この記事の注目ポイント
AI Design Field Guideのインタビュー「The Rise of the Model Designer」は、FigmaのAI研究チームで働くBarron Websterが、Model Designer（モデルデザイナー）という新しい役割を語った記事だよ。
UIを作るだけじゃなく、LLMの出力を評価（eval）して改善し、デザインの“良さ”をモデル側に持ち込むのが仕事の中心。
ここからは、日本のPM・デザイナー・フロントエンド勢向けに、何が起きてて、なぜ重要なのかを3分で噛み砕くよ。
結論：AI機能の勝負は「画面」より挙動の品質管理で決まりやすくなってきた。
深掘り解説
まず「Model Designer」って何？
ざっくり言うと、AI研究（モデル）とプロダクトデザイン（体験）の橋渡し役だよ。
Figmaの求人でも、AI研究の成果を“世界クラスのデザイン原則”につなげ、評価品質を見ていく役割として明記されてる。
インタビューで語られている日常業務を、現場で使える言葉にするとこんな感じ。
- eval（評価）を作って回す
失敗パターンをテストケースにして、モデル/プロンプト変更で改善する。
専門用語メモ：eval＝LLMの出力を“採点”する仕組み。ユニットテストのAI版みたいなもの。 - 「良いデザイン」を測れる形にする
センスや一貫性、情報設計の妥当性を“指標”や“ルーブリック”に落とす。
これがあると、チームで品質の会話ができるようになる。 - UIを作る前に、挙動を早く検証する
画面を作り込む前に、モデルが何を得意/苦手としているかを小さく検証する。
早期にズレを炙り出して、あとからの手戻りを減らす。 - プロダクト固有の文脈に適応させる
Figmaみたいに独自フォーマットや独自概念が強いプロダクトだと、基盤モデルだけでは噛み合わないことがある。
そこを埋めるのが“モデルデザイン”の価値。
ここが「なぜデザイン/開発の現場で重要？」って話。
AI機能って、見た目が整ってても出力がブレると一発で信頼を落とすんだよね。
だから今後は「UIのデザインシステム」だけじゃなく、モデル挙動のデザインシステム（＝評価・ルール・期待値）が効いてくる。
フロントエンドやPM目線だと、ここが嬉しい。
AIの仕様が曖昧でも、evalがあると「この条件ではこう振る舞う」をテスト資産として残せる。
リグレッション（前はできてたのに壊れた）も検知しやすい。
デザイナーにとっても良いニュースで、これは「デザイナーの仕事がなくなる」じゃなくて、影響範囲がモデル側に拡張される話なんだ。
“味”や“整合性”を、評価とルールに翻訳できる人が強くなる。
まとめ
「Model Designer」は、AI時代に増えていく“境界職”の代表例。
AIの挙動（モデル）を、デザインの基準（評価）で鍛える役割が、すでに求人として成立してるのがポイントだよ。
チームで今すぐ真似できるのは、でっかい改革じゃなくて小さく一歩。
まずはAI機能の失敗例を10個集めて、eval（チェック項目）にして回す。
「速く作る」だけじゃなく「安定して良い」を作れるチームが勝ちやすくなる。
参考リンク
- The Rise of the Model Designer
- Product Designer, AI Models (Figma job post)
- Barron Webster’s LinkedIn post
- AI Design Field Guide – first article live!
- Canvil: Designerly Adaptation for LLM-Powered User Experiences (arXiv)
※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。
