2025年7月22日·1 分
AIコーディングツールで作るべきプロダクト（と避けるべきもの）
AIコーディングツールに向くプロダクト（MVP、社内ツール、ダッシュボード、自動化）と避けるべき分野（安全／医療、規制金融、暗号・セキュリティ）について、検証しやすさとガードレールの視点で解説します。
AIコーディングツールに向くプロダクト（MVP、社内ツール、ダッシュボード、自動化）と避けるべき分野（安全／医療、規制金融、暗号・セキュリティ）について、検証しやすさとガードレールの視点で解説します。
AIコーディングツールは関数を書いたり、ボイラープレートを生成したり、アイデアをスターターコードに翻訳したり、障害時に修正案を出したりできます。特に慣れたパターン（フォーム、CRUD画面、単純なAPI、データ変換、UIコンポーネント）を高速化するのが得意です。
逆に、要件が曖昧だったりドメインルールが複雑だったり、正解の出力をすぐに検証できない場合は信頼性が落ちます。ライブラリをでっち上げたり、存在しない設定オプションを発明したり、ある状況では動くがエッジケースで失敗するコードを出すことがあります。
プラットフォーム（単なるコードアシスタントではなく）を評価するなら、「仕様をテスト可能なアプリに変え、安全に反復できるか」を重視してください。たとえばチャットから動くWeb/サーバー/モバイルアプリを作るように設計されたプラットフォーム（例：Koder.aiのようなvibe-coding）は、成果をすぐに検証でき、スナップショット／ロールバックやソースコードのエクスポートのような機能で高速な反復を可能にします。
正しいプロダクトを選ぶかどうかは、主に「成果をどれだけ簡単に検証できるか」に依存します。JavaScriptでもPythonでもなく、次の条件を満たすかがポイントです：
これらが満たされればAI支援のコーディングは強力に適合します。
一方、正しさを判断するのに深い専門知識が必要な（法的解釈、医療判断、金融コンプライアンス）もの、あるいは失敗のコストが高いものは、AI生成コードの検証と修正にかかる時間の方が節約より大きくなることが多いです。
作る前に「完了」を観察可能な形で定義してください：存在すべき画面、ユーザーが取れるアクション、測定可能な結果（例：「CSVをインポートしてこのサンプルファイルと一致する合計を表示する」）。具体的な受け入れ基準があるプロダクトは、AIで安全に作りやすいです。
この記事の最後には、数分で判断できる実用的なチェックリストを載せています。境界上の案件にはどんなガードレールを追加すべきかも示します。
優れたツールがあっても、人間によるレビューとテストは必須です。コードレビュー、基本的なセキュリティチェック、重要な部分の自動テストを計画してください。AIは草案を素早く作る協力者と考え、責任、検証、リリース運用の置き換えにはしないでください。
AIコーディングツールは、やりたいことが明確でそれをはっきり説明できる場合に強みを発揮します。非常に高速なアシスタントとして扱い、コードの草案、パターン提案、面倒な箇所の埋めを任せられますが、あなたの実際のプロダクト制約を自動的に理解するわけではありません。
既知の作業を加速するのが得意です：
うまく使えば、MVPや社内ツールのセットアップを数日→数時間に圧縮できます。
問題が未定義だったり細部が重要な場合に破綻しがちです：
AI生成コードはしばしばハッピーパスを優先します：すべてが成功し、ユーザーが予測通り動く理想的なシーケンス。実際のプロダクトは失敗や例外が多く、支払い失敗、部分的な障害、重複リクエスト、ユーザーの二度押しなどが日常です。
AIの出力は草案として扱い、次で検証してください：
バグのコストが高いほど、人間のレビューと自動テストに頼るべきです。単なる高速生成だけに依存してはいけません。
MVP（Minimum Viable Product）と「クリックできて動く」プロトタイプはAIコーディングツールにとって理想的です。成功は学習の速さで測られ、完璧さではありません。狙いは狭いスコープで素早く出し、実ユーザーの反応で問いに答えることです（誰か使うか？ 支払うか？ このワークフローで時間が節約できるか？）。
