Figmaは、レイヤーの自動命名などの小さなツールから、テキストプロンプト、画像、デザインフレームをリアルタイムで編集可能な生産準備済みコードに変換できるFigma Makeまで、デザインプラットフォーム全体にAIを統合している。結果として非技術スタッフが数時間でプロトタイプ作成可能になり、場合によってはエンジニアがすぐに本番移行できるほど正確なコードを生成できる。これによりデザイナーが最終出力をコントロール可能にしている。
OpenAIとの会話でFigmaのAI製品責任者 David Kossnick氏は、これらの機能が以前のdesign-to-codeインフラストラクチャとAI as co-pilotの哲学から成長したこと、AIが生成するテキスト、画像、コードのいずれの要素も完全に編集可能で、デザイナーがコントロールを保持できるようにしていることを説明した。
FigmaのAI機能は、AIが組織のロードマップに掲載される以前に開発されたインフラストラクチャ上に構築されている。
2つのコンポーネントがキーだった。Dev Modeはデザインファイル：CSSスニペット、デザイントークン、コンポーネントの詳細から構造化データを提供する－デザインを作業インターフェースに変換する際の抵抗を減らす。
Model Code Prototypes (MCP)サーバーはこれを拡張し、開発者が全デザインコンテキストを理解したコーディングエージェントを呼び出して本番運用可能フロントエンドコードを生成できるようにし、マニュアル引き渡しステップをなくす。
これらのシステムは、AIが容易に利用できるデザインとコードの間の橋を形成した。
FigmaがFigma Makeを導入したとき、既存のdesign-to-codeパイプラインにより、新たなインフラストラクチャなしでプロンプト、画像、フレームをインタラクティブなアプリケーションに変換可能になった。迅速なプロトタイピングのために構築されており、一部のチームは現在、Makeを使用して本番運用可能コードを生成している。
そのアクセシビリティは予期しない用途も産みだした。あるHRスタッフはコーディングのバックグラウンドがないにも関わらず、会社のHRシステムデータを使用して2時間で「Who's Who」ゲームを作成した。これが新入社員へのFigmaのオンボーディングプロセスの一部となっている。Kossnick氏はこれらの成果がFigmaのAIワークをガイドする広範な原則を反映していると述べた：
AIは人間がより速く探索し、より遠くまでアイデアを広げるのを助けますが、人間の判断、共感、手造り感、テイストすべてがパイロットであり、副パイロットではないことを意味すると思います。
実際にAI生成要素－テキスト、画像、コードを完全に編集可能にし続けることで、Figmaはこの「pilot not co-pilot」哲学を適用している。プロンプト、ビジュアルデザイン、コードスニペットのいずれから始めても、ユーザーは意図に合わせて出力をリファインできる。このことは他のツールでよくみられる固定的な結果を避け、手造り感を制限することなくAIが作業を加速することを可能にしている。
そのコントロールは人々が一緒に働く方法にも及んでいる。FigmaはAI機能にマルチプレイヤーデザインモデルを適応させ、複数の人々が同じファイルで作業し、互いの変更を見て、リアルタイムで一緒にAIプロンプトできるようにしている。これによりデザイナー、開発者、その他ステークホルダーが同じファイルで同時に作業し、AIがコンテンツを生成または更新する間に一緒に変更を加えることができる。
AIは既に共有慣習の一部である。FigJamやSlidesではチームが画像生成を共同利用し、例えば同僚のアバターをリミックスしてカスタマイズしたアニバーサリーカードを作成している。
これらの機能は製品アイデアのテストや、通常は構築されない内部ツールの組み立てにも使用されている。
Figmaのアプローチは既存のコラボレーションプラットフォームにAIを組み込むことで、機能的なソフトウェアを作成するための障壁を下げる方法を示している。
Kossnick氏にとってその価値は、作業を速めるアシスタントとしてAIを位置づけながら、手造り感と最終的判断を人間の手に残すことにある。