Vibe Codingでアプリ10本作成チャレンジ

はじめに

2025年のゴールデンウィーク、私は**「10本のアプリを開発する」**という目標を立てました。

普通なら私のスキルとスピードでは1本作るのが精一杯。しかし、先月知ったVibe Codingという手法で**AI（ChatGPT / Claude）**の力を借りれば、劇的に生産性が上がるのでは？と考えました。

普段からTwilioの小規模デモアプリを多く開発している私にとって、これは新技術を試し、AIとの効率的な開発プロセスを確立する絶好の機会でした。

結果——
合計7日間で10本。
このチャレンジは成功に終わりました。無事に10本にわたるアプリの作成が完了しました。
このときに作ったアプリについては、後日ブログに書きます。

ちなみに、このブログは完全に私の個人的な感想になりますので、体験談を聞きたい方は読み進めてください。

利用したAIは以下になります。
Opne AI : ChatGpt / codex
Anthropic : Claude / Claude code

AIによるアプリ開発の特徴

AIとの共同開発で特に印象的だった点：

• 脅威の開発スピード: 従来なら数日かかるプロトタイプが数時間で完成
• 最小限のデフォルトUI: 指示がなければシンプル、明確に指示すれば洗練されたUIに
• AIの個性: ログ出力に絵文字や励ましコメントが登場（これは本当に要らない）

困難だったこと

• 失敗時の「デモモード」提案
  同じ機能の実装に失敗が続くと、AIが「簡易版のデモモード」を勝手に作る
• トークン消費の急増
  同じエラーが解決せずに複数回の書き直しでトークン消費量爆増（私はClaudeのMaxプラン加入に…）

Twilioデモ開発時の工夫

Twilio SDKのバージョン互換問題に直面：

• SDKバージョンを明示的に指定
• 最新の公式ドキュメントURLをAIに提示
• 公式サンプルコードを必ず確認

これにより古いコードの自動生成を回避できました。

アプリ10本チャレンジで作成したアプリの一例

Webサイト x 6, ブラウザ拡張 x 2, Macアプリ x 2 で作成しました。

1. 翻訳機能付きTwilioブラウザ電話

リアルタイムで発言を選択言語に翻訳。ブラウザ電話を使って自分で話した内容が翻訳されて聞こえてきます。

2. リストファイルを使った自動架電ツール

CSVから電話番号を読み込み自動発信。昔から何度も作られてるけど、再トライ。

3. LocalTube

ローカル動画をYouTube風UIで閲覧・再生。FFmpegのバッチ処理でサムネ生成を効率化。

失敗から学んだ教訓

• エラーは自分で修正方針を示す
  でないとAIが勝手に機能の全部を削除することがある
• バージョン指定は必須
  Twilio Voice JS SDKは古い1系でコードを生成されがち
• AIに丸投げしない
  問題解決に人間も積極的に介入する。自分の知らないことを挑戦させるなら代償を伴うことも（大量のトークン消費)

Vibe Codingの活用法

Vibe Codingの主な効果：

• 自然言語からの迅速なコード生成
• 思いつきを後からどんどん実装できる
• コードの最適化提案とデバッグ
• プロジェクト設計のサポート

TwilioなどAPI活用プロジェクトや小規模プロジェクトで特に有用。ドキュメント調査の手間が大幅減。

GWチャレンジで得た教訓

1. Vibe Codingでも事前準備があれば、開発速度は早い
   アプリリスト、技術スタック、APIキーを事前用意
2. タイムボックス開発
   各アプリに時間制限。優先機能に集中
3. 小さな成功体験
   動作するアプリの完成が学びとモチベ向上につながった

まとめ

AIとの開発は明確な指示と戦略があれば、非常に効率的。

GWチャレンジを通じて、AIの強みを引き出し、自分の技術力も大幅に向上できました。
って勘違い出来るレベルで作れます。
正直自分が仕事でつくるような小規模デモアプリならば、かなり効率的に作っていけそうだと感じました。
Vibe Codingというラフな開発手法を経験したことで良し悪しが分かったので、自分のスタイルに合うようなAIとの開発スタイルを確立していきたいと思います。

これからAIとの開発に挑戦する方へ：

• 明確かつ具体的な指示を出す
  • 曖昧な説明や機能の情報では、目的としたものは出来ない
• 自分の理解範囲内の技術を選ぶ（トークン消費を抑える）
  • 自分で理解できていないと、的確な指示を出せない
• 段階的に機能追加＆テスト
  • 機能開発を少しづつ進めていくことで、回復可能な状態になり戻しやすい
• 時間制限を設け、再度出直すことも検討しながら進める
  • AIは指示通りに進むが、人間による見極めが重要で、エラー発生が多いのであれば、仕様を変えて出直すのがよい

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それではまた次の機会に