「AIでプログラミングできるらしいけど、本当に使えるの？」
そう思っている方、多いのではないでしょうか。
僕は今、Claude Code（Anthropicが提供するAIコーディングツール）を使って、美容室向けのシフト管理サービス「Shift Bud」を作っています。
約2,400回のコミット（コードの保存）を重ねて、現在はWaitlist（事前登録）を公開するところまで来ました。正式リリースに向けて開発継続中です。
この記事では、「AIコーディングって実際どうなの？」という疑問に、僕の体験をもとにお答えします。
デモを公開中です
興味がある方は Shift Bud で実際の画面を見られます。
作っているもの：Shift Bud
どんなサービス？
美容室・サロン向けの「シフト作成」を助けるWebサービスです。
できること:
- スタッフがスマホで「休み希望」を出せる
- AIが自動でシフトの「たたき台」を作る
- 法律で決まっている休憩時間などをチェック
シフト作成って、意外と時間かかるんですよね。「誰がいつ休みたいか」を確認して、「偏りがないか」をチェックして...その「面倒な部分」をAIに任せられるサービスです。
使った技術（ざっくり）
| 何に使う | 技術 |
|---|---|
| サーバー側 | TypeScript + Fastify |
| データベース | PostgreSQL（Neon） |
| 画面側 | Next.js + React |
| AI連携 | OpenAI / Claude / Gemini |
| インフラ | Google Cloud + Vercel |
Claude Codeとは？
AIと一緒にコードを書くツール
Claude Code は、Anthropic社が作った「AIコーディングアシスタント」です。
普通のチャットAIとの違いは:
- ファイルを直接読み書きできる
- コマンドを実行できる
- プロジェクト全体を理解してくれる
つまり、「コードを教えてもらう」だけでなく、「一緒にコードを書いてくれる」感覚です。
使い方のイメージ
あなた: 「ユーザー登録の機能を作って」
Claude Code: 「了解です。まず必要なファイルを作成しますね...」
（実際にファイルを作成・編集してくれる）
実際の開発フロー
Step 1: 「何を作りたいか」を伝える
最初にやったのは、CLAUDE.mdという「設計書」を作ること。
これはAIに「このプロジェクトはこういうルールで作ってね」と伝えるファイルです。
例えば:
- 「日付はこの形式で保存してね」
- 「必ずこのフォルダ構成に従ってね」
- 「新しい機能はこのパターンで作ってね」
ポイント: AIは「何も言わないと自由に作っちゃう」ので、最初にルールを決めておくのが大事です。
Step 2: 機能ごとに依頼する
大きな機能をいきなり頼むと、AIも混乱します。
なので、小さく分けて依頼しました:
❌ 悪い例: 「シフト管理システムを作って」
✅ 良い例: 「スタッフの休み希望を保存するAPIを作って」
Step 3: レビューして修正
AIが作ったコードは、そのまま使えることもあれば、調整が必要なこともあります。
僕がよくやった修正:
- 「ここの処理、もっとシンプルにできない？」
- 「この変数名、分かりにくいから変えて」
- 「エラーメッセージを日本語にして」
開発フローの図解
基本の流れ
Slash Commandで作業を自動化
慣れてきたら、よく使う作業を「Slash Command」として登録すると便利です。
僕が実際に使っているコマンド:
| コマンド | やること |
|---|---|
/auto:kickoff 123 |
Issue #123の実装を開始。ブランチ作成からPR作成まで一気にやってくれる |
/auto:review 456 |
PR #456をレビュー。問題あれば改善提案、なければ「LGTM」とコメント |
/auto:fix 456 |
レビューで指摘された箇所を修正 |
これにより、こんな流れで開発できます:
1. アイデアをClaude Codeに相談
→ 「シフトの削除機能を追加したい」
2. 実装計画を一緒に考える
→ Claude Codeが必要な変更をリストアップ
3. 「GitHubにIssue登録して」
→ Issueが自動作成される
4. /auto:kickoff <issue番号>
→ 実装 → PR作成まで自動
5. /auto:review → /auto:fix を繰り返し
→ 品質を上げる
6. 自分の目で最終確認 → マージ
ポイント: 最後は必ず自分の目でチェックします。AIは強力なアシスタントですが、最終責任は人間が持ちます。
AIコーディングの良かったところ
1. 「ゼロから考える」時間が減る
プログラミングって、「何をどう書くか」を考える時間が長いですよね。
AIに頼むと、まず「たたき台」を出してくれます。それを見て「ここは違う」「ここはOK」と判断する方が、ゼロから書くより断然早いです。
2. 知らない技術も使える
僕はバックエンドが得意なのですが、今回はフロントエンド（Next.js）や、使ったことのないサービス（Stripe決済、NeonというサーバーレスDB）も必要でした。
でも、AIに「Next.jsでこういうことしたいんだけど」と聞くと、具体的なコードを教えてくれます。
もちろん、後で自分でも調べて理解しますが、「最初の一歩」のハードルが下がります。
3. ドキュメント作成も手伝ってくれる
コードだけでなく、ドキュメントも作ってくれました。
- API仕様書
- 設計ガイド
- README
特に、「このコードの説明を書いて」と頼むと、分かりやすい説明を生成してくれます。
AIコーディングで困ったところ
1. 複雑な判断は苦手
「この設計でいいかな？」という判断は、まだ人間がやる必要があります。
AIは「指示されたことを実装する」のは得意ですが、「何を作るべきか」を決めるのは人間の仕事です。
2. 大規模な変更は慎重に
「ファイル構成を全部変えて」のような大きな変更は、予期しない問題が起きやすいです。
僕は、大きな変更は小さなステップに分けて、一つずつ確認しながら進めました。
3. 同じミスを繰り返すことも
AIは「前に言ったこと」を忘れることがあります。
なので、重要なルールはCLAUDE.mdに書いておいて、「毎回読んでくれる」状態にしておくのが大事です。
システム構成（ざっくり図解）
初心者が始めるなら
小さく始める
いきなり大きなサービスを作ろうとせず、まずは「ToDoアプリ」「メモアプリ」など小さなものから。
AIに「ToDoアプリを作りたい。最初に何をすればいい？」と聞くところから始めてみてください。
CLAUDE.mdを作る習慣
プロジェクトのルートに、「このプロジェクトのルール」をまとめたファイルを作りましょう。
最初は簡単でOK:
- 使う言語
- フォルダ構成
- 命名規則
これだけで、AIの出力が安定します。
分からないことは聞く
「このエラー、何が原因？」
「この書き方、もっと良い方法ある？」
遠慮せず聞いてください。AIは何回聞いても怒りません（笑）
まとめ
Claude Codeを使ってSaaSを作っている感想:
できていること
- 2,400コミットを超える開発
- Waitlist公開までこぎつけた
- 1人でも本格的なアプリ開発
注意点
- 設計判断は人間がやる
- ルール（CLAUDE.md）を最初に作る
- 大きな変更は小さく分ける
AIコーディングは「魔法」ではないですが、「強力なアシスタント」として活用できます。
興味がある方は、まず小さなプロジェクトで試してみてはいかがでしょうか。
Shift Budのデモを公開中！
実際にどんなサービスを作っているか、デモ環境で体験できます。
美容室・サロンでシフト作成に困っている方は、ぜひWaitlistに登録してください。
関連リンク
- Shift Bud - デモ・Waitlist登録
- playpark LLC - 運営会社
- Zenn版の記事 - より詳細な技術解説
- Claude Code 公式 - 公式ドキュメント