第227章：Generative UI

今日のゴール🎯

チャットの返事が テキストだけじゃなくて、AIが必要に応じて UI（カード・一覧・パネル） を返せるようにします😍 ポイントはこれ👇

AIが ツール（tool） を呼ぶ
そのツールの結果が message.parts に入る
フロント側で partsを見て、対応するReactコンポーネントを描画する

この「partsをUIに変換」するのが Generative UI の核心だよ💡 (AI SDK)

ざっくり全体の流れ（図）🗺️

Generative UIの流れ

ハンズオン：天気カードが出るチャットを作ろう🌤️🧡

AIが「天気っぽい質問」を検知したら、displayWeather ツールを呼んで、結果を カードUI で表示します！

0) 追加インストール📦

（ViteのReact TSプロジェクトを想定。まだならいつものプロジェクトでOK👌）

PowerShellで👇

npm i ai @ai-sdk/react zod @ai-sdk/openai
npm i -D express cors tsx concurrently @types/express @types/cors

ツール定義は tool() + zod の inputSchema で作れるよ✨ (AI SDK)
OpenAIプロバイダは @ai-sdk/openai を使うよ🤝 (AI SDK)

1) サーバー側：ツール（displayWeather）を作る🔧🌤️

server/tools.ts を作成👇（実APIじゃなくて「擬似天気」なので気楽にOK😆）

// server/tools.ts
import { tool } from 'ai';
import { z } from 'zod';

export const tools = {
  displayWeather: tool({
    description: 'Display the weather for a location',
    inputSchema: z.object({
      location: z.string().describe('The location to get the weather for'),
    }),
    execute: async ({ location }) => {
      // ちょい待たせて「それっぽさ」を出す😴
      await new Promise((r) => setTimeout(r, 1200));

      // 擬似データ（本番はここをAPI呼び出しに差し替え✨）
      const weathers = ['Sunny', 'Cloudy', 'Rainy', 'Windy'] as const;
      const weather = weathers[Math.floor(Math.random() * weathers.length)];
      const temperature = Math.floor(10 + Math.random() * 18); // 10〜27℃くらい

      return { location, weather, temperature };
    },
  }),
} as const;

この形（description / inputSchema / execute）が「ツール」の基本形だよ🧩 (AI SDK)

2) サーバー側：/api/chat を生やしてストリーミング返す📡

server/index.ts を作成👇 ここで streamText() に tools を渡して、UIMessageストリームで返します🌊

// server/index.ts
import express, { Request, Response } from 'express';
import cors from 'cors';
import { streamText, convertToModelMessages, stepCountIs, type UIMessage } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { tools } from './tools';

const app = express();

app.use(cors({ origin: 'http://localhost:5173' }));
app.use(express.json());

app.post('/api/chat', async (req: Request, res: Response) => {
  const { messages } = req.body as { messages: UIMessage[] };

  const result = streamText({
    model: openai('gpt-5'),
    system:
      'You are a friendly assistant. If the user asks about weather, call displayWeather. ' +
      'After the tool result, reply with a short Japanese comment.',
    messages: await convertToModelMessages(messages),
    tools,
    stopWhen: stepCountIs(5),
  });

  // これで UIMessageStream をそのままレスポンスへ流す🌊
  result.pipeUIMessageStreamToResponse(res);
});

app.listen(8787, () => {
  console.log('✅ API server running: http://localhost:8787');
});

convertToModelMessages() は useChat のUIメッセージを streamText で扱える形に変換してくれるよ🧠 (AI SDK)
Expressでストリームを返すなら pipeUIMessageStreamToResponse が定番✨ (AI SDK)

サーバー起動スクリプトも足す（package.json）📝

{
  "scripts": {
    "dev": "concurrently \"npm:dev:server\" \"npm:dev:client\"",
    "dev:server": "tsx watch server/index.ts",
    "dev:client": "vite"
  }
}

3) フロント側：tool parts を見て「天気カード」を描画する🪄🧡

3-1) 天気カードコンポーネント

src/components/WeatherCard.tsx

// src/components/WeatherCard.tsx
type Props = {
  location: string;
  weather: string;
  temperature: number;
};

export function WeatherCard({ location, weather, temperature }: Props) {
  return (
    <div
      style={{
        border: '1px solid #ddd',
        borderRadius: 12,
        padding: 12,
        marginTop: 8,
      }}
    >
      <div style={{ fontWeight: 700 }}>🌤️ {location} のお天気</div>
      <div>天気：{weather}</div>
      <div>気温：{temperature}℃</div>
    </div>
  );
}

3-2) App.tsx：parts を分岐して描画✨

src/App.tsx

// src/App.tsx
import { useState } from 'react';
import { useChat } from '@ai-sdk/react';
import { WeatherCard } from './components/WeatherCard';

export default function App() {
  const [input, setInput] = useState('');

  const { messages, sendMessage, status, error } = useChat({
    api: 'http://localhost:8787/api/chat',
  });

  const isBusy = status === 'submitted' || status === 'streaming';

  return (
    <div style={{ maxWidth: 720, margin: '20px auto', padding: 16 }}>
      <h1 style={{ marginBottom: 8 }}>Generative UI Chat 🪄💬</h1>

