BEFORE
Execution / Production80%Thinking / Judgment20%
PROFESSIONAL
AI × UX / PROFESSIONAL DESIGN
UIをつくる人から、
AIとともに
「最高の体験」を
設計する人へ。
これまで身につけてきたUI/UXの経験を、AI時代の武器へアップデートする実践プログラム。
カリキュラムを見る ↓UI/UX経験者・過去Swee受講生向け
LAYERSExperienceDesign SystemPrototypeBuild
01 / HOMEMake better
decisions.
decisions.
COMPONENTButton / PrimaryDefaultHover
CODE
<Experience
state="clear"
intent="decide"
/>● Prototype running
02 / THE SHIFT
AIによって価値が下がるのは、
デザインではなく
「作業としてのデザイン」です。
BEFORE
→
WITH AI
※比率は、仕事の重心の変化を示す概念図です。実測値ではありません。
Research → Wireframe → UI Design → Design System → Prototype → Handoff
人間の時間を「作ること」から、考える・判断する・体験を設計する・検証することへ。03 / HUMAN JUDGMENT
AIを操作できる人ではなく、
AIのアウトプットを
判断できる人へ。
誰のために作るのか。
その人は今どんな状況なのか。
どんな状況を生み出すべきなのか。
どの案が最も良いのか。
何を削るべきなのか。
AI×人間のUX判断力
04 / CURRICULUM
Swee PROFESSIONALで
身につけること。
01THINK何を作るべきか
→
02EXPLOREAIで大量に試す
→
03SYSTEMIZE判断基準を構造化
→
04PROTOTYPE実際に動かす
→
05BUILDProductにする
→
06VALIDATE体験して検証
→
07SCALE組織へ展開
AI × UX STRATEGY
UIを考える前に、
「何を生み出すか」を考える。
事業構想↓ユーザー↓現在の状況↓望ましい状況↓必要な体験↓機能↓UI
AI × UX RESEARCH
情報を集めるだけでなく、
判断できる状態へ。
ユーザーの声、Research、競合、アクセスデータ、問い合わせ、レビュー。AIで大量の情報を整理し、要約で終わらせません。
DATA事実
→PATTERN傾向
→INSIGHT意味
→DECISION判断
AI × UI EXPLORATION
一案を作り込む前に、
大量に試せる時代へ。
AIで候補を広げ、人間が目的に照らして判断する。大きな方向性から細部へ、段階的に選択肢を絞り込みます。
HUMAN JUDGMENT 01目的・ユーザー・提供価値で選ぶ→
HUMAN JUDGMENT 02情報の優先順位と流れで選ぶ→
HUMAN JUDGMENT 03理解しやすさと反応で選ぶ→
AI 選択肢を速く広げる×HUMAN 目的に照らして選び、理由を説明する
AIを、完成品を作らせる道具ではなく、人間の意思決定のための探索装置として使う。
AI × DESIGN SYSTEM
Design Systemを「作れる」から、設計し、AIに構築させ、運用できるへ。
Primitive Token↓Semantic Token↓Component Token↓UI Component↓Variant / Properties / State↓Library↓Instance
Variablesを100個手で登録することが目的ではありません。なぜこの構造にするのかを理解し、AIに正しく構築させ、品質を判断できること。
AI-READY DESIGN SYSTEM
人間が使えるDesign Systemから、AIも理解できるDesign Systemへ。
いつ使うのか、いつ使わないのか、なぜ使うのか、どのVariantを選ぶのかまで、AIが読めるKnowledgeとして持ちます。
Figma Library
＋
AI-readable Design KnowledgeMeaning / Usage / Constraints / Good・Bad Examples
↓AI
↓Design Systemに沿ったUI
AI × PROTOTYPING
「見せる」から、
「触って判断する」へ。
Figma Make、Claude Code、Codexなどを目的に応じて利用し、Interactive Prototypeまで高速に作る。
判断する前に、動かして確かめる。
AI × BUILD
デザインと実装の
境界を越える。
Designer → Handoff → EngineerDesigner ＋ AI
→ Prototype → Code → Product
→ Prototype → Code → Product
目標はエンジニアになることではなく、自分の意図をAIへ正確に伝え、動くものとして検証できるデザイナーになること。
EXPERIENCE DESIGN
UIではなく、
「人間の状態」を設計する。
BEFORE HUMAN STATE不安迷い理解不足
EXPERIENCE →
AFTER HUMAN STATE理解確信安心
体験とは、ユーザーが何を操作したかではなく、プロダクトとの関わりによって人間の状態がどう変化したか。
13 / EXPERIENCE SYSTEM — RESEARCH IN PROGRESS
最高の体験を、
個人のセンスだけに依存させない。
現在研究・構築し、実案件で検証している領域です。完成済みの唯一の方法論として扱いません。
※本ページで紹介する「Experience System」は、鳥越康平が提唱し、現在研究・実践を進めている考え方です。
DESIGN SYSTEM
画面の見た目と振る舞いを揃える。
Color、Typography、Component、Patternを共通化し、UIの品質と一貫性を支えます。
EXPERIENCE SYSTEM
画面を生み出す「体験の判断」を揃える。
誰のどんな状態を変えるのか。何を感じてほしいのか。何を優先し、何を避けるのか。人とAIが同じ体験原則を使い、試し、学び、更新できる仕組みを目指します。
目的は、すべての画面を同じにすることではありません。プロダクトや接点が増えても、そのブランドらしい体験判断を再現できる状態をつくることです。
Experience Principles守るべき体験の原則↓Experience Primitives安心・理解・確信など、体験の最小要素↓Semantic Experiences状況と目的に意味づけられた体験↓Experience Components再利用できる体験のまとまり↓Experience Library検証結果と判断理由を蓄積する場所↓Experience Instances各画面・接点で実際に生まれる体験
