はじめに

うーむ、久しぶりにこんな技術ネタでブログを書くことになった。最近のAIコーディングブームに乗っかって、いろいろ試してみたんだが、結果的に時間を大量に無駄にしてしまった話をしたいと思う。

そして、その過程で発見した「プロジェクト完成度の法則」について語ってみたい。これは、AIコーディングに限らず、すべての開発プロジェクトに当てはまる重要な法則だと思う。

まあ、アクセス数も増えてきているし、こういう実体験ベースの話も需要があるんじゃないかと思うんだよね。

プロジェクト完成度の法則を実証する体験

この法則を実感したのは、以下のような体験からだった。

パターン1：0％スタート（失敗例）

「ブログシステム作って」とAIに頼む
↓
いかにもそれっぽいコードが出力される
↓
実際に動かそうとするとエラーの嵐
↓
修正に修正を重ねるが、新しい問題が次々発生
↓
結果：何日も格闘して結局使い物にならない

パターン2：100％完成プロジェクトの活用（成功例）

既に動いているオープンソースプロジェクトをベースにする
↓
AIに「この機能を追加して」と依頼
↓
既存の構造に沿った修正案が提示される
↓
結果：短時間で安定した機能追加が実現

この違いは何か？土台の有無なんだよね。

なぜAIは「雪の家」しか作れないのか

AIコーディングの本質的な問題は、パクりコードの寄せ集めだということ。GitHubにあるコードや、Stack Overflowの回答、チュートリアルサイトのサンプルコード...そういうのを適当につなぎ合わせてるだけ。

だから、全体としての整合性がない。

例えば：

フロントエンドはReact（の古いバージョン）
バックエンドはFlask（セキュリティガバガバ）
データベースはSQLite（本番環境に不適）

それぞれは動くかもしれないけど、組み合わせた時の整合性なんて考えてない。

しかも、AIって「高機能にしよう」とする傾向があるから、こっちは「簡単なブログシステム」って言ったのに、勝手にユーザー認証機能、コメント機能、管理画面、メール通知機能...なんでもかんでも付けてくる。

結果、複雑すぎて自分でも理解できない「雪の家」の完成。

イメージで言えば「子供のお遊び」レベル。試験的なものとか、とりあえず見かけ上動いているデモとか、そういうレベルなら全然イイんだけどね。本格的な開発には使えない。

ワンショットコードの現実

結論から言うと、AIがワンショットで出してくるコードで、そのまま動くものなんてほぼない。たまに動くとしても、それは本当に簡単なものか、運が良かっただけ。

「Hello World」レベルなら動くかもしれないけど、実用的なアプリケーションを作ろうと思ったら、結局は自分で書き直すことになる。それなら最初から自分で書いた方が早いんじゃないか？って思うよね。

発見：プロジェクト完成度の法則

数ヶ月間のAIコーディング格闘を通じて、重要な法則を発見した。これを「プロジェクト完成度の法則」と呼んでいる。

【プロジェクト完成度の法則】

100％完成しているプロジェクト → そのまま完成度高いレベルで使える
0％から始めるプロジェクト → AIでの成功率は0％

この法則は、家の建築に例えるとよく分かる。

雪で作った家は気温で溶ける。泥の家も雨で崩れる。でも、鉄筋コンクリートの家は台風が来ても大丈夫。AIが生成するコードは、見た目は立派だけど、構造的には「雪の家」「泥の家」レベルなんだよね。

つまり、屋台骨ができるまでは自力でやらないとダメ。やっぱり家と一緒だよねえ。

ゴミコードリポジトリの完成

気がついたら、自分のGitHubリポジトリには、「何か分からん状態で大量ゴミぶら下げて動いているプロジェクト」が量産されていた。本当に情けなくなるよ...

コミットログを見ると、「AI生成コード追加」「修正1」「修正2」「また修正」「やっぱり書き直し」みたいな感じで、まともな開発の軌跡が全然ない。

プロジェクト完成度の法則に基づく正しい開発戦略

この法則を理解してから、開発戦略を根本的に見直した。

鉄筋コンクリートの家を建てる手順

STEP1：自力で屋台骨を構築（0%→30%）

プロジェクト構造の設計
基本的なアーキテクチャ
コア機能の実装
セキュリティ設計

STEP2：機能別スニペット集で補強（30%→80%）

データベース接続のスニペット
ユーザー認証のスニペット
APIエンドポイントのテンプレート
フロントエンドのコンポーネント

STEP3：AIに細部の作業を依頼（80%→100%）

テストコードの自動生成
ドキュメント作成
コードレビュー
バグの原因調査

完成度別：AIとの適切な付き合い方

0%-30%（構築期）：AIに依存してはダメ

全体設計は自分で考える
コア機能は自分で実装
セキュリティは自分で設計

30%-80%（成長期）：選択的にAIを活用

動作が確認できる小さな機能単位で利用
既存コードとの整合性を常にチェック
必ず自分でテストしてから組み込む

80%-100%（仕上げ期）：AIに丸投げOK

動かない原因調査とか、そういう難解な作業
テスト自動化
ドキュメント整備
メンドクサイものはAIに丸投げがベター

プロジェクト完成度の法則が教えてくれること

この法則から分かるのは、ある程度プログラム経験者なら理解できる重要な真実：

結局、最初からAI提案のものは「どっかのパクりコードの寄せ集め」に過ぎない。ワンショットで出されたコードは、ほぼ動かないと考えた方がいい。たまたまラッキーなものや、難易度の低いものは可能だが、それは例外。

気がついたら、自分のGitHubリポジトリには「何か分からん状態で大量ゴミぶら下げて動いているプロジェクト」が量産されていた。本当に情けなくなるな...

でも、この経験も無駄じゃなかった。プロジェクト完成度の法則を発見できたからね。

これからのプログラミング学習

これから何年かこの業界にいると思うけど、やっぱり基本的なプログラミング能力は必要だと思う。AIがコード書いてくれても、それを読んで理解できなかったら意味がない。

特に、ある程度のプログラム経験者なら、AIが生成したコードの問題点は分かってくると思う。逆に、初心者がいきなりAI使ってコード書こうとすると、もっと大変なことになりそう。

「AIがあるから勉強しなくていい」じゃなくて、「AIを使いこなすために基本を学ぼう」って考え方の方が建設的だよね。

まとめ：プロジェクト完成度の法則を活用しよう

【プロジェクト完成度の法則】

100％完成 → 完成度高いレベル
0％スタート → 成功率0％

この法則を理解して、適切にAIを活用すれば、開発効率は格段に向上する。雪の家じゃなく、鉄筋コンクリートの家を建てよう。

屋台骨は自力で。細部はAIと協力で。面倒な作業はAIに丸投げで。

この使い分けができれば、AIコーディングも怖くない。また面白いネタがあったら書いてみるつもりです。