生成AIを活用したサービスでは、チャットによる文章生成だけでなく、AIが画面（UI）そのものを生成する「Generative UI」が注目されています。

ユーザーの指示に応じて、

• ダッシュボード
• グラフ
• 入力フォーム
• テーブル

などをAIが自動で組み立てられるため、より直感的なユーザー体験を実現できます。

しかし、実際にGenerative UIを開発しようとすると、新たな課題も見えてきます。

今回は、その課題を解決する「OpenUI」を試してみました。

Generative UIの課題は「画面生成」ではなかった

Generative UIでは、AIが画面を組み立てます。

一見すると便利ですが、従来の実装では、画面全体を巨大なJSONで表現するケースが多くありました。

例えば、

• コンテナ
• カード
• ボタン
• テーブル
• グラフ

などをすべてネストしたJSONとしてAIが生成・理解します。

画面が複雑になるほどJSONも肥大化し、

• AIへ送るデータ量が増える
• トークン消費が大きくなる
• レスポンスが遅くなる
• 利用コストが高くなる

という課題がありました。

つまり、Generative UIは便利な一方で、「AIとのやり取りが重い」という問題を抱えていました。

OpenUIは「UIの設計図」を軽量に表現する

OpenUIでは、この課題に対して少し違うアプローチを採っています。

HTMLや巨大なJSONを生成するのではなく、OpenUI LangというUI専用のDSL（ドメイン固有言語）で画面を表現します。

例えば、

• Card
• Form
• Chart
• Table

といったUI部品を、簡潔な構造で記述できます。

AIが生成するデータ量が少なくなるため、トークン消費を抑えながらGenerative UIを実現できます。

「画面を生成する」のではなく、「UIの設計図を生成する」という発想が、OpenUIの大きな特徴です。

一度生成すれば、AIを毎回呼び出す必要がない

OpenUIのもう一つの特徴は、UI生成後の動作です。

記事では、横浜市の人口推移を可視化するサンプルを作成しています。

最初に、「2000年から2026年までの人口推移を表示してください」と依頼すると、AIが画面全体を生成します。

その後、

開始年を変更したり、表示条件を変えたりしても、AIは再びUIを生成しません。

必要なのはデータの再取得だけです。

つまり、

• UI構造はそのまま利用
• データだけ更新
• AIへのリクエストは不要

となります。

この仕組みにより、

• レスポンスが速い
• トークン消費を抑えられる
• AI利用コストを削減できる

というメリットがあります。

AIアプリを「実用的」にする技術

生成AIを業務システムへ組み込む場合、品質だけでなく運用コストも重要です。

画面を更新するたびにAIを呼び出していては、利用量が増えるほどコストも大きくなります。

OpenUIは、

• UIを軽量なDSLで表現する
• 一度生成したUIを再利用する

という2つの工夫によって、Generative UIを現実的なコストで利用できる仕組みを提供しています。

Generative UIを「デモ」で終わらせず、「実際のサービス」で使える技術へ近づけている点が、非常に興味深いと感じました。

まとめ

AIが画面そのものを生成するGenerative UIは、今後さまざまなサービスへ広がっていくと考えられます。

一方で、実際のシステムへ導入するためには、

• トークン消費
• レスポンス速度
• 運用コスト

といった課題も考慮する必要があります。

OpenUIは、軽量なUI記述言語「OpenUI Lang」と、一度生成したUIを再利用する仕組みによって、Generative UIをより実用的なものにしています。

Acroquestでは、新しい技術を試すだけでなく、「実際のシステムでどう使えば価値を生み出せるか」という視点で検証を続けています。

AIアプリケーションやGenerative UI、クラウドと生成AIを組み合わせた開発に興味がある方は、ぜひ私たちと一緒に、新しいユーザー体験をつくっていきましょう。

記事の詳細、検証に用いた実装コードなど詳しくは当社技術ブログに記載しておりますので、詳細を知りたい場合はこちらをご覧ください。

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