      <div style={{ border: '1px solid #eee', borderRadius: 12, padding: 12 }}>
        {messages.map((m) => (
          <div key={m.id} style={{ marginBottom: 12 }}>
            <div style={{ fontWeight: 700 }}>
              {m.role === 'user' ? '🙋‍♀️ You' : '🤖 AI'}
            </div>

            <div>
              {m.parts.map((part, idx) => {
                if (part.type === 'text') {
                  return <span key={idx}>{part.text}</span>;
                }

                // ✅ tool parts は "tool-<toolName>" という type 名になる（ここ大事！）
                if (part.type === 'tool-displayWeather') {
                  // tool は状態を持つよ（ローディング・成功・失敗）
                  switch (part.state) {
                    case 'input-available':
                      return (
                        <div key={idx} style={{ marginTop: 8 }}>
                          ⏳ 天気しらべてるよ〜
                        </div>
                      );

                    case 'output-available':
                      return (
                        <div key={idx}>
                          <WeatherCard {...part.output} />
                        </div>
                      );

                    case 'output-error':
                      return (
                        <div key={idx} style={{ marginTop: 8 }}>
                          💥 エラー：{part.errorText}
                        </div>
                      );

                    default:
                      return null;
                  }
                }

                return null;
              })}
            </div>
          </div>
        ))}

        {error && (
          <div style={{ marginTop: 8 }}>
            💣 通信エラー：{error.message}
          </div>
        )}
      </div>

      <form
        onSubmit={(e) => {
          e.preventDefault();
          if (!input.trim() || isBusy) return;
          sendMessage(input);
          setInput('');
        }}
        style={{ display: 'flex', gap: 8, marginTop: 12 }}
      >
        <input
          value={input}
          onChange={(e) => setInput(e.target.value)}
          placeholder="例：東京の天気は？🌸"
          style={{ flex: 1, padding: 10, borderRadius: 10, border: '1px solid #ddd' }}
        />
        <button
          type="submit"
          disabled={isBusy}
          style={{ padding: '10px 14px', borderRadius: 10 }}
        >
          送信🚀
        </button>
      </form>

      <div style={{ marginTop: 8, opacity: 0.7 }}>
        状態：{status} {isBusy ? '🌀' : '✅'}
      </div>
    </div>
  );
}

ここが Generative UI の超重要ポイント👇

tool parts の type は tool-${toolName} になる (AI SDK)
さらに state が input-available / output-available / output-error のように変化するよ (AI SDK)
useChat はAI SDK 5以降「入力状態を持たない」ので useState で入力管理する感じになるよ✍️ (AI SDK)

4) tool の状態ってこうなる（図）🧩

5) 起動して試す🚀

ターミナルで👇

npm run dev

ブラウザで http://localhost:5173 にアクセスして、

「東京の天気は？🌸」
「大阪の気温どんな感じ？🥺」

みたいに聞くと、天気カードUIが出れば成功〜！🎊🎊🎊

よくあるつまずき集（秒で直そう）🧯😺

A) カードが出ず、テキストだけになる😢

tool の名前と、フロントの tool-displayWeather が一致してる？
- サーバー：displayWeather
- フロント：tool-displayWeather (AI SDK)

B) ストリーミングが止まる/固まる😵‍💫

プロキシ経由だとストリーミングが壊れるケースがあるよ（あるある）なのでこの章みたいに 直URL（http://localhost:8787） で叩くのがラク！（Expressのトラブルシュートにも「proxyでストリーミング問題」あるよ）(AI SDK)

C) OPENAI_API_KEY まわりでエラー🔑

Windowsは環境変数セットの方法がいくつかあるよ（setx など）(OpenAI Help Center)
うっかりキーをフロントに書かないでね！🫣（必ずサーバー側で使う）

ミニ課題（かわいく強くなる💪💕）

displayStockPrice ツールを追加して、株価カード📈を表示してみて（擬似データでもOK）
displaySchedule ツールを追加して、予定表っぽいUI📅を返してみて
「ローディング表示」をもっとかわいくしてみて（スピナーとか✨）

これができると、「AIチャット」から一気に AIアプリっぽくなるよ🥰🪄 次の章（AI SDK Core）に進むと、サーバー側の設計がもっと気持ちよくなるよ〜🔥

今日のゴール🎯​

ざっくり全体の流れ（図）🗺️​

ハンズオン：天気カードが出るチャットを作ろう🌤️🧡​

0) 追加インストール📦​

1) サーバー側：ツール（displayWeather）を作る🔧🌤️​

2) サーバー側：/api/chat を生やしてストリーミング返す📡​

サーバー起動スクリプトも足す（package.json）📝​

3) フロント側：tool parts を見て「天気カード」を描画する🪄🧡​

3-1) 天気カードコンポーネント​

3-2) App.tsx：parts を分岐して描画✨​

4) tool の状態ってこうなる（図）🧩​

5) 起動して試す🚀​

よくあるつまずき集（秒で直そう）🧯😺​

A) カードが出ず、テキストだけになる😢​

B) ストリーミングが止まる/固まる😵‍💫​

C) OPENAI_API_KEY まわりでエラー🔑​

ミニ課題（かわいく強くなる💪💕）​