悩んでいる人こんなアプリがあったらいいな〜・・・
そう思ったこと、ありませんか？
今はAIに頼めば、30分でそれっぽいアプリが動く時代です。自分はインフラエンジニアからキャリアをスタートして、Web系エンジニアへの転職、フリーランス独立を経て、今はフルリモートで10年以上働いています。そんな自分も、日常的にAIでアプリのプロトタイプを作ったりもしています。
ただ、「作れる」と「ちゃんと使えるものにする」の間には、想像以上に大きな壁がありました。
この記事では、AIでアプリを作る楽しさとその限界、そしてエンジニアの基礎力がなぜ今こそ必要なのかを、自分自身の経験をもとに書いています。
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「こんなアプリあったらいいな」をAIに作らせる時代が本当に来た
まず前提として、AIでアプリが作れるのはもう「未来の話」ではありません。
2025年にOpenAI共同創設者のAndrej Karpathyが提唱した「バイブコーディング」という言葉をご存知でしょうか。コードを一行も書かず、AIに自然言語（日本語）で「こういうアプリ作って」と伝えるだけでアプリが出来上がる。この手法がわずか数ヶ月で世界中に広まり、Collins Dictionaryの「Word of the Year 2025」に選ばれるほど定着しました。
Stack Overflow Developer Survey 2025によれば、開発者の84%がすでにAIツールを利用中または利用予定と回答しています。もはやAIを使わずに開発するほうが少数派です。
今のAIで実際にどんなアプリが作れるのか
具体的にどんなアプリが作れるのか、いくつか例を挙げます。
- タスク管理アプリ：ToDoリストやカンバンボード形式のアプリ
- 家計簿アプリ：支出のカテゴリ分けやグラフ表示つき
- メモ・日記アプリ：マークダウン対応のシンプルなエディタ
- 業務効率化ツール：メール返信の自動生成、データ集計ダッシュボードなど
CursorやClaude、bolt.newといったツールを使えば、プログラミング未経験の人でも「見た目がちゃんとしたアプリ」を数時間で作れます。実際、Qiitaではプログラミング未経験の方がAIと一緒にWebアプリを公開するまでの過程を記録した記事が400以上のいいねを獲得していたりします。
これは本当にすごいことです。 数年前なら数ヶ月かけて学んでからようやくスタートラインだったのに、今は「思いついたらすぐ形にできる」。
自分もAIでサクッとアプリを作ってみた
自分も普段の仕事の中で、「こういうツールがほしいな」と思ったらまずAIで作ってみます。
たとえば最近だと、案件ごとの稼働時間を記録するシンプルなタイムトラッカーを作りました。Claudeに「フリーランスの稼働管理ができるWebアプリを作って。案件名、稼働時間、日付を入力できて、月ごとの合計が見られるようにして」と伝えたら、ものの20分でベースが完成。
UIもそれなりに整っていて、動作も問題なし。正直「えっ、もうできたの？」と驚きました。
ただ、この「えっ、もうできたの？」のあとに待っている現実が、実はなかなかキツいんです。
ハピ太郎サクッと作るまでの初速はAIでだいぶ早くなったけど、問題はその後ってことだね！
AIでアプリを作って気づいた「天国と地獄」
最初の30分は天国だった
AIにアプリを作らせるときの体験は、最初は本当に感動的です。
やりたいことを日本語で伝えるだけで、コードが出てきて、画面が表示されて、ボタンを押したらちゃんと動く。「自分ってもしかして天才かも」と勘違いするくらい、スムーズにことが進みます。
特にUIの生成はAIが非常に得意な領域で、見た目だけならプロが作ったものと大差ないレベルのものが出てくる。 これは事実です。
そこから先が本当の地獄
問題は「ここをちょっと変えたい」「新しい機能を追加したい」が始まったあたりから起こります。
自分の経験で言うと、先ほどのタイムトラッカーに「案件ごとの単価を設定して、月の収入を自動計算する機能」を追加しようとしたときのこと。
AIにお願いしたら、確かにその機能は追加されました。でも、それまで動いていた月ごとの集計機能がおかしくなった。 これが「デグレ」と呼ばれる現象で、新しい機能を足したら既存の部分が壊れるやつです。
