先に結論
Figma Make の custom skills は、単なる小さな UI 追加ではありません。毎回の長い prompt を Markdown の再利用資産に変えられる 更新です。
特に効くのは、PRD やデザインルールを毎回説明し直していたチームです。/build-from-prd や /follow-ds-guidelines のような skill を 1 本作るだけで、Figma Make をその場の思いつきから、再利用できる試作フローに寄せやすくなります。
一方で、いきなり全社共通基盤として見るのはまだ早いです。現時点では account 単位管理 で、対応モデルも default model と Claude Opus 4.7 に限定 されています。
何が増えたのか
Figma の 2026-05-11 release notes によると、Figma Make は custom skills に対応しました。既存の skill を import することも、Make 上で新規に書くこともできます。
ここでいう skill は、繰り返し使う指示やワークフローを Markdown ファイルにしたものです。Figma は release notes の中で、既存 skill の import、slash command での呼び出し、connector と組み合わせた再利用をまとめて案内しています。
Figma Learn では、skill は Agent Skills specification に沿った 単一の Markdown ファイル で扱うと明記されています。すでに他の agent で使っている skill があるなら、その資産をそのまま持ち込みやすい形です。
いちばん実務に効くのは connector 併用
今回の更新で見逃しにくいのは、skill 単体より connector と同じ prompt で使える 点です。
Figma Learn では、/build-from-prd の skill と Notion や Confluence connector を組み合わせ、仕様書をそのまま試作に落とす例が示されています。つまり Figma Make は、固定の手順だけでなく、外部の最新コンテキストも同時に渡せます。
connector 側のヘルプでは、Figma Make が verified partner MCP connectors として Notion、GitHub、Atlassian、Zapier などを扱えると案内しています。仕様書、タスク、設計ルール、顧客情報の要約を引き込みながら試作できるので、custom skills の価値はここで一段上がります。
毎回 PRD を貼り直す運用なら、まず試す価値があるのは次の形です。
- PRD を読む skill を 1 本作る
- Notion か Confluence connector をつなぐ
- slash command で同じ流れを毎回呼ぶ
これだけでも、試作の再現性はかなり上げやすくなります。
まだ残っている制約
導入前に押さえておきたい制約もはっきりしています。
まず、custom skills は 個人アカウント単位 です。いまは team 共有ではなく、共有したいときは Markdown として export して、相手に upload してもらう形になります。
次に、アップロードできるのは standalone の Markdown file だけです。scripts/、references/、assets/ のような追加ディレクトリ付き skill は使えません。
モデル側の制約もあります。Figma Learn の known issues では、custom skills は default model と Claude Opus 4.7 のみ対応 です。さらに、1 回の prompt で複数 skill を呼ぶことはできず、モデルを切り替えた直後の最初の prompt でも skill は呼べません。
要するに、今の Figma Make custom skills は「何でもできる shared automation」ではありません。個人用の再利用ルールを軽く固定する仕組み と見るほうがズレません。
今すぐ試すべき人
いちばん相性がいいのは、Figma Make をすでに触っていて、毎回似た説明をしている人です。
- PRD から毎回同じ粒度で画面を起こしたい PM
- design system の逸脱を減らしたいデザイナー
- Figma 内で試作しつつ、実装前の手戻りを減らしたいデザインエンジニア
逆に、最初からチーム共有や厳密な権限管理まで求めるなら、まだ待ったほうが安全です。現時点の feature set は、全社標準より 個人や小チームの型化 に向いています。
導入の始め方
おすすめは、skill を増やしすぎないことです。
最初は /build-from-prd か /follow-ds-guidelines のどちらか 1 本で十分です。PRD の構造化か、デザインルールの固定化か、いま一番繰り返している作業から切り出したほうが効果が見えやすくなります。
Figma の設計資産を AI 実装までつなげたいなら、次に読むべきなのは Figma MCP Server と v0、Lovable、Bolt の比較記事 です。試作の前段を広げたいか、設計基盤を残したいか、実装直結に寄せたいかの違いが見えやすくなります。
無料で UI 案を広げる段階と、Figma を最終基盤として使う段階の違いを見たいなら、Google Stitch と Figma を含む比較記事 も参考になります。