Design Model Designerとは？AI品質を設計する仕事
FigmaのAI研究チームで生まれつつある「Model Designer」を解説。仕事の中心は、LLM出力を評価（eval）で管理し、デザインの“良さ”をモデルに反映すること。AI機能はUIだけでなく「挙動の品質管理」が勝負になってきた。
Design 
Design ChatGPT Health登場：健康データ×AIの新UX
OpenAIがChatGPTに「Health」専用スペースを追加し、医療記録やApple Health等を接続して“自分のデータに根拠づけ”された会話を目指す。暗号化・隔離・メモリ分離に加え、Health内の会話は学習に使わないと明記された。機能追加だけでなく、センシティブ領域のUX設計（同意・分離・責任）の実例としても重要。
Development リポジトリインテリジェンスで変わる開発
Microsoft/GitHubは2026年のトレンドとして「リポジトリインテリジェンス」を予測。AIがリポジトリ全体の履歴や関係性を理解して提案・自動修正を行う流れが来るよ。デザイナーは生成→微調整、開発者はレビュー短縮とバグ削減を期待できる。
Design Figma Make実践:AI×UIを爆速で形にする
Figma Makeの公式記事が「プロンプト→動くUI」を成功させる8つのコツを整理。Point and editとコードタブで、見た目と挙動を素早く詰められるのが強み。合意形成と検証が速くなり、デザイン/開発/PMの手戻りが減る。
Development AI時代のIndustrial Software入門
AIコーディングで開発は“職人芸”から“工業化”へ、使い捨てソフトが増えるという論考。効率化で作る量も増える（Jevons paradox）ので、最後に効くのは保守と責任（stewardship）。SBOM・Dependabot・Owner設計で、速く作っても事故らない運用に寄せよう。
Design デザイナー/エンジニア:AIで役割が混ざり合う現場の勝ち筋
Figmaの論考は「AIでデザイナー/開発/PMの境界が溶ける」現実を整理。調査では64%が複数ロールを自認、AIツールが変化の主因、ツール過多も課題。勝ち筋は越境そのものより“接続面”の設計（共通言語・トークン・前倒し検証）。
Development Monorepo×Everything as Code
Kasavaのモノレポ運用記事を要約。ツール選定、CI、権限、スケーリング、デザイナー連携まで実務の判断が具体的に語られている。Perplexityでは一部ソース確認が不十分な点があるため、元記事とHNスレッドで詳細確認を推奨。小規模で試し、CI最適化や影響範囲検出を磨くのがおすすめ！
Design Claude Codeで本棚をVibe
AnthropicのClaude Codeで、プロンプト中心の“vibe coding”を使い短時間で本棚アプリを作った事例を解説。UI生成やバックエンドの自動化、イテレーションの流れ、利点と限界をデザイナー／開発者向けにまとめた3分読了のガイド。
Design ChatGPT×Figmaで即デザイン→スライド化
OpenAIとFigmaが連携を拡大し、ChatGPT内でプロンプトからFigJam、Figma Buzz、Figma Slidesを直接生成可能に。デザイン→プレゼンまでのワークフロー短縮が期待される。導入時は権限とデータ共有に注意。
Design デザイナー/開発者視点で読むNVIDIA×Intel5B投資
NVIDIAがIntelに約50億ドル出資して提携。AIインフラからパーソナルPCまで協業し、GPU/CPUのエコシステムや開発ワークフローに影響。デザイナーや開発者にはローカルAIの高速化やエッジ展開の追い風になる可能性が高い。