素人がAIでアプリ開発するも「公開の壁」に直面したため、現役プロに教えを乞う連載始めます
非エンジニアでもアプリを作りたい！という欲求が止まらない。
企業ではエンジニアが生成AIを活用して大幅な生産性向上を実現している。毎日自分の好きなアプリをAIで作っているという知人もいる。筆者も作りたいものがあるので、彼らが羨ましすぎて悶絶している。
「ChatGPT」や「Gemini」、「Claude」といった生成AIの進化は凄まじい。
生成AIが自然言語を理解し、自らコードを生成できるようになったことで、専門知識がなくても言葉だけでアプリを開発できるようになった。これまで「プログラミング言語」という高い壁に阻まれてきた非エンジニアにとって、これはまさに福音だ。プログラミング言語という作法に縛られず、人間の「意図」や「ノリ」を伝えるだけで形にしていくスタイルは、その場の空気感や直感を意味する言葉から「バイブコーディング（Vibe Coding）」と呼ばれるようになった。
筆者もバイブコーディングツールが登場するたびに触ってみてはいる。
実際に「Gemini Canvas」や「Claude Code」を使い、日常の業務で必要となる「文字数カウント」ツールや、会議録音データの「音声ファイル分割」アプリなど、自分が欲しいと思ったちょっとしたソフトをその場でAIに指示して作らせてみた。
コードの書き方は一切わからないが、AIが吐き出した黒い画面上の呪文をコピーして貼り付けるだけで、驚くほど便利なツールができあがった。ローカルでアプリが動作したときは本当に感動したものだ。
しかし、ここから一歩先に進もうとすると、突然足がすくむ。
筆者はエンジニアではないため、「AIが書いたコードの中身が正しいのか、安全なのか」を判断する術を持たない。もしそのアプリをフリーソフトとして公開したところ、ダウンロードした誰かのパソコンに致命的な損害を与えてしまったら、どうするのか。それに、Webサービスとして公開したものの、セキュリティの穴があってユーザーの個人情報を漏えいさせてしまったら目も当てられない。
これは責任の問題だけではない。動かなくなった時の対処も不安だ。
自分の環境では動いたが、他人の環境では動かないというトラブルは容易に想像できる。そのとき、筆者が問い合わせを受けても、「AIに書いてもらったのでわかりません」では済まされないだろう。せっかく非エンジニアでもモノづくりができる時代が到来したというのに、この「公開の壁」の前で立ち尽くしてしまう人は意外に多いのではないだろうか。筆者もその一人として、もどかしい思いを抱えている。
2025年末、迷える子羊（中年）である筆者の前に、救世主が現れた。GMOインターネットグループのエキスパート、石丸智輝氏だ。
石丸氏は、2016年に新卒で同社に入社し、広告配信システムの開発や運用に携わってきたバリバリの現役エンジニアだ。現在はマネージャー業の傍ら、社内の開発生産性を向上させるために「AIコーディング」や「バイブコーディング」を積極的に導入するプロジェクトを推進している。まさに、いま筆者が求めている「AIを使ってどう開発するか」の最前線にいるプロフェッショナルだ。
早速、石丸氏にエンジニアの現場で「バイブコーディング」がどのように活用されているのか、単刀直入に聞いてみた。
「バイブコーディングやAIコーディングエージェントは、2025年初頭～春にかけて急速に広がりました。一部のツールは2024年以前から登場していますが、2024年12月にDevinが一般提供され、その後、2025年5月から6月にかけてClaude CodeやCursor 1.0、Gemini CLIなどのさまざまなツールの公開や一般提供が続きました。特にClaude Max PlanによるClaude Codeの利用上限の拡大や、Claude Opus 4などのモデル性能の向上が、現場での実運用を大きく加速させたと記憶しています」（石丸氏）
