はじめに
この記事シリーズでは、プログラミング初心者が生成AIを使ってアプリ開発に挑戦する過程を紹介してきました。環境構築から始まり、要件定義、そして実際の開発まで、一連の流れを生成AIの力を借りながら進めてきました。
この記事では、生成AIを使用して要件定義から開発までを行う中で、感じたことや思ったことを共有します。
「誰に・何を・どのように」という考え方
何かサービスやプロダクトを作るとき、使われる考え方があります。
- 誰に：どんな人に届けるのか（ターゲットユーザー）
- 何を：どんな価値を届けるのか（解決する課題や提供する体験）
- どのように：どうやって届けるのか（システム開発、マーケティング、デザインなど）
この3つはどれも簡単ではありませんが、それぞれ求められるものが異なります。
「誰に」と「何を」は、フレームワークなどを活用しながら、様々な観点から深く考える必要があります。ターゲットの解像度が低ければ刺さるものは作れませんし、提供する価値が曖昧であれば使われるものにはなりません。
一方、「どのように」の部分は、専門的な知識やスキルが必要になるケースが多く、また別の意味でハードルが高い領域だと感じています。
システム開発であればプログラミングの知識、マーケティングであれば広告運用やSEOの知識、デザインであればUI/UXの知識。「作りたいものはあるのに、作り方が分からない」という壁に多くの人がぶつかります。
AIが変えるのは「どのように」の部分
今回、生成AIを使って開発を進めてみて強く感じたのは、AIが大きく効率化できるのは「どのように」の部分ということです。
AIを使用した開発を振り返ると、AIの力を借りることで以下のような壁を越えることができたと感じています。
要件定義の壁
「作りたいものはあるけど、うまく整理できない」という状態から、AIとの対話を通じて、機能の整理やMVPの選定ができました。従来であれば、経験豊富なエンジニアやプロダクトマネージャーに相談しなければ難しかった作業です。
コーディングの壁
プログラミングの知識がなくても、AIにプロンプトで指示を出すことでコードを生成してもらえました。エラーが出ても、エラーメッセージを伝えれば修正案を出してくれます。
設計の壁
データベースの設計やセキュリティの考慮など、初心者だけでは気づきにくい部分も、プロンプトに一言添えるだけでAIが提案してくれました。
このように、「どのように」の中にある専門的な作業の多くを、AIが肩代わりしてくれる時代になりつつあると思っています。
一方で、人間の力がまだまだ必要な部分
AIが「どのように」を効率化してくれる一方で、「誰に」「何を」の部分には、まだまだ人間の力が必要だと感じました。
「どんな人が、どんなことに困っているのか」を見つけるには、日常の中で感じる不便さや、身近な人の悩みに気づく力が求められます。これは、自分自身の体験や他者への共感から生まれるもので、現時点ではAIだけで十分にカバーできる領域ではないと感じています。
AIに「何か良いアプリのアイデアを出して」と聞くことはできます。しかし、そこから出てくるアイデアは一般的なものになりがちです。「自分だからこそ気づいた課題」や「このユーザーのことを深く理解しているからこそ思いつく解決策」は、人間ならではの強みだと思います。
つまり、AIによって「どのように」のハードルが下がった今、より重要になるのは「誰に・何を」を考える力だと感じています。
「作る」のハードルが下がるということ
「どのように」のハードルが下がることは、大きな意味を持っています。
これまで、アイデアを持っていても「プログラミングができないから作れない」「開発を外注する予算がないから諦める」という人がたくさんいました。そのため、「どのように」の壁が、多くのアイデアを実現前に止めてしまっていたと思います。
しかし、生成AIを使えば、プログラミングの経験が少なくても、自分のアイデアを形にすることに挑戦できます。もちろん、AIを使いこなすにもコツは必要です。このシリーズで紹介してきたように、MVP思考で段階的に進めることや、的確なプロンプトを書くことなど、使いながら学ぶべきことはあります。
それでも、「コードが書けなければアプリは作れない」という時代と比べれば、ハードルは大きく下がっていると感じ、エンジニアとして「誰に」「何を」の部分も考えられるようになりたいと思いました。
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