プログラミング未経験でも、AIと協力すればアプリが作れる時代。今回は、Anthropicが開発したAIアシスタント「Claude」と共に、人生初のモバイルアプリを開発した体験をレポートする。
なぜClaudeを選んだのか？
AI開発ツールは数多くあるが、特にClaudeを選んだ理由は3つある。
- 自然な会話が可能 – 複雑なコードの説明も、初心者にわかりやすく伝えてくれる
- 長文処理に優れる – プロンプトの制限が緩く、仕様書のやり取りがスムーズ
- 無料で利用可能 – 初期コストを抑えられる
特に、ChatGPTやGeminiと比べても、技術的な質問への回答精度が高く、エラーの少ないコードを提案してくれた。
開発の流れ：AIと二人三脚で進めた7ステップ
1. アイデア出し
「何を作るか？」からClaudeに相談。趣味の写真整理を効率化する「AIフォトアルバムアプリ」という方向性が決定。
Claudeへのプロンプト例:
「プログラミング初心者でも作れる、写真関連のアプリアイデアを教えてください。技術的難易度は低めで、UIがシンプルなものがいいです。」
2. 技術選定
Claudeのアドバイスで、クロスプラットフォーム開発フレームワーク「Flutter」を採用。Dart言語は学習コストが低く、iOS/Android両対応が可能という点が決め手に。
| 技術スタック | 選定理由 |
|---|---|
| Flutter | 単一コードベースでマルチプラットフォーム対応 |
| Firebase | 認証・データベースを簡単に実装可能 |
| Google ML Kit | AIによる画像タグ自動生成 |
3. プロトタイプ作成
Claudeがサンプルコードを生成し、UIの骨組みをわずか2時間で完成。
// Flutterでの写真表示ウィジェット（Claudeが生成）
class PhotoGallery extends StatelessWidget {
@override
Widget build(BuildContext context) {
return GridView.builder(
gridDelegate: SliverGridDelegateWithFixedCrossAxisCount(
crossAxisCount: 3,
),
itemBuilder: (context, index) {
return Image.network('写真URL');
},
);
}
}
4. デバッグ支援
「画像が読み込めない」「ボタンが反応しない」などのエラーも、Claudeが即座に解決策を提示。
例:
「NetworkImageの代わりにCachedNetworkImageパッケージを使うと、写真のキャッシュ管理が楽になりますよ。」
5. AI機能の実装
Google ML Kitを統合し、写真アップロード時に自動で「人物」「風景」「ペット」などのタグを付与。
6. リリース準備
- App Store申請 → Claudeがメタデータ（説明文、キーワード）の最適化を支援
- プライバシーポリシー生成 → Termly.ioで自動作成
7. 公開後の反響
3週間で500ダウンロードを突破。ユーザーから「操作が直感的」と好評だった。
AI活用のメリット vs. 注意点
✅ メリット
- 学習時間の短縮 → 従来3ヶ月かかる内容を1ヶ月に圧縮
- 24時間サポート → 深夜のコーディングでも即フィードバック
- 最新トレンド対応 → 「Flutter 3.0の新機能は？」など技術動向をキャッチアップ
⚠️ 注意点
- 過信は禁物 → 生成コードの20%は修正が必要（特にセキュリティ周り）
- AIの限界 → デザインの「美しさ」は人間の判断が必要
次に挑戦したいこと
今回の経験を活かし、今後は「AIと作るローコードビジネスツール」を構想中。Claudeのような生成AIの進化により、個人開発者の可能性が広がっている。
読者への質問:
「あなたもAIとアプリ開発に挑戦してみませんか？ 気軽に質問やアイデアを共有してください！」
🔍 さらに深く知りたい方へ
（※本記事は実際の開発経験に基づいていますが、プロダクト名は仮称です）