石丸氏によると、かつては「コード補完（人間が書いている途中のコードを予測する）」程度だったAI活用が、いまや「自律的に動いてコードを書き上げる」レベルに達しているという。
「仕事のスタイルも激変しました。AIコーディングエージェントが登場してからは、自らコードを書く時間が大きく減り、AIが書いたコードの確認（レビュー）や設計に割く時間が大きく増えました」（石丸氏）
エンジニアの世界ですら激変しているのだから、素人の我々にもチャンスがあるはずだ。そこで、筆者が抱える「公開の壁」への恐怖をぶつけてみた。
筆者はライターとして、AIが出力した文章の違和感や事実誤認はすぐに見抜ける。そのため、AIにサポートしてもらった原稿でも自信をもって公開できる。しかし、プログラムのコードとなると、それが「美しいコード」なのか「動くけれど危険なコード」なのか、全く判断がつかない。プロの目が必要だという点はコーディングにも言えるのではないかと予想した。
「おっしゃる通り、現状ではまだプロの知識が必要です。たとえば、単発で実行する小さなスクリプトや、個人・チーム内の閉じた範囲で使う業務自動化ツールであれば、非エンジニアでも実用的なものを作れるケースが増えています。一方で、外部に公開するサービスや、ユーザー管理機能、権限管理、個人情報、決済のようなセキュリティに大きく関わる領域では『何もわからない』状態で公開するのは危険です」（石丸氏）
やはりそうか。セキュリティホールだらけのアプリを公開して迷惑をかけるわけにはいかない。しかし、素人は指をくわえて見ているしかないのだろうか。
「いえ、そこは段階を踏めばいいんです。最初からセキュリティ知識が必要なユーザー管理機能などを作ろうとするから壁にぶつかるのです。まずは、自分だけで完結する機能、あるいはGoogleなどが用意している安全な環境の上で動くものから始めましょう」（石丸氏）
筆者が作りたいのは、飲んだウイスキーの履歴管理SNSだと伝えると、石丸氏はまず「Google AI Studio」で作り始めることを提案してくれた。
「柳谷さんが作りたいウイスキーアプリですが、最初は『画像をアップロードして、AIが銘柄を認識する』というコア機能だけ作りましょう。Google AI Studioなら、面倒な環境構築が不要で、ブラウザー上だけで開発からプレビューまで完結します」（石丸氏）
環境構築。
この言葉を聞いただけで蕁麻疹が出る非エンジニアは多いだろう。「黒い画面（ターミナル）」を開き、謎のコマンドを打ち込み、エラーが出て挫折するというのは、非エンジニアあるあるだ。それがGoogle任せにできるのは心強い。
しかし、開発が進んでくると「エディタ」とか「Git（ギット）」とかいう専門用語が出てくるのではないか。
「ゆくゆくは必要になりますね。エディタは『プログラム専用のメモ帳』、Gitは『セーブポイント管理ツール』だと思ってください。ゲームでもこまめにセーブしますよね。Gitは『ここまで開発した』という履歴を保存し、必要なら前の状態に戻すことができます。AI Studioである程度作ったら、Gitで履歴を残しながら進めていきましょう。ちなみに、GitHubは、そのコードをオンラインで共有・保管する場所です。GitHubでプロジェクトを管理することで、バックアップにもなり、他のAIコーディングツールとの連携もスムーズに進めることができます。Google AI StudioにはプロジェクトをGitHubに書き出す機能があるので、将来的にはGitHubも活用していきましょう」（石丸氏）
筆者の妄想は膨らむばかりだ。「銘柄に加えてテイスティングノートも出したい」「ユーザーのコメントも記録したい」「SNS機能もつけたい」「飲んだ場所のGPS記録も」「できれば有料会員も集めたい……」と夢を語ると、石丸氏からは「待った」がかかった。