AIに「さっきまで動いてた集計がおかしくなったよ」と伝えると、「修正しました！」と自信満々に返してくる。でも動かしてみると、全然直ってない。 むしろ別の場所まで壊れている。
これ、自分だけの経験じゃありません。AIでアプリを1ヶ月開発した方の体験談でも、最初の1週間は天国で、2週目からデグレ（ある機能を直すと別の機能が壊れる現象）が頻発する「地獄」に変わったという報告があります。
プログラミングの知識がないと、何が壊れて何が原因なのかすらわからない。 AIに「直して」とお願いする以外の選択肢がないので、同じところをぐるぐる回り続けることになります。
ハピ太郎なぜ動かないのか？この『なぜ』をとことん追求できればエンジニアに向いてるよ！
「動くアプリ」と「使えるアプリ」の間にある壁
保守・運用は誰がやるのか問題
仮にAIでアプリが完成したとして、その先を考えてみてください。
- ユーザーが増えたときにサーバーは耐えられる？
- スマホのOSがアップデートされたら動かなくならない？
- バグが見つかったとき、誰が原因を特定して直す？
アプリは「作って終わり」ではなく「作ってからが本番」です。
自分はインフラエンジニア時代に、設計書もなく、当時の担当者もすでにいない古いシステムをなんとか維持する仕事を何年もやっていました。あの経験があるから断言できますが、保守ができないアプリは遅かれ早かれ「使えないアプリ」になります。
AIが作ったコードは動くけれど、なぜそう書かれているのか、自分では理解できない。これは結構怖い状態です。
セキュリティやDB設計はAI任せにできない
もうひとつ、AIが苦手とする領域があります。
それがセキュリティとデータベース設計です。
AIが生成するデータベースの構造は、「とりあえず動く」レベルのものが多く、ユーザーが増えたりデータ量が増えたりすると途端に遅くなったり、データの整合性が取れなくなったりします。
セキュリティに関しても、AIは基本的な対策は入れてくれるものの、本当に攻撃されたときに耐えられる設計かどうかまでは担保してくれません。 個人情報を扱うアプリなら、これは致命的な問題になります。
エンジニアとして長年やってきた立場から言うと、この2つは「経験を積んで初めてわかる領域」です。教科書を読んだだけでは身につかないし、AIに丸投げしていい部分でもない。
ハピ太郎まだまだAIには頼れない部分ってあるけど、時代が進めば全てAIに丸投げってこともできちゃうかもね！
AI時代だからこそエンジニアの価値は上がっている
ここまで読んで「じゃあAIがあってもエンジニアの仕事ってなくならないの？」と思った方もいるかもしれません。
結論から言うと、なくなるどころか需要は増えています。（フルリモートができるというメリットまで）
IT人材は2030年に最大79万人不足する
経済産業省が公表した「IT人材需給に関する調査」（2019年、みずほ情報総研委託）によると、2030年にはIT人材が最大約79万人不足すると試算されています。
この試算は需要の伸び率によってシナリオが分かれますが、もっとも控えめな低位シナリオでも約16万人の不足です。
さらにIPAの調査では、IT人材が不足していると回答した企業は「質」「量」ともに8割を超えています。 AIの登場で「コードを書く作業」は効率化されましたが、設計力やレビュー力を持つ人材の需要はむしろ高まっている。
つまり、AIが書いたコードを読んで「これで大丈夫か？」と判断できる人が圧倒的に足りていないということです。
エンジニアなら「フルリモート」が当たり前に手に入る
自分がエンジニアという職業を選んでよかったと心から思うのが、フルリモートで働けるという点です。
パーソル総合研究所の2025年の調査によると、情報通信業のテレワーク実施率は56.3%で全業種トップ。全国平均が約22%なので、IT業界は全国平均の約2.5倍です。
しかもテレワーク継続希望率は82.2%で過去最高を更新しています。
自分はフルリモートで10年以上働いていますが、通勤がないだけで生活の自由度がまるで違います。午前中に集中して仕事をして、昼にランニングして、午後にまた仕事、みたいな働き方が普通にできる。
20代・30代で「今の働き方を変えたい」と思っている方には、エンジニアへの転職は本気でおすすめできます。
ハピ太郎今のうちのエンジニアを目指すのは本当にいいことだと思ってるよ！
基礎がないとAIも使いこなせない
