はいどうも。MotherComputerに咲く一輪の薔薇こと yukinag です。
会社のAIアドベントカレンダーに参加しています。

今回はですね。AIアドベントカレンダーということなのでね、思い切って大きいことやってみようと、北海道はでっかいどうだぞ、ということでね。（？）

AIで新サービスリリースしてみたぽよ

というのを書いていこうかなと。

いつも通り、ユーモアたっぷりでお送りいたします。
会社のアドベントカレンダーなのにそんなんでいいのかって？ダメだと思います多分。

結論

無事リリースできました。
https://cloudportjob.com/
（本記事公開から２週間後をめどに一般公開は一度終了させていただきます。ご容赦ください）

じゃあどんなふうにAIとお仕事したかってそこが知りたいんだよって話ですよね。
備忘録としてカキコカキコしていきますね。

まずサービス何なの（今さら）

「CloudPort」という名前の通り、“クラウド人材 × 案件”を探しやすくする系のサービスです（ざっくり）。
作ってる途中、何度も自分にこう言い聞かせました。

「作りながら用途を固めるな」
「作りながら用途を固めるな」
「作りながら用途を固めるな」

……無理でした。AIが速すぎて、用途が置いていかれます。

とはいえ最低限として、

• ユーザー登録・ログイン
• プロフィール
• 案件登録
• 応募
• オファー
• 契約
• 決済（デモ）
  みたいな「サービスとして生きていくための骨格」は、AIと一緒にちゃんと作りました。

mdを食わせるとファイルが生える

まずこんな感じでサービスの概要やらスペックやら技術選定やらについてまとめたmdファイルを作ります。

え？それが大変だろって？いい質問ですね。

コツはですね、このmdファイル自体をAIに作らせちゃうことです。
「こういうサービス作ってド○えもん」ってAIに聞くじゃないですか。
そうすると、ここはどうする？あれはどうする？って尋問が始まりますから。正直に答えてください。
いくつか質問に答えると、上記のようなmdファイルをAIが作成してくれます。

mdに入れておくと強い項目（おすすめ）

AIに「全部いい感じにして」をやると、全部“それっぽく”なって終わります。
なのでmdには、最初からこのへんを書いておくと勝率が上がります。

• 目的 / 誰の何を解決するか（1〜3行で）
• MVPの範囲（やる / やらないを明記）
• 画面一覧（ルーティングの叩き台）
• データモデル（仮でも良い）
• 権限（未ログイン/ログイン/管理者など）
• 非機能（最低限でOK：セキュリティ/コスト/速度/ログ）
• デプロイ方針（例：AWS SAMでサーバレス、など）

ココ重要：**「やらないこと」**を書くだけで、AIが暴走しにくくなります
何も書かないと、AIは親切心で宇宙を創造し始めます。

例：僕がよく使う“md生成”のプロンプト

（ニュアンスだけ伝わればOKなので短めに）

あなたはプロダクトのテックリードです。
これから作るWebサービスの要件定義をmarkdownで作ってください。

- 目的：
- ユーザー：
- MVPスコープ：
- 画面一覧：
- API一覧：
- データモデル案：
- 非機能要件：
- 技術選定（バックエンドはサーバレスでAWS、IaCはSAM）：

不明点は先に質問してください。

で、作ったmdを食わせるとどんどんファイルを作ってくれるわけですね。

事前にmdで「バックエンドはサーバレスでAWSに構築！」ってお願いしていたので、aws sam 関連のデータも作ってくれていますね。
いやあ優秀だ。私なら一通り作るのに半年はかかるでしょう。

そんなこんなでAIと引き続きやり取りしていくとですね。

まず初版のシステムが出来上がりました。
デザインなどは後で対応するとして、新規登録やログイン機能なども正常に実装されているのでまずまずの出来でしょう。

プロフィール画面なんかもまずまずの出来です。

決済などの厄介な機能も、こんなに雑なプロンプトで実装を進めてくれます。

ここで一旦：AI開発の“現実”

AIが書いたコード、だいたい動きます。
でも、だいたい変なところで死にます。

僕が遭遇しがちな「AIあるある」を置いておきます。

• 依存関係のバージョンが微妙に合ってなくて落ちる
• envの名前が画面とバックエンドで食い違って死ぬ（.env宗教戦争）
• リダイレクト/認可が“それっぽい”けど穴がある
• 決済は動いてるけど、Webhookや失敗時リトライが雑（ここは要注意）
• 例外処理が「console.log して終わり」になりがち（おい）
• 「後で整えるね！」と言ったまま二度と整えない（AIも人間も）

なので、僕の中では役割分担はこうでした。

AIにやらせると強い

• スキャフォールド/雛形生成（爆速）
• 画面の量産
• ちょい実装（CRUD系）
• エラーの原因候補リストアップ
• 文章化（README、利用手順、運用メモ）

人間（ぼく）がやるべき

• 要件の線引き（MVPスコープ決め）
• セキュリティ・権限・課金の整合性チェック
• 監視・ログ・運用（あとコスト）
• マージ判断（これヤバくない？を嗅ぐやつ）

AIは「書く」のが得意。
人間は「決める」のが得意。
ぼくは「悩む」のが得意。

デザインの修正

しかしデザインがいけてない。ざ、AIが考えたシンプルデザインって感じ。
なんか一手間入れたい。
でもデザインの勉強はしたことがない、困りましたねえ。。

おやおや？こんなところに神のプロンプトが落ちているぞ。

こいつを食わせてみましょう。

あ〜ら不思議、デザインテーマをばっちばちに考えてくれます。
で、出来上がったデザインがこちらってわけ。

かかった時間

11月の中頃に着手し始めたので、概ね1ヶ月程度でリリースまでこぎ着けました。
AI,とんでもないですね。

ただし補足：AIが速いぶん、意思決定の遅さがボトルネックになります。
（例：サービス名、導線、料金体系、文言、利用規約っぽいやつ…全部“決め”が必要）

今からやる人向け：僕の“AI開発”テンプレ

最後に、これからAIでサービス作る人向けのテンプレ置いときます。

1.最初に作るmd（骨格）

• 目的 / MVP / 画面 / API / データ / 権限 / 非機能 / デプロイ

2.AIへの指示の型

• 「不明点は先に質問して」
• 「やらないことはこれ」
• 「差分だけ提案して」（丸ごと書き換え事故を防ぐ）
• 「実装後に動作確認手順も書いて」

3.リリース前チェック（最低限）

• 認証/認可（未ログインで触れちゃいけないとこ触れない？）
• env漏れ（本番とローカルで名前ズレてない？）
• 例外処理（ユーザーが困らない？）
• ログ（何かあった時に追える？）
• コスト（無限に課金されない？）
• 決済（失敗/キャンセル/二重決済/通知/Webhook）

まとめ

• AIにmd（要件の骨格）を作らせる
• そのmdをAIに食わせて雛形〜実装まで一気に進める

“まあ動く”が出てくるので、最後は人間が

• 仕様の線引き
• セキュリティ/課金/運用
• デザインの制約付け
  を締める

という感じで、約1ヶ月で新サービスをリリースできました。

AIは魔法です。
ただし魔法には副作用があります。

• 「爆速で進む」
• 「決めないと詰まる」
• 「決めたと思ったらAIが別案を出してきて迷う」
• 「そしてまた決めないと詰まる」

はい、無限ループ。

でもこれ、個人開発だけじゃなくて、チーム開発でも確実に武器になります。
来年のアドベントカレンダーでは、サービスを2つリリースできるかもしれません。
（そして僕の寿命が2つ減ります）

ではまた。