- AIがコードを書く時代に、エンジニアの仕事はどうなるの？
- プログラミングスキルだけでは生き残れないと感じている
- AIツールをどう使い分ければいいかわからない
僕は最近、AIを活用して個人開発でWebサービスをリリースしました。
ただし、コードはほとんど自分で書いていません。
アイデアの壁打ちと要件定義はGeminiと一緒に進め、実装はClaude Codeに任せました。いわば「AI×AI」の開発体制です。
AIにコードを書いてもらったら、爆速で開発が進む。
「自分の手でコードを書いていたら、何十倍もの時間がかかっていた」
その事実に、エンジニアとしての危機感を覚えました。
でも同時に、AIには絶対にできない「人間の仕事」がはっきり見えたのも事実です。
この記事では、実際にAIを活用してサービスをリリースした全プロセスを共有しながら、AI時代にエンジニアとして生き残るために何が必要かを考えます。
Contents
エンジニアの役割が「コードを書く人」から変わり始めている
これまでの個人開発は、「言語を学び、フレームワークを選び、自分でゼロからコードを書く」のが当たり前でした。
でも今は違います。Claude CodeやGitHub CopilotのようなAIがコードを書く時代です。しかも、その精度は急速に上がっていて、簡単な機能実装なら人間より速く、ミスも少ない印象です。
では、人間のエンジニアに何が残るのか。
僕が今回の開発で実感したのは、エンジニアの役割が「What（何を作るか）」と「Why（なぜ作るか）」を定義し、AIが動ける「How（どう作るか）」に落とし込むことにシフトしているということです。
つまり、「作る人」から「設計し、判断し、決める人」への転換です。
そしてその転換の中で最も効果的だったのが、AIとの「壁打ち」でした。
【実例】AIを活用してWebサービスをリリースした全プロセス
今回リリースしたのは、Xスレッド生成ツールというWebサービスです。X（旧Twitter）のスレッド形式の投稿を、AIが自動で生成してくれるツールです。
開発のきっかけは「Xで長文の発信をしたいけど、スレッドを構成するのが面倒」という自分自身の悩みでした。ただし、最初は漠然としたアイデアだけで、具体的な仕様は何も決まっていませんでした。
ここから、GeminiとClaude Codeの「2つのAI」を使い分けて開発を進めたプロセスを共有します。
Geminiとの壁打ちで「本当に作るべきもの」を見つける
開発で最も時間を割いたのが、コードを1行も書く前の「壁打ち」フェーズでした。
最初は「Xのスレッドを自動生成するツールを作りたい」という漠然としたアイデアだけがありました。これをGeminiに投げかけるところから始めました。
ただし、ここでのポイントはAIに「答え」を求めるのではなく、「問い」を投げかけてもらう使い方をしたことです。
「このツールのユーザーは誰？」
「既存の類似サービスとの違いは？」
「なぜ自分がこれを作る必要がある？」
Geminiからこうした問いを受けることで、自分でも気づいていなかったニーズや方向性が言語化されていきました。
壁打ちで見えてきたことは、たとえば以下のような内容です。
- ターゲットは「Xで発信を伸ばしたい個人」であること
- スレッドの構成を「AIに丸投げ」するのではなく、ユーザーの意図を反映した生成が求められること
- 無料で手軽に試せるUIが重要であること
これは一人で考えていたら辿り着くまでに何日もかかるか、そもそも辿り着けなかったかもしれません。
AIとの壁打ちは「思考のショートカット」になります。自分の頭の中にあるモヤモヤを、対話を通じて構造化していく。これこそが、AI時代に最も活用すべきスキルだと感じました。
Geminiで要件定義・仕様設計を固める
壁打ちでアイデアが固まったら、次はGeminiと一緒に要件定義と仕様設計を行いました。
Geminiが得意なのは、「何を作るか」「なぜそうするか」を整理することです。技術選定の調査、競合サービスのリサーチ、機能の優先順位づけなど、いわば開発の「上流工程」をGeminiと進めました。
たとえば、「フロントエンドのフレームワークはNext.jsとRemixどちらがいいか」という技術選定の相談も、Geminiに各フレームワークの特徴や最新の動向を調べてもらいながら判断できます。
ここで重要なのは、Geminiの回答をそのまま採用するのではなく、自分で最終判断を下すことです。AIはあくまで情報の整理と選択肢の提示をしてくれる存在であり、「どれを選ぶか」を決めるのは、ユーザーの課題を一番よく理解している自分自身です。
壁打ちと仕様設計の段階で、Geminiとのやり取りは数十往復になりました。この「コードを書く前に、十分に考え抜く」時間が、その後の実装をスムーズにする最大の要因でした。
Claude Codeで一気に実装する
仕様が固まったら、いよいよClaude Codeの出番です。
