はじめに：AIでアプリ開発は可能か？
はい、シゴクリラジオ、大橋です。よろしくお願いいたします。このシゴクリラジオは、パーソナリティである私、仕事クリエイター大橋が、仕事づくりに関して話をしていく番組となっています。よろしくお願いします。
えーとですね、今回テーマはですね、AIがいろいろありますが、自分の実現したい、やってみたいことをどう
形にしていくのか。これだけだとちょっと抽象的になってしまうので、もうちょっとだけ具体的に言うと、例えば英単語とか英語とか、英語じゃなくてもいいんですけど、
あと、自分が学習しているものを覚えたいと。暗記でもいいし、学習するような学習ノートみたいなものをつけていって、自分だけの勉強ノートみたいなのを作りたいと。
でですね、それはですね、勉強ノートと言おうが、紙でやろうが、デジタルでやろうが、別に何でもいいと思いますが、それはですね、AIで作れないかと、一旦考えてみるわけですよね。
そうしたときにそもそも、そもそもですよ、そもそもAIでそれができるのか、もしくはできたとして、自分が作りたいものができるのかという話になってくると思うんですが、
それがですね、まさにプログラミングですし、AIって言わなくてもいいような気がしますよね。
で、自分がやりたいことというのは、ここだと勉強ノートとか勉強アプリみたいなものなんですけど、それを作ったり、自分が望んでいるものを形にしていくということをどうやってやっていけばいいかという。
若干抽象高いんですが、ちょっとそんなことを思ったので、簡単に話していきたいと思います。今回もどうぞよろしくお願いいたします。
はい、シゴクリラジオ大橋です。よろしくお願いします。今回テーマはですね、AIで何か自分が勉強アプリとか、学習したいというときに、そのアプリ自体をどうやって作ればいいんですかという、そんなような話をしてみたいと思います。
アプリ開発の代替手段
はい、で、これ僕自身がやってみてどうかという話じゃないんですけど、シミュレーションというかですね、ちょっと考えていくとわかるんですが、まずリスナーのあなたもぜひ考えていただきたいんですが、自分、何がいいんだろう。
例えば学習じゃなくてもいいんですけど、本があります。本を読みましたと。その本を読んで何を読んだかを記録していきたいですって思ったことがある人っていると思うんですよ。本読み好きな人とかね、本好きな人。
で、専用のアプリというか、ウェブサービスもありますし、本当にスマホに入っているアプリでもいいし、パソコンにインストールするようなソフト、Windows、Macなんでもいいですけど、でもいいですし、本当にアナログの手帳に紙に書くでもいいですし、
あといわゆるExcelとかね、それ専用のものじゃないんだけど、表計算ソフトっていうのだったら簡単に項目を作ってできますから、そういう風に作ることができますよね。
だからアプリとかを作らなくてもいいんですよね。だいたいできればね。本を読んだ、何を読んだ、日付、何が必要なんですかね。日付、タイトル、本のタイトル、感想とかぐらい、3つがあれば一応いいかなと思うんですよね。
で、それにこだわるかこだわらないかを置いておいて、書類っていうんですかね、本の表紙とか、ISBNとか、値段とかわかりませんけど、そういうのが欲しければどんどん拡張していくと。
Excelのような表では全然満足しないんで、もうちょっと動きがあるのがいいとか、パソコンのローカルじゃなくてインターネット上で確認したいとかだとWebサービス一択になると思いますけど、それを自分でやるかどうかを置いておいて、というような風になっていくと思います。
だから整理すると、自分が実現したい、例えば本の何を読んだかってことを記録しておきたいってことができれば、アプリを使わなくてもいろいろな手段で実現できるわけじゃないですか。
今回AIって言ったのは、今AIを使います。特に問わずですね、GPTであろうが、Ajmeであろうが、クロードであろうが、何らかのアプリが作れる機能が標準搭載されてるはずなんですよね。
