ぶっちゃけ、AIだけでアプリって作れるの?→ひとりで試してみた結果

「ChatGPTとかClaude Codeとか使えば、エンジニアじゃなくてもアプリ作れるらしいよ」

そんな噂を聞いて、実際に自分の手で試してみました。結論を先に言うと——

作れます。ただし、思ってたのと違う意味で大変でした。

このブログ「ひとりAIアプリ開発室」は、非エンジニアに近い自分が、AIを相棒にしてWebアプリを作り、公開して、なんとか収益化までもっていこうとする記録です。カッコいい成功談だけ書いてもつまらないので、詰まったところ、心が折れかけたところも全部残していきます。

今回は初回なので、「AIでアプリ開発ってどこまでできるのか」を、実際にやってみた手触りベースで整理します。

そもそも、AIって「アプリ作って」で完成するの?

答えは NO です。

正直、使い始める前は「プロンプト一発でアプリが降ってくる」くらいに期待してました。現実はもう少し泥臭い。AIに丸投げすると、だいたいこうなります。

• 動くには動くけど、思っていた画面と全然違う
• ログインまわりがなぜか壊れる
• 「直して」と言うと直るけど、別の場所が壊れる

じゃあAIは使えないのかというと、そうでもありません。得意なところにハマると、びっくりするくらい速いんです。

• アプリのアイデアをまとめる
• 必要な機能を洗い出す
• 画面構成を考える
• Next.jsのコードを書く
• Supabaseのテーブル設計をする
• エラーの原因を一緒に探す
• デザインの改善案を出す
• 利用規約やREADMEを書く
• 料金プランを考える
• ブログやLPの文章を書く

つまりAIは「魔法の自動生成マシン」ではなく、めちゃくちゃ物覚えのいい開発パートナー、というのが1ヶ月使ってみた実感です。「代わりにやってもらう」というより「一緒に手を動かしてもらう」感覚に近い。

実際に使ってる道具たち

道具立てはこんな感じです。それぞれ得意分野が違うので、使い分けています。

ツール	主な役割	使ってみた感想
ChatGPT	アイデア整理・仕様作り・壁打ち	コードを書く前の「何を作るか」を固めるのに一番使う
Codex	コード生成・機能追加・エラー修正	「この機能追加して」で結構ちゃんとやってくれる
Cursor	エディタ上での細かい修正	コードを見ながら会話できるので理解が早い
Next.js	フロント〜サーバー処理	Vercelとの相性が良く、個人開発の定番になりつつある
Supabase	ログイン・DB・画像保存	ユーザー登録が要るアプリなら正直これ一択レベル
Vercel	公開・デプロイ	GitHub連携で、push したら公開されるお手軽さが良い

言葉で書くと味気ないので、実際の開発の流れを図にしてみました。

見てわかる通り、直線ではなくてループです。一発で完成することはまずなくて、「作る→動かす→壊れる→直す」をぐるぐる回すのが基本形になります。

今、実際に作ってるアプリたち

現在進行系で手を動かしているのはこんなアプリです。

• 服の写真を登録すると、コーディネートを提案してくれるアプリ
• 研究室の試薬の在庫を管理するアプリ
• 勤務表を自動で組んでくれるアプリ

どれも「はい完成」と一発でいったものはゼロです。むしろ、

• ログイン機能でしばらく詰まった
• 画像保存がうまくいかず何時間も溶かした
• データベースの権限設定(Supabaseでいうところの RLS)でエラーが出続けた
• スマホで開くと表示が崩れた

……というのが正直なところ。ただ、エラーメッセージやスクリーンショットをそのままAIに投げて相談する、というやり方に慣れてからは、ひとりでもかなりのところまで自力で解決できるようになってきました。

使ってみて「これは便利」と思った3つのこと

1. 仕様を言葉にするスピードが段違い

アプリを作る前には「結局何を作るのか」を固める作業が必要です。ここでAIに相談すると、必要な画面・機能・データベース構造・実装の順番まで、かなり具体的に整理してくれます。ひとりで頭の中だけで考えるより、圧倒的に速い。

2. エラー修正が速い

個人開発で一番心が折れるのは、エラーで手が止まる瞬間です。エラー文をそのままAIに貼ると、原因の候補と直し方をいくつか出してくれます。一発で解決しないこともありますが、検索エンジンで延々調べるより前進が速いです。

3. 文章も同時に書ける

アプリはコードだけでは完成しません。利用規約、プライバシーポリシー、LP、料金説明、ヘルプページ、ブログ記事……文章仕事も山ほどあります。ここもAIに手伝ってもらえるので、開発と発信を同時並行で進めやすいのは地味に大きいです。

逆に、ここは難しいと感じたところ

1. 指示が曖昧だと、思った通りにならない

「いい感じにして」だけだと、大体思っていたのと違うものが返ってきます。

• どの画面を、どう変えたいのか
• どの機能を、どんな条件で動かしたいのか
• どのエラーを、どんな状態のときに直したいのか

ここを言語化する力は、結局人間側に求められます。

2. 全体の舵取りは人間の仕事

AIは部分部分の修正はとても得意ですが、「このアプリを最終的にどうしたいか」を管理してくれるわけではありません。何を優先するか、どこまで作り込むか、いつ公開するか——ここの意思決定は自分でやる必要があります。

3. セキュリティとお金まわりは慎重に

ログイン、データベースの権限、決済、個人情報の扱いは、AI任せにしすぎると危険な領域です。特にSupabaseのRLS設定や、APIキーの管理、ユーザー情報の扱いについては、出てきたコードを鵜呑みにせず、自分の目で確認するようにしています。

これからこのブログで書いていくこと

このブログでは、実際にAIを使ってアプリを作った経験を、できるだけ生々しく記録していきます。予定しているテーマはこのあたりです。

• ChatGPTとCodexを使ったアプリ開発の実践
• CursorとCodexの使い分け
• Next.js × Supabaseでの個人開発
• Vercelへの公開手順
• OpenAI APIを使ったAI機能の追加
• 料金設計の考え方
• 個人開発アプリの収益化への挑戦
• 開発中にハマったエラーと、その解決方法
• 実際に作っているアプリの開発ログ

きれいな成功談だけでなく、詰まったところ、失敗したところも隠さずに書いていくつもりです。

まとめ

AIを使えば、ひとりでもWebアプリ開発はかなり前に進められます。ただしそれは「AIに全部任せる」というより、AIと一緒に考え、作り、直していくという感覚に近いものでした。

アイデアを整理し、コードを書いてもらい、エラーを直し、公開し、また改善する。このループをうまく回せれば、個人でも本格的なアプリ作りに挑戦できます。

これからAIでアプリを作ってみたい人、個人開発を始めたい人、CodexやCursorを実践で試してみたい人にとって、少しでも参考になれば嬉しいです。