悩んでいる人AIがあるならプログラミング勉強しなくてもいいのでは？
この疑問、気持ちはわかります。でも答えはNOです。
AIはあくまで道具であって、使う人のスキルによってアウトプットの質がまったく変わります。料理に例えるなら、どんなに高性能な包丁を持っていても、料理の基礎がなければおいしい料理は作れないのと同じです。
プログラミングの基礎がある人がAIを使うと、生産性は体感で3〜5倍になる。 でも基礎がない人がAIを使うと、最初は楽しいけれど、壁にぶつかったときに抜け出せなくなる。この差は本当に大きいです。
独学で挫折する人のよくあるパターン
自分のまわりにも「プログラミング始めました！」と宣言して、数ヶ月後にはやめてしまった人が何人もいます。
よくあるパターンはこんな感じです。
- 環境構築で詰まる：「Node.jsのインストールでエラーが出て、それを解決するのに3日かかって心が折れた」
- 何を学べばいいかわからない：HTML、CSS、JavaScript、Python……選択肢が多すぎて迷子になる
- 作りたいものと学習内容が結びつかない：教材の課題をこなしても「で、これで何が作れるの？」となる
- 質問できる人がいない：エラーが出たときにGoogleで検索しても、書いてあることの意味がわからない
独学で乗り越えられる人ももちろんいます。ただ、自分の正直な感想を言えば、まったくの未経験から独学だけでエンジニアとして転職するのは、かなりハードルが高い。
基礎を固めるならスクールという選択肢もある
独学が不安なら、プログラミングスクールで基礎を固めるという選択肢もあります。
特に未経験からエンジニア転職を目指すなら、DMM WEBCAMPは選択肢に入れていいスクールです。
自分がDMM WEBCAMPを推す理由はいくつかあります。
- 受講生の97%が未経験者：周りも同じスタートラインなので、「自分だけついていけない」という不安がない
- 転職成功率98%（所定の学習・転職活動を履行した方が対象、2022年3月〜2023年9月実績）
- 転職後の離職率がわずか1〜2%台：転職先のミスマッチが少ない証拠
- 紹介先企業は600社以上
- チーム開発の経験が積める：現場で求められる「一人じゃない開発」を体験できる
そして何より大きいのが給付金制度です。
専門実践教育訓練給付金を利用すれば、受講料の最大80%（最大64万円）がキャッシュバックされます。専門技術コース（4ヶ月）は通常約91万円ですが、給付金を使えば実質約27万円で受講可能です。
27万円で人生の選択肢が一気に広がると考えたら、正直安いと思います。
まずは無料カウンセリングで話を聞いてみるだけでも、自分に合うかどうかの判断材料になるはずです。
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まとめ：AIを「道具として使いこなせる人」になろう
「こんなアプリがあったらいいな」と思ったら、まずはAIで作ってみる。この感覚は、今の時代ならエンジニアじゃなくても持てます。
ただ、作ったものを「ちゃんと動くサービス」にするには、プログラミングの基礎がどうしても必要です。AIが書いたコードのどこがおかしいのか判断する力、データベースやセキュリティの設計を考える力、壊れたときに自分で直す力。これらはAIがいくら進化しても、人間が持つべきスキルです。
AIの登場で、エンジニアの価値は下がるどころか上がっています。 IT人材の不足は今後さらに深刻化し、AIを使いこなせるエンジニアの需要はますます高まる。しかも、エンジニアなら場所にしばられないフルリモートの働き方も現実的に手に入ります。
自分自身、インフラエンジニアからキャリアをスタートして、Web系への転職、フリーランス独立と進んできましたが、プログラミングの基礎があったからこそ、どの場面でも自分の力で道を切り開けたと実感しています。
「AIでアプリを作ってみたい」「エンジニアに興味がある」「でも何から始めればいいかわからない」
そう感じているなら、まずは一歩踏み出してみてください。独学でもいいし、スクールでもいい。DMM WEBCAMPのように未料カウンセリングで相談できる場所もあります。
AIを「すごいね」で終わらせるか、「自分の武器にする」か。その分かれ目は、基礎を学ぶかどうかです。
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