今週のFigmaの発表をディレクション視点で読む——モデル選択とAIを使うチームの習慣

結論から書くと、今週（2026年10月7日〜14日）のFigmaの公式発表で、ディレクターが手を入れるべきなのは**ツールの操作よりも「進行の決めごと」**でした。Figma Makeで選べるAIモデルが増えたことは、見積もりとクレジット管理の話になります。公式ブログのAI定着に関する2本は、レビューの進め方そのものを見直す材料になります。

デザインツールのアップデートは、デザイナーにとっては機能の話ですが、ディレクターにとっては「誰が・いつ・どこまでやるか」が変わるかどうかの話です。私はこの2つを分けて読むようにしています。

Figma MakeにGemini 4 Argonが追加：モデルの選択を「記録する対象」にする

Figmaのリリースノートによると、10月13日からGemini 4 ArgonがFigma Makeで順次利用可能になりました。Makeのチャット欄にあるモデル選択から選べ、全プランが対象とされています。

モデル選択のヘルプでは、選んだモデルはそのプロンプトに適用され、既存のファイルは最後に使ったモデルで開くと説明されています。あわせて、デフォルト以外のモデルはタスクによってクレジット消費が大きく変わりうること、挙動や生成時間がデフォルトと異なる場合があることも書かれています。なお、Figmaの各AI機能のクレジットの扱いはAIクレジットのFAQにまとまっています。

ここで私が気にするのは、性能の比較より再現性です。同じプロトタイプでも、誰がどのモデルで作ったかで結果も消費も変わるなら、それは進行管理の対象になります。クライアントに見せたプロトタイプについて「どのモデルで、どのくらいの回数で作ったか」が分からないと、修正の見積もりが立てにくくなるからです。

決めておくこと	理由
案件ごとの標準モデル	担当者が変わっても結果をそろえやすい
モデルを変えるときの記録先	修正時に同じ条件で作り直せる
クレジット消費の確認タイミング	月末に予算超過に気づくのを防ぐ

AIの定着は「個人の工夫」から「チームの習慣」へ

10月10日の公式ブログ「4 team rituals that drive AI adoption」は、AIの使い方をチームに広げるための4つの習慣を紹介しています。Figma社内の少人数の勉強会（週1時間×6週間）、Sephoraの失敗も含めてプロセスを共有する場、Mercariのデザイナーとエンジニアが互いの基礎を学ぶ研修、Atlassianの「批評の場では先にプロトタイプを見せ、意図の説明は後にする」というルールです。

前日の10月9日に公開されたSightlines issue no.3も方向は同じで、速く作ることだけを目的にせず、方向性を多く試すことや、失敗した実験も共有すること、試す時間をマネージャーが守ることを挙げています。

なお、この2本の背景には、10月6日のFigma agentの一般提供があります。1週間よりわずかに前の発表なので本記事では深追いしませんが、ライブラリにMarkdownのガイドラインを置くとエージェントが参照する仕組みなどが含まれています。

ディレクターが変えられるのは「レビューの順番」

4つの習慣のうち、私がすぐ取り入れやすいと感じたのはAtlassianの「プロトタイプを先に見せる」です。これはツールの導入ではなく、会議の議題の順番を変えるだけで始められます。

一人で企画からデザイン、実装まで往復していると、説明資料を先に作ってから画面に入る癖がつきがちです。けれど、動くものを先に見せたほうが、クライアントとの会話は具体的になります。その代わり、ディレクターは「このプロトタイプはどこまで本番に近いのか」を毎回ひとことで添える必要があります。AIで作ったプロトタイプほど完成品に見えやすいので、決めたいことと、まだ決めないことを最初に書いておくと、期待のずれを抑えられます。

明日から試せる一手

次のデザインレビューの議題を「①プロトタイプを見る（5分）②今日決めたいこと ③作った条件（使ったツールとモデル）」の順に並べ替えてみてください。③を1行残すだけでも、修正の見積もりと再現がぐっと楽になります。