DecagonがAIツールでデザインシステムを刷新
- •Decagonは数百のコンポーネントを統合したデザインシステム「Deco」を導入し、設計効率を向上させた。
- •エンジニアリングチームはFigma MCPを活用し、デザイン仕様をコーディングエージェントに直接同期させることで一貫性を維持している。
- •Figma Makeによる迅速なプロトタイピングで対話型機能の開発を加速し、顧客のロードマップ検証を効率化した。
創業3年のカスタマーエクスペリエンスプラットフォームであるDecagonは、AI統合型デザインワークフローを活用して製品開発を加速させている。設計チームはエンジニアと連携し、一貫性の課題を解消するために「Deco」という統合デザインシステムを構築した。Figma内に構築されたこのライブラリには、数百のコンポーネント、スタイル、変数が格納されており、開発者とデザイナー間で共通の言語として機能する。ライブラリの分析によると、30日間で数万件のインサートが記録され、社内全体での広範な利用が確認された。
デザインとコードの整合性を維持するため、DecagonはFigma MCP（Model Context Protocol）を導入した。これは設計の意思決定をコーディングツールに直接つなぐサーバーである。これらのデザインコンポーネントをStorybookに統合し、コーディングエージェントにコンポーネントライブラリへのアクセス権を与えることで、手動での仕様エクスポートや反復的な手直しが不要となった。プロダクトデザイナーのジェニファー・シュー(Jennifer Xu)は、コーディングエージェントがFigmaの情報を直接読み取ることで高精度なコード基盤を生成可能になり、不整合の防止と微細な技術調整にかかる時間の削減を実現したと述べている。
顧客のフィードバックがDecagonの製品ロードマップの約70パーセントを左右するため、迅速なプロトタイピングが開発プロセスの鍵となっている。チームはFigma Makeを利用して複数のプロトタイプを同時に作成・テストし、設計サイクルの早い段階で機能的なモックアップを顧客に提示している。このプロセスは、インタラクティブなダッシュボードや分析チャートといったデータ集約型の機能開発に特に有効である。視覚的なプロンプトを通じてツール内で設計を反復させることで、初期コンセプトから開発者が実装可能な出力までの時間を大幅に短縮した。プロダクトディレクターのビハン・ジャン(Bihan Jiang)は、高精度なプロトタイプを迅速に構築することで、デザイン品質を損なうことなく顧客の特定のニーズにより効率的に対応できると説明している。