AIでFigmaワークフローを自動化する

• 課題 : さまざまなチームメンバーがFigmaファイルに残した大量のコメントを一つひとつ確認・分類し、有用なインサイトとして要約するのに多くの時間がかかる
• 解決策 : AIを活用してFigmaコメントを自動分類し、Google Docsに構造化された要約版を生成する自動化システムを構築
• 成果物 : ボタンを1回押すだけで15秒以内にFigmaコメントの要約文書を生成。設定した時間間隔に応じて自動で要約レポートを生成するよう自動化

段階別の構築方法

• 1段階: Make.comの設定

  • Zapierと似たノーコード自動化プラットフォーム
  • FigmaのList Commentsコンポーネントを追加: Figmaファイルのコメントを取得するために使用
  • ファイルIDを入力: FigmaファイルURLからファイルIDを抽出して入力
  • コメント数の上限を設定: 1回で取得するコメント数を設定して自動化の実行速度を調整

• 2段階: データの整形

  • 不要な情報を削除: コメント以外のデータ（例: タイムスタンプ、IDなど）を削除し、AIが正確な情報を処理できるようにする

• 3段階: Google Gemini AIの設定

  • 理由: 無料に近いコストと寛大な利用上限を提供
  • モデル選択: Gemini 1.0 Proモデルを使用
  • APIキーの取得: https://ai.google.dev/ でAPIキーを発行
  • ユーザー入力テキストの構成: AIにコメントを最大4つのカテゴリーに分類し、各カテゴリーに要約と実際のコメント例を含めるよう指示
  • 詳細設定: 最大出力トークン数を1000に設定して応答の長さを制限し、temperatureを0.1に設定して応答の正確性を向上

• 4段階: Google Docsに文書を作成

  • フォルダを指定: 生成された文書を保存するGoogle Driveフォルダを選択

追加の考慮事項

• AIの応答は常に正確とは限らないため、生成された要約版を確認して信頼性を検証する必要がある
• コメントが頻繁に付くファイルの場合は、自動化の実行を一定時間ごとに繰り返すよう設定し、最新の要約版を継続的に生成できる
• 文書作成時にSlack通知でチームメンバーへ共有し、コラボレーション効率を向上