Figr

Context PodsはFigrが製品を学ぶ場所だ。PRD、文書、リサーチのメモ、録画、分析ファイル、製品のツアーをPodに読み込むと、エージェントは応答のたびにその素材を引き出す。容量の上限はプランごとに決まり、無料版の200 MBからEnterpriseの個別上限まで広がる。Pod内のセマンティック検索もプランが上がるほど良くなる。ここがプロンプト型ツールとの分かれ目であり、エージェントが白紙ではなく実際の製品について考える。

FigrはUXの判断をレビューし、チームが遅れて気づきがちな問題に印をつける。疑問を確かめる質問を投げ、フローと状態を整理し、エッジケースを見つけ、各判断の裏にあるトレードオフを説明する。レビューは使いやすさの指摘、リスクの説明、実際のフローに紐づく優先案を返し、ある判断がユーザーを助けるのか損なうのかも示せる。QAでようやく欠陥を見つけるチームにとって、同じ目線の点検を前倒しできる。

Figrは出力をデザインシステムに固定し、生成した画面がテンプレートではなく自社製品に見えるようにする。コンポーネント、トークン、視覚ルールに従い、システムから外れた判断を早く検知し、作業の進行に合わせてトークンとコンポーネントを当てていく。Starter以上なら複数のデザインシステムを同じワークスペースに置き、共有システムを土台にし、Storybookでコードからシステムを取り込める。結果として、デザイナーが使う前に作り直す画面が減る。

成果はFigrとチームがすでに使うツールの間を往復する。Figmaから取り込んだ画面やライブラリを読み込むと、エージェントがスタイル、トークン、コンポーネント、パターンを見分け、整理して再利用できるようにする。書き出しはAuto Layout、トークン、コンポーネントを付けてFigmaへ戻り、ReactとTypeScriptのコードとして出ることもある。この流れがあるからこそ、小さなチームはFigrの成果を出発点として扱え、使い捨てのモックアップにしないで済む。

Figrは分析データと製品文書を読み込み、意見ではなく数字でデザイン判断を支えられる。公式サイトの例では、エージェントが転換率を業界中央値と比べ、差をユーザーが離脱する具体的な手順に分解し、どこに手を入れるべきかを示す。提案には参照したファイルが添えられ、根拠が表に出る。方向性で議論になるチームでは、自社データの証拠が議論を短くする。

Figrはセッションをまたいで文脈を保ち、チームで共有できる。Starterは1席、Maxは共有クレジット、リアルタイム共同編集、コメント付きで最大3つの有料席に増え、Enterpriseは席数無制限と席ごとのクレジット予算を開く。管理機能も同じ線上で広がり、Starterのワークスペース設定から、Enterpriseのきめ細かなRBAC、監査ログ、アクティビティの書き出しまで揃う。データ保管場所、Google・Okta・カスタムSAMLのSSO、AES-256暗号化がセキュリティ面を締める。