「いきなり全部作ろうとすると、絶対に挫折します。まずは『MVP（Minimum Viable Product：実用最小限の製品）』を目指しましょう。最低限、『ウイスキーのラベルを撮影したら、銘柄を認識して表示する』ところまでを目指し、ユーザー登録やデータベースの実装は、段階的に追加していきましょう」（石丸氏）
そもそも、なぜ飲んだウイスキーの履歴管理SNSを作りたいのか。筆者は日々飲んだ銘酒の記録をFacebookに投稿しているのだが、そのデータを活用できないと悩んでいたためだ。
ワインの世界には写真を撮るだけでラベルを認識し、データベース化して世界中のユーザーと交流できる洗練されたアプリが存在する。しかし、筆者が愛してやまないウイスキーには、同等の機能を持つアプリが見当たらない。ないならば、自分で作りたい。同好の士と感想を共有し、まだ見ぬ一本に出会えるようなプラットフォームを構築したいのだ。
情熱だけは人一倍あるのだが、やはり技術的な不安がつきまとう。
ウイスキーのデータベースを作るとなれば、ユーザー登録機能や画像データの保存、コメント機能などが必要になるだろう。それは単なる電卓アプリを作るのとは訳が違う。サーバーはどうするのか、データベースの管理はどうするのか、悪意ある攻撃を受けたらどうなるのか。AIにコードを書かせることはできても、その堅牢性を担保できない以上、怖くて公開になど踏み切れない。ここが、趣味のプログラミングと、人様に使ってもらうプロダクト開発の決定的な分水嶺なのだと感じている。
もちろん、ただ手をこまねいているわけではない。Web上の記事を読み漁り、何とか解決策を見つけようと試みてはいる。
しかし、世の中にはあまりにも多様なツールやフレームワークが溢れすぎている。次から次へと新しい単語が出てきては、どれを選べばよいのか皆目見当がつかない。ある記事では「これが鉄板」と書かれていても、別の記事では「それはもう古い」と書かれていることさえある。
そもそも、エンジニアが書く解説記事は、非エンジニアが「何がわからないのか」を理解していないと感じることがある。最初の一歩を踏み出す前の、靴の履き方すらわからない状態の人間に対して、いきなり走り方を教えているようなものだ。専門用語の羅列に圧倒され、結局何も手をつけられないままブラウザーを閉じる日々が続いている。かといって、いまからプログラミング言語を基礎から学習する気力も時間もないのが正直なところだ。
作りたいサービスはあるのに、手段がわからず堂々巡りを繰り返す。
この状況を打破するには、もはや現役のエンジニアに直接教えを乞うしかないという結論に至った。それも、教科書的な知識ではなく、「非エンジニアがAIを使って安全にサービスを公開するにはどうすればよいか」という一点に絞った実践的な知恵が必要だ。おそらく、筆者と同じように「AIで何か作ってみたいが、その一歩が踏み出せない」という悩みを持つ人は潜在的に多数いるはずだ。
そこで、本連載をスタートすることにした。
プログラミングの基礎修行はスキップし、AIを使い倒しながら、それでも最低限押さえておくべき勘所やツールの選び方、リスク回避の方法をプロに聞き出していく。技術のブラックボックスを少しだけこじ開け、非エンジニアが自分のアイデアを形にして世に問うための参考となるような情報を届けていきたい。
というわけで、この連載の方向性が決まった。
次回は「Google AI Studio」を使って、Webブラウザー上で完結するウイスキー認識アプリのプロトタイプ開発をスタートする。素人とプロの二人三脚による、泥臭くもリアルな開発ドキュメンタリーを生温かい目で見守ってほしい。
（第2回へ続く）
IT・ビジネス関連のライター。キャリアは26年目で、デジタルガジェットからWebサービス、コンシューマー製品からエンタープライズ製品まで幅広く手掛ける。近年はAI、SaaS、DX領域に注力している。日々、大量の原稿を執筆しており、生成AIがないと仕事をさばけない状態になっている。
・著者Webサイト：https://prof.yanagiya.biz/