Claude Codeの役割として、実装用の設計とコード生成を任せました。VSCodeと連携して、実装ベースの仕様作成と、その仕様をもとにコードを直接書き込んでもらっていました。
僕が実感したのは、「プロンプトのテクニック」よりも「仕様書の精度」が圧倒的に重要だということです。
壁打ちで決まった内容を「AI向けの設計仕様書」に再構成して渡すことで、コードの方向性がブレることなく、一貫性のある実装が進みました。
- システム構成（フロントエンド・バックエンド・外部API）
- 画面ごとの機能とユーザーの操作フロー
- データの流れと保存先
- セキュリティ方針（APIキーの管理、データの非保持など）
ここで工夫したのが「2段階AI設計」です。
Geminiで概要レベルの設計をしたら、Claude Codeに実装ベースの詳細設計に落とし込んでもらう。
Gemini＝設計、Claude Code＝開発という役割分担が、開発全体を通して非常にうまく機能しました。
AIとの開発で「方針転換」も怖くなくなった
実装を進めていくと、設計段階では想定していなかった課題が必ず出てきます。
従来の開発なら、ここで大きな手戻りが発生してモチベーションが折れるところです。
でもAIとの開発では、再びGeminiと壁打ちして方針を再検討し、仕様書をアップデートして、Claude Codeに再指示するだけで済みました。
このスピード感は、一人で全部コードを書いていた時代には考えられませんでした。
設計の修正コストが劇的に下がることで、「最初から完璧な設計を」と身構える必要がなくなります。「まず作って、使いながら直す」というアジャイルな開発が、個人レベルでも現実的になっています。
ただし、「AIにコードを書いてもらったらすぐリリース」というわけにはいきません。バグも起きるし、設計とは異なる動作をすることもあります。
必ず人間のチェックは必要であることを、今回の開発を通して実感しました。
AI時代のエンジニアに求められる3つの力
今回の開発を通じて、「AIに淘汰されないエンジニア」に必要な力が見えてきました。
① 壁打ち力｜「AIと一緒に考える」スキル
今回の開発で最も価値があったのは、コードを書く前の壁打ちフェーズです。
AIに「何を作って」と指示するだけでは、良いプロダクトは生まれません。AIとの対話を通じて思考を深め、自分でも気づいていなかった課題やニーズを言語化していく。この「AIと一緒に考える力」が、これからのエンジニアにとって最も重要なスキルになると感じました。
プロンプトのテクニックよりも、「そもそも何を聞くか」「何を作るべきか」を考える力の方がはるかに重要です。
② 判断力｜最終決定は人間の仕事
AIはリスクを列挙してくれますが、「このリスクは許容する」「これは絶対にダメ」という判断はできません。
今回のXスレッド生成ツールでも、APIの選定、データの扱い方、UIの設計方針など、「どの選択肢を取るか」の最終判断はすべて自分で行いました。
また、「このUIはユーザーにとって心地いいか」「この機能は本当に必要か」といったユーザー体験（UX）の判断も、人間にしかできない領域です。
③ 熱量｜「本当に欲しいもの」を諦めない力
AIは指示されたことを正確にこなしますが、「これを作りたい」という衝動は持っていません。
「Xでの発信をもっと楽にしたい」という日常の小さな不満が、Xスレッド生成ツールのきっかけでした。自分の課題を自分の手で（AIの力を借りて）解決する
この原動力は、AIがどれだけ進化しても代替できないものだと思います。
そして、開発を最後まで完遂させるのは、「自分がこれを使いたい」「この問題を解決したい」という熱量です。
まとめ：AIは「共同開発者」になった
今回の開発で確信したのは、AIは「便利な道具」という段階をすでに超えているということです。
壁打ち相手として思考を引き出し、設計を一緒に磨き、コードを書いて実装してくれる。
AIはもう「共同開発者」です。
- Geminiに任せたこと：調査・壁打ち・要件定義・仕様設計
- Claude Codeに任せたこと：実装用の詳細設計・コード生成（VSCodeへの書き込み）
- 人間が担ったこと：「何を作るか」の意志決定、最終判断、品質チェック
「プログラミングを書けるだけ」のエンジニアは、残念ながらAIに置き換えられていくと思います。
でも、AIと壁打ちしながら「何を作るか」を決め、最終的な判断を下せるエンジニアの価値は、むしろこれから上がっていくでしょう。
正直なところ、「自分がAIを使いこなせている」とは全然思えません。それだけAIは将来的な可能性を秘めているし、もっと社会に有意義に活用されてほしいと感じています。
だからこそ、AIの進化に不安を感じているエンジニアにこそ、一度AIと一緒に何かを作ってみることをおすすめします。
「AIに仕事を奪われる」のではなく、「AIと共に仕事をする」ことに希望を見出してほしい。
「コードを書く」以外に自分が持っている力に、きっと気づけるはずです。
エンジニアとしてのキャリアの選択肢を広げたい方は、こちらの記事も参考にしてみてください。
