました。

「ユーザーが毎日の水分摂取量を記録できる、シンプルで爽やかなデザインのアプリを作ってください。」

Stitchは、すぐに1枚の画面を表示するのではなく、まず配色、フォント、コンポーネントのスタイルを整理し、その後に複数の画面を生成しました。インターフェースが少しずつ形になっていく様子を見ることができ、まるで隣にデザイナーが座っているような感覚があります。

アイデアから最初のデザイン案までの時間は、確かに大幅に短くなりました。

これまでは、この段階で参考資料を探し、スケッチを描き、デザインソフトで画面を組み立てる必要がありました。Stitchは、その前半の長い工程を「要件を説明する」「結果を見る」「さらに修正する」という流れに短縮します。

数分あれば、議論に使える一連のデザインを作成できます。

ただし、生成が速いからといって、判断が不要になるわけではありません。

Stitchは、一度に複数の方向性を提示することがよくあります。見た目は魅力的でも、プロダクトのロジックに合わない案もあります。構造は合理的でも、デザインが平凡な案もあります。最終的にどの案を残すかは、依然として人間の判断にかかっています。

そのため、実際に使ってみると、意外にも「選ぶ」ことに多くの時間を使いました。

これも、従来のデザインソフトとの大きな違いのひとつです。以前は多くの時間を制作に費やしていましたが、現在は選択、修正、判断へ使う時間が増えています。

プロトタイプ機能も使いやすいです。

生成した画面同士をつなげると、クリック操作の流れを直接プレビューできます。既存のフローから操作を続けると、次に必要になりそうな画面をStitchが補ってくれる場合もあります。

初期段階のプロダクトデモを作る際に便利です。

現在の無料利用枠も比較的余裕があります。日常的なデザイン案の検討ならStandard Modeで基本的に十分です。画像やスケッチなど、より複雑な入力が必要な場合にExperimental Modeへ切り替えるのが適しています。

良いところ

• 現在は無料： プロトタイプ制作やデザイン探索を、費用をあまり気にせず行えます。
• すぐに始められる： Figmaを使えなくても、プロダクトのアイデアを画面へ変換できます。
• 生成結果が高忠実度UIに近い： 単純なワイヤーフレームではなく、そのまま議論やデモに使える水準です。
• 修正方法が自然： 結果に満足できなければ、テキストや音声で追加の要望を伝えられます。
• デザインから開発へ移行しやすい： Figmaやコードへの書き出しにより、結果が単なる完成イメージで終わりません。

気になるところ

• 細部のコントロールには限界がある： ピクセル単位で調整する場合は、従来のデザインツールのほうが便利です。
• AIの生成結果が似通いやすい： 要件の説明が一般的だと、画面もよくあるSaaSテンプレートのような仕上がりになりがちです。
• プロダクトのロジックは自分で確認する必要がある： 画面が美しくても、フローが合理的とは限りません。
• Google Labsの製品である： 機能、利用枠、製品の方向性が今後変わる可能性があります。
• クラウド処理ではデータへの配慮が必要： 機密性の高いプロジェクトでは、すべての社内資料をそのままアップロードするのは適切ではありません。

向いている人 / あまり向いていない人

向いている人

• プロダクトマネージャーや起業家： アイデアはあるもののデザインリソースがない場合、最初のプロトタイプを素早く作成できます。
• 個人開発者： コーディングの前に画面とフローを検証し、フロントエンド開発の試行錯誤を減らせます。
• デザイナー： 毎回白紙のキャンバスから始めることなく、複数のビジュアル方向を素早く検討できます。
• 学生やデザイン初心者： 要件がインターフェースへ変わる過程を、低いハードルで理解できます。
• 短時間でデモを作る必要があるチーム： 抽象的な議論を、数分で具体的な画面へ変換できます。

あまり向いていない人

• ピクセル単位の制御が必要なプロのデザイナー： Stitchは高速生成を得意とするツールであり、精密な仕上げには向いていません。
• デザインシステムの要件が非常に厳しい成熟したチーム： AIの生成結果には、依然として多くのガイドライン調整が必要です。
• 機密性の高い情報を扱うプロジェクト： クラウド型AIツールでは、データセキュリティを慎重に検討する必要があります。
• AIにプロダクト上の意思決定まで任せたい人： Stitchは案を生成できますが、どの案がユーザーに本当に適しているかまでは判断してくれません。

Google Stitchが変えるのは、「デザイナーが今後もUIを描けるかどうか」ではなく、最初のUI案を本当にゼロから作る必要があるのかという点です。

以前は、プロダクトのアイデアをまずスケッチにし、次にワイヤーフレームを作り、最後にようやく高忠実度デザインへ進む必要がありました。現在は、一文の指示から複数の方向性を生成し、具体的な画面を見ながら、より早い段階で議論を始められます。

これは、プロダクトマネージャー、個人開発者、起業家にとって特に便利です。

ただし、StitchはFigmaを完全に置き換えるものというより、高速なデザインパートナーに近いツールです。アイデアを素早く目に見える形へ変えることは得意ですが、細かな調整、複雑なデザインシステム、最終的な納品の段階では、依然としてプロ向けツールに明確な強みがあります。

なかなか形にできなかったアプリのアイデアがあるなら、白紙のキャンバスから始めるより、Stitchで最初の画面案を生成するほうが時間を節約できます。

最終的に自分で責任を持つ必要があるのは、選択、判断、そして最後の細部です。