はじめに：AIツールの組み合わせがもたらす新しい開発体験
個人開発のハードルが劇的に下がっている。Claude MCP、Claude Code、GitHub Actions、OpenAI Codex、Cursor、Figma AI、layermateーーこれらのAIツールを組み合わせることで、個人開発未経験の私でもデスクトップアプリケーションの開発に挑戦できるようになった。
未だ開発中ですが、日々色んな気づきがあるので、ここに残しておこうと思います。
本記事では、初めての個人開発を通じて得た気づきと、AI駆動開発の可能性について共有したいとおもいます。
使用したAIツール群とその役割
コード生成・編集ツール
- Claude MCP (Model Context Protocol): コンテキストを保持しながら複雑なコード生成を支援
- Claude Code: ターミナルから直接コーディングタスクを委譲
- Cursor: AIペアプログラミングによるリアルタイムのコード補完と修正
- OpenAI Codex: 特定のアルゴリズムやロジックの実装支援
デザイン・UI開発ツール
- Figma AI: UIコンポーネントの自動生成とデザインシステムの構築
- layermate: Figmaデザインからコードへのスムーズな変換
自動化・品質管理
- GitHub Actions: CI/CDパイプラインの自動構築
開発プロセスで直面した3つの課題と学び
1. スコープクリープ：「あれもこれも」の罠
初めての個人開発で最も苦労したのは、機能追加の誘惑だった。AIツールが簡単に実装を手伝ってくれるため、「この機能も追加できそう」という思いつきで、当初の予定から大幅に逸脱してしまった。
現在その増え続けていった機能と機能を連結したり、削除したりともしかしたらやらなくてよかった作業をしている状況だ。実際人間だけでやっている場合御法度な進め方なんだとおもうけれど、AIの協力があると色々と試すことができるのはメリットなのかもしれないな。
学び: タスク管理とゴール設定の重要性を痛感。リリースを明確に定義しないと、永遠に「完成しない」プロダクトを作り続けることになる。
2. 知識の断片化：「知らないことを知らない」状態
アプリケーション開発は、無数のパッケージやAPIの組み合わせで成り立っている。（というのを今回初めて知った）
AIツールがなければ、そもそもこれらの存在すら知ることができなかっただろう。
electron APIとか・・・
具体例：
- テストフレームワークの存在と使い方
- GitHub ActionsによるPR時の自動テスト実行
- 依存関係管理の複雑さ
学び: AIツールは単なるコード生成器ではなく、知識のギャップを埋める「師匠」のような存在。
3. 受動的学習から能動的学習へ
ほとんど自分で書いていないコードでも、その構成を理解し、使用パッケージを確認することで多くを学べた。AIが生成したコードを「読む」ことが、新しい学習方法になっている。
AI駆動開発がもたらす3つの価値
1. 実装速度の飛躍的向上
従来なら数週間かかる実装が数時間で完成する。これにより、アイデアの検証サイクルが劇的に短縮される。
2. 学習曲線の緩和
初心者でも高度な実装に挑戦できる。失敗のコストが低いため、実験的なアプローチが可能に。
3. クリエイティビティへの集中
実装の詳細をAIに任せることで、本質的な価値創造に集中できる時間が増える。
今後の展望：AI駆動開発の方法論確立へ
現在は様々なAIツールを試しながら開発している段階だが、この経験を体系化し、再現可能な方法論として確立したい。目指すのは、アイデアから実装までのプロセスを最適化し、より多くのプロダクトを世に送り出すことだ。
まとめ：個人開発の民主化が始まっている
AIツールの組み合わせにより、技術的なハードルは確実に下がっている。重要なのは、これらのツールをどう組み合わせ、どう活用するかという「オーケストレーション」の能力だ。
みなさんは、どのようにAIツールを活用して開発していますか？ぜひ、あなたの経験も聞かせてください。
