Lecture 04AI開発の全体像 — 第 2

Lecture 04AIと進める開発の流れ

要件整理から公開まで、AI開発の全体像をつかみます。

読了の目安 約 6 分図解 準備中難易度

AIに「アプリを作って」とひと言で頼んでも、思ったとおりのものはなかなか出てきません。 うまくいくチームは、いきなり実装ではなく 段階に分けて 進めています。 ここでは、AIと一緒に開発するときの 全体の流れ をつかみましょう。

このレクチャーでは、AI開発の6つのステップと、 AIに任せる作業 / 自分が判断する作業の切り分け方を見ていきます。 最後に「自分が作りたいアプリの3行要件」を書き出すところまで進めます。

1「いきなり作って」がうまくいかない理由

想像してみてください。飲食店で「いい感じの料理をください」と注文したら、 どんな料理が出てきても文句は言いにくいですよね。 AI開発もこれと同じで、欲しいものの輪郭が決まっていないと、AIは当てずっぽうで作る しかありません。

だからまず作るのは、コードではなく 要件 です。 要件は、誰のために、何のために、どんな画面が必要か、を言葉にしたメモのようなもの。 このメモがしっかりしていれば、AIは何度でも作り直してくれます。

2開発は6ステップに分けて進める

AI開発の基本フローは 要件 → 設計 → 実装 → 確認 → 修正 → 公開 の6ステップです。 途中の「確認」と「修正」は何度も行ったり来たりします。一発で完成させようとしないのがコツです。

  1. 要件:誰のため・何を解決するアプリかを言葉にする。
  2. 設計:必要な画面や機能のリストをAIに作らせ、自分で読んで確認する。
  3. 実装:AIに少しずつコードを書かせる。
  4. 確認:自分で動かして、想定どおりかチェックする。
  5. 修正:違う部分をAIに直してもらう。確認 ⇄ 修正は何度でも往復する。
  6. 公開:問題なければインターネットに出す。
Figure 4.1AI開発の6ステップとループ
図解 準備中(生成プロンプトは下記)
生成後は public/lectures/lecture-04-ai-development-flow/loop.png に差し替え予定
image · 1400 × 900 (14:9)

3AIに任せる作業 / 自分が判断する作業

AIは実装スピードが速い一方で、目的を誤解する ことがよくあります。 作るのはAIでも、「これでいいか」を決めるのは人間の役目です。

  • AIが得意:コードを書く、設計案を出す、ライブラリを調べる、エラーを直す。
  • あなたが判断する:本当にこの機能が必要か、ユーザーに伝わる文言か、公開して問題ないか。
Tip

迷ったらAIに聞き返す、最終決定だけ自分でする

「この設計で合ってますか?」とAIに確認するのもアリです。 ただし最後の「これでいこう」を決めるのは、必ずあなた自身でやりましょう。 ここを丸投げすると、できあがったあとで修正が大きくなりがちです。

4はじめの一歩は「3行の要件」

要件と聞くと身構えてしまいますが、最初は3行で十分です。 作りたいものの輪郭がぼんやりしていても、書き出すと意外とハッキリしてきます。

  1. 誰のためのアプリか:年齢・職業・困っていること、を1行で。
  2. 何を解決するアプリか:その人の何が楽になるかを1行で。
  3. 最初に必要な画面:いちばん大事な画面を1つだけ挙げる。

この3行ができれば、Codex Appに見せるだけで設計の続きを一緒に考えてくれます。 完璧じゃなくていいので、まず手を動かすのがポイントです。

やってみよう · Exercise

自分の作りたいアプリを「3行の要件」で書き出す

下のテンプレを埋めてみましょう。書けたらCodex Appに渡して、 不足している情報を指摘してもらうところまでが今回の練習です。

  1. 次のテンプレを自分の言葉で埋める。
    誰のためのアプリか:
    何を解決するアプリか:
    最初に必要な画面:
  2. Codex Appに「この3行の要件を見て、足りていない情報を初心者向けに3つ挙げてください」と依頼する。
  3. 返ってきた指摘を見て、3行を書き直してみる。
進捗にチェックをつける

5理解確認チェックリスト

  • AI開発は「要件」から始めると理解している。
  • AIに任せる作業と、自分が判断する作業を分けて考えられる。
  • 「確認」と「修正」を何度も繰り返すのが普通だと理解している。
End of Lecture 04