Design SystemがUIの一貫性をスケールさせる仕組みなら、Experience Systemは体験知の一貫性をスケールさせる仕組みを目指す。
AI × DESIGN ORGANIZATION
一人の優秀なデザイナーから、
組織全体のUX品質へ。
UX品質が、特定の一人に依存する状態をどう解消するか。判断基準を共有AI Knowledgeへ変えます。
Experience KnowledgeDesign SystemUX WritingGuidelinesAI Skills
↓Shared AI Knowledge↓
PMDesignerEngineerBusiness
15 / ACTUAL AI × DESIGN WORKFLOW
AIに渡すのは、
一つのPromptではありません。
experience.md全体の体験原則
↓
product.mdProduct固有の思想・目的
↓
scenario.mdユーザーの状況
↓
requirements.md要件
↓
design.mdDesignルール
↓Design System
↓AI Agent
↓Prototype / Product
現在、実案件・研究で検証しているWorkflowの一例です。唯一の正解として提示するものではありません。
16 / OUTPUT
学んだ証拠として、
成果物が残る。
UX StrategyResearch / InsightAI UI ExplorationDesign SystemAI-readable Design KnowledgeInteractive Prototype実装ProductExperience DesignCase Study
最終ゴールは、「AIについて知っている」ではなく、AI × UXのWorkflowを自分で再現できること。
17 / HOW TO LEARN
INPUTより、OUTPUT。
01LEARN学ぶ
→
02CREATEつくる
→
03FEEDBACK見せる
→
04IMPROVE改善する
→
05PUBLISH成果にする
AIへ丸投げして終わりではなく、「なぜこの判断をしたのか？」を説明できることを重視します。
18 / FOR SWEE ALUMNI
Sweeで学んだことは、
古くなっていません。
ユーザーを理解する、体験を考える、情報を整理する、UIへ落とす。その力はAI時代だからこそ重要になります。
以前UXを考える→Figmaでつくる
今UXを考える→Knowledgeとして構造化→AIで大量探索→Prototype / Build / 検証→Systemを改善
Sweeの、その先へ。
19 / KOHEI TORIGOE
25年以上、UI/UXを
考え続けてきた。
事業構想、UX、UI、Prototype、Design System、Design Organizationまで、企業のProductづくりに長期間関わってきました。
25年以上蓄積してきたUXの知識・経験・判断基準をAIと接続すると、デザインの仕事はどこまで進化できるのか。
「AI専門家がデザインを教える」のではない。
25年以上UXをやってきた人間が、AIによってUXの仕事を再設計しています。
20 / FIRST MONITOR COHORT
Swee PROFESSIONAL
第1期モニター募集
AI時代のProfessional Designer向けカリキュラムを、実際のデザイナーと一緒に検証・改善する第1期メンバーを募集します。
今回の受講料0円
参加に必要な制作環境Figma Professionalプラン＋Codex または Claude Code
受講開始時までに、ご自身で利用できる状態をご用意ください。
モニターとしてお願いすること
- Figma Professionalプランを利用できること
- CodexまたはClaude Codeを利用できること
- 毎週の学習・制作
- 課題提出
- Before / Afterインタビュー
- 動画・テキストによる感想
- 成果物・感想の実績掲載
- 必要に応じたSNSでの紹介
無料で情報を受け取るための募集ではありません。一緒にSwee PROFESSIONALを完成させる第1期メンバーの募集です。
21 / FOR YOU
こんな人に。
- UI/UXデザイナーとして実務経験がある
- 以前SweeでUI/UXを学んだ
- AIを仕事へ本格的に取り入れたい
- Design Systemを大規模に扱いたい
- Prototype・実装まで踏み込みたい
- AI時代に専門性をさらに高めたい
- Design Lead / Product Designerとして組織へ影響を与えたい
22 / NOT FOR YOU
こんな人には
向きません。
- Figmaの基本操作から学びたい
→ Swee Beginnerへ - AIツールをたくさん知りたいだけ
- AIに全部作ってもらいたい
- 課題や制作をしたくない
- 簡単に稼ぐ方法を知りたい
23 / HOW IT WORKS
参加までの流れ。
- 01応募
- 02経験・目的を確認
-
03必要に応じ
オンライン面談 - 04参加決定
-
05Before
Interview - 06START
24 / FAQ
よくある質問。
基本的なUI/UXの考え方やFigma等での制作経験がある方を想定しています。完全未経験の場合は、Swee Beginnerをご覧ください →
もちろん参加できます。以前のSwee受講生は主要対象の一つです。
Figma Professionalプランと、CodexまたはClaude Codeのいずれかが必要です。受講開始時までに、ご自身で利用できる状態をご用意ください。
問題ありません。Programming講座ではなく、AI Agentを使って動くものまで作れることを目指します。
ChatGPT、Claude、Codex、Figma関連AI等を目的に応じて使用します。特定ツールの習得自体が目的ではありません。
第1期モニターは受講料0円です。その代わり、モニター活動への協力が必要です。また、Figma ProfessionalプランとCodexまたはClaude Codeを利用できる環境が必要です。
PROFESSIONAL
25 / FINAL
これまで身につけたUI/UXを、
AI時代の武器へ。
もっと考えるために。もっと試すために。もっと良い判断をするために。もっと最高の体験をつくるために。
応募フォームへ進む →UI/UX未経験の方はこちら → Swee Beginner
experience-system.md
purpose: create a better human state
before: uncertainty, friction
after: clarity, confidence
method: think → explore → build → validate
owner: human judgment
status: ready to evolve_