Figmaは、AIを搭載したアプリ作成ツールであるFigma Makeをすべてのユーザーの一般的な可用性に移動し、デザイナーと非コーダーが機能的なプロトタイプを構築する方法を変換しました。 7月24日に発表されたこのツールにより、誰でも自然言語のプロンプトと視覚的参照からアプリケーションを生成できます。
公開ローンチは、新しいAIクレジットシステムと階層化されたアクセスを導入し、有料の「フルシート」ユーザーが作品を公開する機能を獲得します。この戦略的リリースは、FigmaがGoogleやMicrosoftなどのライバルからのAI設計およびコーディングツールの成長分野と直接競合するように位置付けています。 src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/07/figma-make.jpg”>
ベータからパブリックへ:新しい層とAIクレジット
href=”https://www.figma.com/blog/figma-make-general-abailability/”target=”_ blank”> 7月24日の発表、Figma Makeはすべてのユーザーがアクセスできるようになりましたが、その完全な機能は subpricing/層。誰でも個人のドラフトでアプリケーションツールを試すことができるようになりましたが、作品を公開する能力は「フルシート」ユーザーの支払いに制限されています。 AI機能の高い計算コストを管理するために、Figmaはクレジットシステムを導入しています。専門家、組織、およびエンタープライズプランのフルシートユーザーは、それぞれ3,000、3,500、および4,250クレジットの毎月の割り当てを受け取ります。無料および低層のプランのユーザーは、毎日および毎月のクレジットキャップが小さくなります。
プロトタイピングを民主化するための設計第一ツール
figma makeの哲学は、デザインファースト作成の1つであり、市場の多くのコードセントリックアシスタントからそれを設定する戦略的な選択です。その主な目標は、コードを生成するだけでなく、視覚的なアイデアとユーザーエクスペリエンスを機能製品に変換することです。この設計中心のDNAは、単純な画像からコーポレートデザインライブラリ全体まで視覚的な参照を使用する能力で明らかです。ターゲット=”_ blank”> AIの出力をガイドします。これにより、プロトタイプは一貫したルックアンドフィールを維持し、確立されたブランドガイドラインに準拠します。
このツールの機能は、静的なモックアップを超えて動的なデータ駆動型アプリケーションの領域にまで及びます。 supabase のようなバックエンドサービスとの統合では、ユーザーは実際のデータと相互作用するリッチャープロトタイプを構築できます。この発売は、Figmaのより広範なAI機能の展開の一部であり、同じ日にその生成的な「メイクと編集の画像」と「ブースト解像度」ツールがベータ版を退出しました。
このアプローチの意味は重要です。誰でもアイデアを自然言語を使用して現実的でインタラクティブなアーティファクトに変えることができるようにすることで、Figmaは製品マネージャー、研究者、マーケティング担当者が独自の機能的なモックアップを構築できるようにしています。このシフトは、内部ワークフローを加速し、より実験的な文化を促進します。 FigmaのデザインディレクターであるGui Seizが説明したように、「これは、プレイし、リスクを冒し、より興味深い解決策を考え出すことを奨励する考え方の変化です。」
この民主化は単なる理論的ではありません。 Figmaは、Makeがすでにワークフローを変換しているいくつかの内部ケーススタディを強調しています。たとえば、Figmaの研究者であるRie McGwierは、このツールを使用して複雑な調査トラフィック計算機を構築しました。これは、通常、静的図またはエンジニアリングサポートが必要なタスクです。機能モデルを作成することにより、データサイエンティストとエンジニアから即時のフィードバックと整合性を取得できます。 Rieは、「Figma Makeは仕事を過度に充電し、賛同を得るのに役立つことができ、協力する新しい方法のロックを解除できます。」
同様に、プロダクトマネージャーのTara Nadellaは、複雑なUI関係を持つ機能である新しいデザインチェッカーインターフェイスをプロトタイプに活用します。インタラクティブなプロトタイプは、正式な仕様が書かれる前にチーム全体が方向に整列することを可能にする有形のアーティファクトとして機能しました。 「プロトタイプを使用すると、私たちは皆、私たち自身の製品のユーザーになります。それが、何を構築すべきかについての確信を得る方法です」と彼女は述べました。このプロセスにより、搭載モジュールが早い段階で必要性を明らかにしました。これは、研磨段階までしばしば残されています。このツールは、Googleのステッチの直接的なライバルとして入ります。これは、5月に起動されたAIツールであり、プロンプトからUIデザインとフロントエンドコードも生成します。どちらのプラットフォームも、純粋な設計と機能コードの間のスペースをターゲットにしています。
しかし、Figmaの戦略は、コード中心のアシスタントに焦点を当てた技術大手の戦略とは異なります。 Microsoftは、Github Copilotをより強力なエージェントに進化させ続け、最近、コミュニティトラストを構築するためにチャット拡張機能をオープンソーシングしています。一方、AmazonはKiroエージェントを立ち上げて、AIに生成されたコードで構造を実施しました。
この哲学の根本的な違いが重要です。 MicrosoftとAmazonは開発者をより効率的にすることを目指していますが、Figmaはデザイナーをビルダーにすることを目指しています。目標は、コードをより速く書くことだけでなく、設計とエンジニアリングの間の従来のハンドオフプロセスを完全に排除することです。
これらのツールは、主に開発者を対象としており、コーディングプロセス自体を増強または自動化しようとしています。対照的に、Figma Makeは基本的に設計ツールです。視覚的な作成とユーザーエクスペリエンスを優先し、コード生成は中心的な焦点ではなく出力として優先されます。デザイナーの既存のユーザーベースに力を与えることにより、Figmaは養子縁組を推進するためにコミュニティに賭けています。デザイナーの言語を話し、既存のワークフローに統合するツールを構築することにより、会社は強力な堀を作成します。開発者は多くのAIコーディングオプションを持っていますが、デザイナーには高忠実度のデザインからアプリのプラットフォームがほとんどありません。