CSV Populateを試してみた

本記事について

Figmaのプラグイン機能CSV Populateを試した経緯や手順について書いています。
※Figmaのプラグインとは、Figma内でデザイン制作する際に利用できる拡張機能の総称です。

誰のための記事？

「KA法などを使ってリサーチ結果を分類、分析している方」
「csvやExcel、GoogleSpreadSheetなどのデータを付箋に起こすのが面倒な方」
「作業の時間を減らして頭で考えたり、構想を練る時間が欲しい方」

CSV Populateを試してみた

試してみようと思ったのは、UXデザインのイベントでCSV Populateを使用して一瞬でFigma上の付箋にデータ起こせていたのがすごいと思ったのがきっかけです。私はUXリサーチャーというお仕事をしています。お仕事の中で、ユーザーインタビューやアンケート結果をKA法などを使用して分析することがあります。その際、GoogleSpreadSheetなどに入った大量のデータを分類するのはSheet上では見辛く、やりづらいです。以前、FigmaのGoogle Sheet　Syncというプラグインを試しましたが、それよりも便利だと思いました。

CSV Populateとは？

CSVデータをテキストレイヤーに入力し、新しい要素を自動生成するFigmaのプラグインです。

参考：CSV Populateサイト

準備するもの

• 分析分類したいcsvデータ(インタビューやアンケートのデータ）
• FigmaのDesign File

手順

• CSV ファイルを作成またはExcelやGoogleSpreadSheetからエクスポートします。
  参考：元データ（内容はフィクションです。）
  
  CSVダウンロード方法
  

• FigmaのプラグインからCSV Populateを選択します。
  

• Figmaのテキストレイヤーの名前をCSVのヘッダーに合わせて変更し、データを適用させたい場所の頭に "#"を付けます。
  

• クローンしたい要素のトップレベルとテキストレイヤーを検索するプラグインを選択し、反映させたいCSVファイルを選択します。
  

• Populateボタンを押します。
  ※一瞬なので瞬きせずにご覧ください。
  

後は書き出した付箋に対して、コード化、カテゴリー化を行っていきます。
少しでもリサーチや作業工数が膨大になっている方のヒントになれば幸いです。

注意点

• 情報が同期している必要がないもの(後から元データの値が変わるものには向いていません）
• 後から元データと照合して振り返れるようナンバリングいただくことをおすすめします。

以上。