連載目次
全体テーマ
「AIと人間の協働による“ゼロからイチ”のアプリ開発、そのリアルな実体験と現場テクニック」
── GitHub CopilotをはじめとしたAIとのコラボで、どのように開発が変わったか？
メリットや落とし穴、現場で役立つTipsをリアルにお伝えします。
本記事を通じて、読者のみなさまに“AIと共に開発するイメージ”を持っていただき、現段階でのAI活用の有用性を少しでも感じていただければ幸いです。
※本記事は当社による2025年のモバイルアプリ開発実体験を元に記載しています。日々、GitHub CopilotおよびAIエンジンは進化しているため、最新の状況とは異なる場合もあります。もっと良い活用方法があるかもしれませんが、あくまで一つの事例としてお読みいただけますと幸いです。
各回テーマ
次週以降、5週にわたって記事を投稿いたします。
第1回：AI×アプリ開発のはじまり──GitHub Copilotとの協働スタイル
- どんなアプリを作ったか（TravelPassport概要）
- 「AIと一緒に開発」とは？基本的なワークフロー
- AIを使った開発のメリット・得意分野（特に0→1開発の強さ、初歩的な質問も気軽にできる環境）
- GitHub Copilotは「技術力の高い優秀な若手エンジニア」
- 進化スピードと「頻繁な会話」の重要性
第2回：AIへの“指示出し”がカギ──伝わるプロンプトのコツ
- 指示は明確＆シンプルに。箇条書き・短文のすすめ
- 長文日本語の“罠”と工夫
- AIと一緒に実装方針まで詰めることで精度UP
- コーディング規約の共有で品質を担保
- 初歩的・恥ずかしいレベルの質問こそレベルアップのチャンス
第3回：AIにコードを書かせるとき・直すとき──現場テクニック集
- 1ファイルの分量は短く、小さく
- 新規機能追加はAI生成コード→人間が必ずレビュー
- 既存機能修正はAI提案→人間が手直し→AI再レビュー
- 複数AIエンジンでのクロスレビューも有効
- AIの提案は“すべて正しいわけではない”が、まず信じて進めることで爆速化
- サンプルコードや公式文書のコピペ活用で精度UP
第4回：AIと障害対応・品質改善──頼りになるが“最後は人間”
- 障害対応・品質改善へのAI活用
- 複数案のアドバイス→人間が最終判断
- 出力されたデバッグログのコピペでAIと状況共有
- プロジェクト全体や複合的な質問はAIが苦手なことも
第5回：「AI開発パートナー」として使いこなすために
- GitHub Copilotと人間開発者の役割分担・要求される知識レベル
- 会話の流れやAIの記憶の限界、言うことの変化
- 全体像を説明しつつ、AIの“性格”を理解する
- 多言語対応や翻訳時の工夫（直訳NG・ユーザー理解重視）
- AIによる新規開発の効率向上（体感3～5倍）、短期間デモ開発の有用性
参考情報
- 開発言語：Flutter
- 対象モバイルアプリ：iOS, Android
- 利用AI：GitHub Copilot
- 主に利用したエンジン
- GPT-4o
- GPT-4.1
- Gemini 2.0 Flash
- Gemini 2.5 Pro (Preview)
さいごに
最初はAIの機能をユーザーに提供するモバイルアプリを作ろうと企画を考えていましたが、まずは自分自身がAIを理解することが最も手っ取り早いと感じ、「GitHub Copilot」と共にシンプルなアプリ開発にチャレンジすることにしました。
この連載を通して、みなさんにも“ものづくり”の面白さや、"AIと協働して開発するイメージ"を持ってもらえたら嬉しいです。
本連載を通じて、AIと共に“ものづくり”を楽しむヒントをお届けします！
最後までお読みいただきありがとうございました。今後の連載もぜひご覧ください。
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