Figma AIでWebコーディングはどこまで自動化できる?〜現場で試したリアルな限界と活用法

「AI×Webコーディング自動化ツール徹底比較」 ~Figma AI、Copilot、Animaなど~ AI仕事術
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🧩 はじめに|Figma AIでWeb制作が変わる?その期待と現実

最近、Figma AIによるデザイン支援やコード自動生成が大きな注目を集めています。

「Figmaでコーディング作業も完結できるのでは?」という期待感から、AnimaBuilder.ioといったFigma対応プラグインが次々に登場。SNSやブログでも「ノーコードでサイト制作できる時代が来た」と話題です。

ですが、実際の現場ではどうなのか?

「知識ゼロでも本当にWebサイトが作れるの?」「業務で使えるレベルなの?」

そんな疑問を持っている方も多いはずです。

私自身、実務でさまざまなツールを使いながら検証してきました。

本記事では、Figma AIとWebコーディング自動化の現状について、できること/できないことを整理してお伝えします。

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🚀 今注目されているAIツール群とその狙い

ここでは、現在多くのWeb制作者が試している主要ツールを、次の3カテゴリで整理します

🧠 AIチャット・補完系

ChatGPT(GPT-4)

Chat GPTロゴ

Just a moment...

よく「コード生成ツール」として紹介されますが、私は補助的な解説用途に特化して活用しています。

たとえば、長く複雑なJavaScriptコードの流れを理解したいときに、コードを丸ごと投げて構造や目的を整理してもらうという使い方です。

すでに配置されているScriptコードが必要か不要か、という検証にはとても役立っています。

一方で、ゼロからコードを生成するのはあまり向いていません。

サンプルのコードを添付して、作りたいコードの仕様(ざっくりでOK)をプロンプト入力するまでは最低限必要です。

出力結果に関しても、自分自身である程度レビューできる事は言うまでもありません。

  • ✅ 向いている:コードの理解補助、構造整理
  • ❌ 向いていない:曖昧なプロンプトによるコード生成(→動かないことが多い)

 

GitHub Copilot

GitHub Copilotロゴ

https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/github/copilot

コード補完支援としては優秀で、特にHTML/CSSの繰り返し処理やよくあるUIパターンに強いです。

Copilot Chatで複数ファイルを参照しながらのレビューも可能ですが、曖昧なプロンプトに対しては、ほぼ確実に“動かないコード”が返ってきます。

Copilotの出力を活用するには、文法や構造の理解・レビュー力がまだまだ必要とされます

このスキルがないままCopilot Chatの自動生成コードに頼ると、「自動生成で修正→動作しない」の堂々めぐりとなってしまいます。

ノーガードで鵜呑みにしてしまうと、大変危険です。

🛠 ビジュアル→コード変換系(Figmaプラグイン)

figmaロゴ

Figma: コラボレーションインターフェースデザインツール
Figmaは、意味のある製品を生み出すための、業界をリードす...

 

Anima・Figma to Code

Figma to Code - Export React, HTML & Vue from any Figma design
Create responsive prototypes, ...

AnimaやFigma to codeは、Figmaで作成したデザインデータからhtmlやcssコードが自動生成されるFigmaプラグイン。

デザインデータを選択すると、あっという間にコーディングが完了します。

革命的なツールだと感じたものの、仕上がりは今ひとつでした。

Figmaで作成したUIデザインから、HTML/CSSを別ファイルとして自動生成。出力結果は「たたき台」としては優秀ですが、そのまま使えるレベルではありません(特に業務用)

具体的な課題:

  • display: flexが適切な場面でもinline-blockで記述されるケースがある
  • 要素の構造が複雑になると、テキスト・画像の配置を誤認識
  • ネーミング規則やセマンティクスも統一感に欠ける

Builder.io

Builder.io: Visual Development Platform
Builder is an AI-Powered Visua...

Figmaと連携し、他のツールよりもやや高精度なHTML/CSS出力が可能です。

特にクラス設計やDOM構造の整合性は比較的整っており、ツールの中では好感触です。

ただし、「既存のHTMLを渡して、そこに対してCSSだけ自動生成する」といった高度なカスタマイズ支援は未対応

ある程度の精度が出せる分、ノンコーダーが完全に使いこなすのは難しい印象です。

総評:「簡単だが精度が低い」vs「精度が高いが難しい」

どちらかに振れがちで、今は**“その中間点”を探る過渡期**です。

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🧪 実際に「できたこと/できなかったこと」

ここでは、私の実務体験を元に、各種ツールで実現できた内容と、限界を感じた点を整理します。

項目

できること

難しい・補足が必要

HTML/CSSの雛形作成

CopilotChatGPTで可能

命名規則の統一、アクセシビリティの配慮は必要

繰り返しUI(カードなど)

Copilotで高速に生成可能

表示崩れや細部調整は人力で

Figma → HTML変換

AnimaBuilder.ioである程度OK

JS実装やパフォーマンス最適化には不向き

完全自動化

×

知識ゼロでの自動化は現時点では非現実的

 

🧭 結論|“すべて任せる”時代ではないが、“脱・手書き”は始まっている

AIやFigmaプラグインでWeb制作の工程が変わり始めているのは事実です。

しかし、「ノーコードで全部解決」は幻想であり、“半自動化”と“補助的活用”が現実的な選択肢です。

今はむしろ、自分のスキルを加速させるためのAI活用が鍵です。

そして最後に、これだけは伝えたい。
「AIに仕事を奪われる」のではなく、
「AIを使いこなす人に、あなたの仕事が奪われる」

今こそ、AIと共に働くスキルを育てるべきタイミングです。

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