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2025年のデザインシステムとAI 活用を振り返る

2025年のデザインシステムとAI 活用を振り返る

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Tech Leverages

December 24, 2025
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  1. AGENDA 01 02 03 04 05 はじめに デザインシステムの現在地 2025年 Figmaニュース振り返り

    [ Main Topic ] Figma MCP × デザインシステム 2025年の成果とこれから
  2. 6 • NALYSYS (ナリシス) ◦ 組織の課題を可視化し解決する HR Tech プロダクト ◦

    エンゲージメントサーベイ、AI 模擬面接機能などを提供 • 開発体制と「 AI 駆動開発」 ◦ 特徴: ▪ Cursor, GitHub Copilot, Claude Code などを全面導入 ◦ 方針: ▪ ドキュメント作成、コード生成、レビューなど、あらゆる工程に AI を組み込む ◦ 目的: ▪ 人間は「意思決定」や「複雑な設計」に集中する NALYSYSの紹介
  3. 8 本⽇の内容 今日は、デザインシステムと AI (特に Figma MCP) を組み合わせ、 サービス開発の UI

    実装をいかに簡単・高速にしたか。 その 2025 年の振り返りをお話しします。
  4. 10 • ステータス ◦ 2025 年 4 月本格始動 → 2025

    年 12 月現在、引き続き開発中 ... • チーム ◦ デザイナー 2 名、エンジニア 1 名(私) • 主な技術スタック : ◦ Figma ◦ React / TypeScript ◦ Storybook ◦ Radix UI ▪ アクセシビリティと機能性を担保しつつ、スタイリングの自由度を確保 コンセプトと現状
  5. 11 1. Figma と React の完全一致 ◦ コンポーネント名、バリアント名などを統一 ◦ コミュニケーションコストの激減

    2. 40 個以上のコンポーネント実装 ◦ Storybook で全カタログ化 ◦ デザイナーも動作確認可能な環境整備 3. JSDocドキュメントの整備 ◦ 「いつ・どう使うか」の利用ガイドを AI (Cursor) で整備 ◦ JSDoc, Storybook 解説文の自動化 デザインシステムで取り組んだことを振り返る
  6. 13 ① Figma Make • テキストで指示するだけで、動作する Web アプリ/プロトタイプを生成 • v0みたいなやつ

    • 活用方法: ◦ アイデア検証、MVP 作成、エンジニアへの動作イメージ伝達 • ⚠使ってみた感想 : ◦ 本番コードへの直接転用よりは検証用途。 Figma ニュース ①
  7. 15 ② Code Connect • Figma上のコンポーネント と、Githubリポジトリ内の実際のコード実装 を紐付ける仕組み • Code

    Connectで設定された情報はFigma MCPを使うときにも参照される • Code Connect UI と Code Connect CLIの2種類の設定方法 Figma ニュース ②
  8. 18 ④ Figma MCP の発表 • AI (Cursor / Claude

    Code) と Figma が直接連携 • ※ 詳しくはメインテーマで後述 Figma ニュース ④
  9. 20 • 概要: ◦ AI が Figma のデータを直接「読める」ようになりました。 • Before

    (泥臭い現実 ): ◦ デュアルディスプレイで Figma と VS Code を往復 • After (魔法のような体験 ): ◦ チャット欄に Figma の URL を貼るだけ ◦ AI がレイヤー構造、色、テキストを解析し、一瞬でコードに変換 ◦ 「見て書く」から「リンクを渡して生成」へのパラダイムシフト Figma MCP とは?
  10. 23 導⼊の壁 ただツールを入れるだけでは、期待通りのコードは生成されませんでした。 • デザインシステム無視 : ◦ components/ui/Button があるのに、勝手に <button

    className="..."> で新規実装される • ReactとFigmaの差分が埋められない : ◦ Reactコンポーネントにしかないpropsなどが不正確
  11. 24 ① AI への指示書 ( figma-mcp-command.md ) の整備 AI に実装を「よしなに」やらせるのではなく、厳格な手順書を与えています。

    この指示書自体もデザインシステムのリポジトリで管理し、 npm パッケージとして各プロダクトに配布 しています。 開発側の⼯夫
  12. 25 • 厳格なフロー定義 : ◦ Figma 情報取得 → コンポーネントカタログとの照合 →

    実装 → Lint チェック • 「既存コンポーネント優先」の徹底 : ◦ 既存がある場合は、正しいパッケージ (@hoge/hoge-*) から import する(推測厳禁)。 ◦ ない場合のみ、Figma の数値を元に新規実装する。 • Figma と React の差分を埋めるプロンプト : ◦ 「フォーム部品は R プレフィックス付き(React Hook Form 対応版)を使うか確認せよ」 ◦ 「アイコンは type props ではなく個別のコンポーネント名 (FilledUserIcon 等) で実装せよ」 AI への指⽰書 (figma-mcp-command.md)
  13. 28 ① AI に「読ませる」ためのデータ作り 前提:Figma MCPの精度は、「デザインデータのきれいさ」に比例する 🎨 汚いデータの例 • デザイン上で絶対配置をしている

    ◦ コードも絶対配置で生成される • カラーコードがハードコードされている。例: ”#F2994A” ◦ コードでも、デザイントークンではなく、カラーコードのまま使用される。 • 余計なフレームが入ってしまっている ◦ コードでも、余計な<div/>が入ってしまう デザイン (Figma) 側の⼯夫
  14. 29 ① AI に「読ませる」ためのデータ作り • コンポーネント化 : ◦ メインコンポーネントとして正しく定義する •

    Auto Layout / Grid: ◦ 適切に設定し、Flexbox/Grid として変換可能にする • Variables: ◦ 色やサイズを即値 (#FFF, 16px) ではなくトークン変数 (Neutral-White, Size-16) で指定する デザイン (Figma) 側の⼯夫
  15. 31 ② 不正なデザイントークン (Variables) のチェック自動化 • デザイナー作成の Figma プラグインでチェック ◦

    Figmaにおいて、デザインシステムに存在しない色や余白の マジックナンバーを検知 • 結果 ◦ AI が生成するコードの精度向上 ◦ 実装手戻りの削減 デザイン (Figma) 側の⼯夫
  16. 34 • Figma Slots 機能: ◦ React の children のような柔軟性が

    Figma に実装される ◦ これにより、コンポーネントの柔軟性がさらに高まり、コード構造との乖離が解消される • 公式 Check Designs への移行: ◦ 現在は自作プラグインで検知している「デザインシステムの違反」を、Figma 公式機能で ◦ メンテナンスコストを削減し、より標準的な運用へ 2026 年のFigma機能(確定)