Design Figma時代のSoftware is culture
Figmaの“Software is culture”は、ソフトウェアが働き方や組織文化そのものを形づくるという視点を示している。2026年にはコンポーザブルや価値ベースのツール選定、会社文化を支えるソフトウェアが重要に。デザイナーは行動を誘発する体験設計者としての役割が広がるよ。
Design 
Design Figma流プロンプト術TC-EBCで品質UP
FigmaがAIプロンプトの再現性を上げるフレームTC-EBC（Task/Context/Elements/Behavior/Constraints）を提案。“制約（Constraints）”を言語化すると、AI出力のブレと手戻りが減る。PM/デザイナー/フロントエンド混在チームほど効く、要件定義の型として使える。
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 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。