ここで言うアプリというのは、いいかどうかわかんないですけど、本を記録するアプリを作ってくださいと言えば、多分それっぽいものができてくるはずなんですね。
AI開発の課題：技術的障壁
ただ、ここからが常に課題というか問題になるのが、そのアプリを取り出してダウンロードして、自分が使えるようにするという風になるには、例えばHTMLとかCSSとかJSとかで作られることが多いと思うんですよね。
ウェブ系ですね。ウェブサイトで見えるような形なんで。
なので、そうなるとそれを使える技術がないとよくわかりませんという感じになると。
要は拡張子というか、見たことないアプリやソフトでのファイル形式で説明されても、見たことないからわかりませんみたいな。
そんな感じになるんですよね。
それはそれでいいとして、良くないんですけど、いいとして、その時にAIに適切に指示をできるかっていうのは問題というかですね、一つ課題というかトピックにはなってくるんですけど、
でもそもそもそれAIに作らせなくてもいいですよねみたいな。
わかります?プログラミングですよね。
だからそこら辺から難しくなるんですけど、それはウェブじゃなくてローカルでいいですとか、言語を指定してあげるとか、わかります?プログラミング言語ですね。
そうなってくると専門性が高くなるじゃないですか。
プログラミング言語を指定せず、自分がやりたいことをどんどん言っていって、自分が欲しているようなものを伝えてAIにやらせて書かせるプログラミング、もしくはコーディングさせるということになっていっちゃうと、なかなか難しいですよね。
プログラミングを学んでいなかったり、初めてやるというのと結構難しいんだろうなって思いました。
思いましたというか、そうなっちゃいますよね。
AI開発の代替案と汎用ツールの有用性
何言いたかったかというと、AIによって誰しもアプリという概念がいらなくて、今だったら表計算でもいいし、本を記録していくというのがいらない。
なぜなら、つどつど言って作ればいいんだと。本を記録するアプリを作ってと言えば、本を記録するアプリが作られるので、アプリという概念がいらないんじゃないかというのもあったような気がします。
それはある種便利ですけど、そんなにたくさんアプリを使う?作る?ということになってきて、だから汎用的と言うんですよね。
中小度が高い表計算ソフトみたいなのがあったんじゃないですか、ということになるんですよ。
ここでもよく言ってますけど、飴があるんで飴の話になるんですけど、じゃあ飴でどういう飴を買ったのかとか、どういう飴を食べたのかという飴管理ソフトみたいなのを作るときに、じゃあ飴の管理をできるソフトを作ってよと言っても、それがいるって話になって、結局表計算ソフトでいいじゃんと。
だからAI側も資源みたいな話に今後なっていくかもしれないんですけど、毎回本を読むやつだとか、飴を記録するやつだとか、食事の記録でもいいんですけど、そういうものを毎回毎回作るんだったら、今あるやつでいいじゃんってなりません?
だからAI側も毎回資源を一から探して作るんじゃなくて、こういうのでいいんじゃないですかっていうふうに、もしかしたらなっていくかもしれないですね。
だから今検索して、キャッシュって概念がありますよね。つまり、1回調べたものを保持しておいて、取っておいて、それを表示するみたいな。
なぜなら毎回表示するってコストがかかるわけですよ。
だから毎回表示し直すって言った方がいいか。
だからその同じものを表示することで、まかり通るみたいなのが全然あって、それはダイタベースへのアクセスみたいなのが特にそうで、1回アクセスして取ってきたものを保持しておいて、最新になるのは1日に1回だけですと。
それ以外はずっと出したやつを表示してください。
だったら毎回アクセスしないから、通信のコストみたいなものがかなり節約できると。
なんかでもそんなような感じもしません?
