Figmaは最近、開発者モードを全面的にアップグレードし、カラフルなインタラクティブなコメントシステムとModel Context Protocol（MCP）プロトコルの大幅な改善を発表しました。このアップデートは業界で設計と開発の協力分野における重要な突破と見られ、従来の設計引き継ぎプロセスを根本的に変える可能性があります。

カラーフォームコメントシステム：コミュニケーションの混乱時代を終わらせる

新バージョンの開発者モードの最大の目玉は、カラフルなインタラクティブなコメント機能の導入です。デザイナーはデザインファイル内で、異なる色のコメントを使用してさまざまな情報をマークできます。例えば、インタラクションロジックには青、スタイル規格には緑、アクセシビリティ要件にはオレンジを使用します。このような直感的な色分けシステムにより、開発者は設計意図を迅速に理解でき、以前のように頻繁な質問や確認を繰り返す必要がなくなります。

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さらに注目すべきは、これらのコメントが動的な関連性を持っている点です。デザイナーがレイヤーを変更すると、関連するコメントは自動的に位置と内容を更新し、情報が常に同期した状態を保ちます。コメントはキャンバスのズームレベルに応じてスマートに表示または非表示されるため、情報の可視性を確保しながらも、デザインビューの整潔さを維持しています。

大規模なチーム向けには、FigmaはプラグインAPIをサポートしており、企業ユーザーは一括でコメントを作成および管理できます。これはプロジェクトの協力効率を著しく向上させます。複雑なデザインシステムを持つ会社にとって、これは重要な生産性ツールです。

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MCPプロトコルのアップグレード：AI補助開発の新時代

MCPサーバーのアップグレードは、今回のアップデートの中で最も画期的な改善かもしれません。新バージョンは開発者コメントの伝送だけでなく、ローカル画像、SVGリソース、およびデザインシステムの構造化データの処理もサポートします。これにより、AIコードツール（例：VS Code内のCopilot、Cursor、Claude Codeなど）はより豊富なデザインコンテキスト情報を取得できるようになりました。

具体的には、MCPはデザインシステム内のすべての変数—色値、間隔規格、角丸パラメータ、フォント設定など—を直接AIツールに渡すことができます。開発者がAIを使ってコードを生成する際、出力結果は厳密に定められたデザイン規格に従うため、手動調整の作業量を大幅に削減できます。

ローカルリソースの転送機能も印象的です。開発者はアイコンを手動でエクスポートしたり、プレースホルダを使ったりする必要がなくなりました。MCPサーバーはデザインファイル内のすべての画像とSVG資産を自動的に提供します。このシームレスな統合により、デザインと最終的なコードの高い整合性が保証されます。

デザインからコードへ：プロセスの革命

Ready for DevビューとFocusビューなどの新機能により、デザイン引き継ぎプロセスがさらに簡素化されました。開発者はReady for Devビューで「開発準備完了」とマークされたすべてのデザインを迅速に確認でき、Focusビューでは単一のデザインに関する詳細情報を提供します。これにはレイヤー構造やバージョン履歴の比較が含まれます。

追加のグリッドサポートとインタラクティブなチェック機能により、開発者は反応型デザインの動作を直感的に検証できます。Figma for VS Code拡張機能を通じて、開発者はIDEで直接デザイン変更通知を受け取ることができ、古いデザインに基づいて開発するような場面を回避できます。

アクセシビリティデザインのサポートも強化されています。デザイナーはIncludeプラグインなどのツールを使って、a11yに関連するコメントをより簡単に追加できるようになります。これにより、最終的なコードがアクセシビリティ基準に適合していることを保証できます。包容性デザインに注力するチームにとっては、大きな進歩です。

業界への影響と将来展望

このアップデートは、Figmaがデザインからコードへの協力分野でさらにリーディングポジションを確立していることを示しています。MCPサーバーは構造化データと豊富なデザインコンテキストを提供することで、AIツールの「推測」行動を大幅に減少させ、生成されたコードが実際にプロジェクトのニーズに合致するようにしています。

Figmaは今後、リモートMCPサーバーのサポートを追加する予定です。これにより、デスクトップアプリケーションへの依存が解消され、コードベースとの深く統合がさらに強化されるでしょう。これらの改善により、チーム協力の技術的なハードルが低下し、より多くのノンプロフェッショナルユーザーが効率的な協力を享受できるようになるでしょう。

ただし、一部の開発者は、MCPの設定と最適化にはある程度の技術的背景が必要であり、学習曲線があると指摘しています。また、AIによって生成されたコードの品質は向上していますが、複雑なプロジェクトでは依然として人間によるレビューが必要です。Figmaはユーザーからのフィードバックに応じてこれらの機能を継続的に最適化していくと述べています。これは、設定プロセスの簡略化と、より多くのインタラクティブな機能への対応を含みます。

結論