この記事の注目ポイント
元記事は「AI製品設計のプレイブック」を扱い、研究・事例・実験を通して“実際に効く”AIプロダクトの作り方を探る内容だよ。FigmaのConfig 2025で発表されたセッションでは、デザインをサンドボックス化してAIと反復する実践例が紹介されている。
3分で読めるように、ポイントを絞って解説するよ。デザイナー／開発者の現場で今日から試せる視点を届けるね。
深掘り解説
まず公式一次ソースは、Figma Config 2025のセッション動画（YouTube）だよ。そこで示されたのは、AIを単なる補助ではなく、プロトタイピングの共同プレイヤーに据える考え方。
主要な変化は大きく分けて次の点。
- 製品開発をサンドボックス化：試行錯誤を前提に設計し、壊して作り直すサイクルを短くする。
- FigmaのMakeツールによるメタプロトタイピング：デザインをAIに投入して、コード提案やインタラクションアイデアを自動生成する流れ。
- プレゼン生成のダイヤル機能：アウトラインからスライドを作って、簡潔さ（brevity）やトーンを調整できる。
- AI駆動のパーソナライズ：行動予測でコンテンツを先読み、セグメント別のヒーロー表示をノーコードで実現する例が増えている。
- ReplitやCursor、v0などのツールで、テキストプロンプトからフル機能プロトタイプまで高速に作れる。
現場でのメリットは明確で、高速な仮説検証とステークホルダー説得の効率化だ。初期のアイデアを短時間でインタラクティブに見せられると、意思決定が進みやすい。
ただし注意点もある。コミュニティの反応を見ると「AIに任せすぎて戦略が抜ける」「透明性の欠如で不気味に感じられる」といった懸念が出ている。つまりツールを使えば何でも解決、ではないんだ。
実務的な使い方としては、まず小さなサンドボックス実験を回すのがいい。FigmaでワイヤーをAIに渡してインタラクション提案を受け取り、ABテストで効果を評価する。成功指標（CVRや滞在時間）を先に決めておくとブレないよ。
まとめ
ポイントは「AIはスピードと幅を与えるが、戦略と透明性が必要」ということ。FigmaのMakeやv0系ツールで実験を高速化して、狭い仮説を短期間で潰していこう。
今日できる一手としては、小さなパーソナライズ実験を1つ作ってみること。ユーザーを2〜3セグメントに分けて、ヒーロー文言を切り替えるだけでも学びが得られるよ。結果を見て次のモデル訓練やUX改善に活かしていこう。
参考リンク
- 元記事: The designer’s playbook for AI products
- Figma Config 2025公式セッション（YouTube）
- AIデザイン実践ガイド（MetaNow）
- AI製品設計のステップ（Cieden）
- ADPListの設計プレイブック（Substack）
- AIプロトツール活用の記事
※内容の正確性には万全を期していますが、最新の仕様や公式情報については、必ず上記の参考リンク先をご確認ください。