毎回AIが全然違うことを言っているってことも多分ない。
本当に必要なアプリは少ない？
その確率はあるんだけど、本当にそうかねっていうような話になってきて、今回AIがというよりも、自分が作りたいものとかっていうのが、実はっていうのがある話で、
他の人が欲してたり、他の人がすでにやっているものがあるから、それを使えばいいじゃんっていうこともあるわけですよね。
自分だけがオリジナルで、気づいてこれがないといけなくて、絶対作らなきゃいけないアプリっていうのは、
気づいて自分で作るってことを否定するわけじゃなくて、意外に少ないんじゃないかな。
誰かが実現しているってことが意外に多いんじゃないですかねっていうことも言えるわけですよね。
だから自分で作りたいアプリがあったら作るなっていうことでは全然ないですよ。
だけど、結構被るというか、他の人も結構同じようなことを思って作ることもあるんじゃないかなっていうことも感じました。
アプリ開発の継続性と保守性
話としては、自分が作りたいものを個別具体的に作るっていうのは全然ありなんですけど、
さっきのAIに言えば作ってくれるみたいなのも、世界も結構良さそうなんですけど、
結局それが使うってことはって話で、ソフトやアプリを使うってことは、
それをずっとメンテナンスというか、自分が使いやすいようにしてたところで使い続けるってことだから、
いわゆるデータだったら他に持っていけるとか、だんだんテクニックがいるようなことになってくるんですよね。
そうなっていくと、結局保守性みたいなものになってて、
それを作る人がみんな知ってたらいいけど、知らないじゃないですか、そんなデータイコーだとかね。
だからプロがいたり専門の人が作るっていうのがあるので、そこまでするのかなっていうね。
それはAIに行ったときに、そういうのもデータイコーも全部考慮されてますよ、網羅されてますよって言っても、
それって別に今いらないですよねとか、その機能があることでぐちゃぐちゃするとかっていう人にはちょっと鬱陶しい機能ですよね。
詳細な要件定義の重要性
なので、ここが難しいと思うんですけど、自分が作りたいものはどういうものでっていうものを細かくしていけばしていくほど、
もしくは詳細に作ろうとすればするほど、当然だからそのAIにどう言えばいいかなっていう問題はどうでもよくなってきて、
本当にどうでもいいと思ってて、アプリが何で動くのかとか、自分が欲しいものは何を要件を満たしたらいいのかと。
さっきの話で本だったら日付とタイトルと何を感じたかコメント感想だけでいいって僕は言い切りましたけど、
いやそうじゃないんだと。ジャンルは絶対いるよとか、評価、コメント、欲しい5で最大5で1から5までやりたいんだとかね。
自分が欲しいものがあるわけですよね。だからそれによっても変わってきますし、そんなところで変わっていくんで、
そういうのはどんどん吟味して詳細に考えていけば考えていくほどAIでは物足りない。
もしくはAIにすごく緻密に定義をする必要もありますし、それができないと作っちゃいけないってことも思わないんで、
それをやって乗り越えていくのは結構大変だなと感じたっていう話になります。
AI開発の現実とニッチな需要
だからバイブコーディングだってことで簡単にアンプリを作れる時代になったとはいえ、
少なくともAIを使っていますかつアンプリを作ろうとか、開発しようとしていますのでできました。
それを何かしら使える形にしていきたいですっていう人に限られるというか、結構それはニッチというかですね、限られるんだなというふうに思いました。
多分それをAIを試したから作りましたっていうふうな、ちょっとAIで遊んでみましたっていう人はいくらでもいいと思います。
だけどそうじゃなくてちゃんと動くものですとか、自分が作りたいもので使ってますっていうふうになると結構限られたり、
そこまでやる人はいなかったりするんですよね。
だから心当たり難しいですよね。
この四国レラジオでも話したかもしれないですけど、簡単にできるってことはすぐやめちゃうっていうのないですか。
簡単にできないからどんどん繰り返して粘ってやっていこうとするみたいなのがあると。
そんな話でもあるかもしれないかなと思いました。
まとめ
今回はこれくらいしたいと思います。四国レラジオ大橋でした。
ここまでお聞きいただきましてありがとうございました。
以上失礼いたします。