実用的なMVPは学習時間が短いプロジェクトです：数日〜数週間で作り、フィードバックで磨くもの。AIツールは機能的なベースライン（ルーティング、フォーム、単純なCRUD、基本認証）に素早く到達させてくれます。
最初のバージョンは1～2のコアフローに絞ってください。例：
各フローに測定可能な成果を定義しましょう（例：「ユーザーがアカウントを作成して予約を2分以内に完了できる」）。
AI支援のMVPに向く例：
重要なのは機能の幅ではなく、最初の利用ケースが明確であることです。
MVPはピボットする前提で作ってください。変更コストを下げる方法：
有用なパターンは：まずハッピーパスを出し、軽い分析を入れ、ユーザーが詰まる箇所だけ広げること。AIツールは一度に全部作るよりも、素早い反復でこそ力を発揮します。
社内ツールはAI支援の最も安全で高レバレッジな用途の一つです。利用者が特定され、コントロールされた環境で使われ、ちょっとした不完全さのコストが通常は低いため、迅速に修正・デプロイできます。
次のようなプロジェクトは要件が明確で繰り返し画面が多く、AIのスキャフォールディングと反復に向いています：
小さなチーム向けの社内ツールは：
ここでAIはCRUD画面、フォームバリデーション、基本UI、データベース接続の生成を肩代わりし、あなたはワークフローと使い勝手に集中できます。
Koder.aiのようなエンドツーエンドのプラットフォームは、ReactベースのWebアプリとGo＋PostgreSQLのバックエンド、デプロイ／ホスティング、カスタムドメインといった部分を最適化しており、社内ツールの迅速構築に向くことが多いです。
社内だからと言って標準を省かないでください。必須の項目：
1つのチームの1つの煩わしいプロセスを端から端まで解決してください。安定して信頼されるようになったら、同じ基盤（ユーザー、ロール、ログ記録）を次のワークフローに拡張する方が再利用性が高いです。
ダッシュボードやレポート系は、データを集めて見やすく提示し時間を節約することが主な目的なのでAI支援に向きます。問題が起きたときの影響が「判断が1日遅れる」程度で済むことが多く、リスクが相対的に低いからです。
スプレッドシートの手作業を置き換えるレポートから始めましょう：
推奨ルール：まずは読み取り専用で公開すること。承認済みソースからクエリして可視化するだけにして、レコードの編集やアクションのトリガーは信頼できるまで避けます。読み取り専用は検証が容易で、安全に幅広く展開できます。
AIはUIやクエリの配管を生成できますが、次を明確にする必要があります：
見た目は正しそうでも間違った問いに答えているダッシュボードは有害です。
指標は気づかないうちに変化し、ダッシュボードが古いロジックを表示し続けることがあります（メトリックドリフト）。また、データソースがずれていると財務データとCRMの数字が一致しないことがあるため、UIに出典を明示し「最終更新」タイムスタンプと簡単な指標定義の変更履歴を載せておきましょう。
統合はグルーコードが主体なのでAI支援に向いています。入力と出力が明確で、予測可能なアクションをトリガーし、エラー処理を適切に扱えば、動作を記述してテストするのが容易です。
入力がはっきりして分岐が少ないワークフローを選んでください：
契約をきちんと記述（"Xが起きたらYをする"）して、テストフィクスチャと実サンプルで検証すればAIは力を発揮します。
多くの自動化バグはリトライ、部分失敗、重複イベントで露呈します。初期から次を入れておきましょう：
AIが最初の通りを素早く作っても、空フィールド、予期しない型、ページネーション、レート制限といったエッジケースに時間を割くと価値が上がります。
自動化は黙って失敗します。最低限：
非エンジニアが復旧できるように「失敗ジョブを再実行する」ボタンを付けると便利です。
ドキュメントや知識を見つけて再利用することが目的のコンテンツ系ツールはAI支援に向きます。価値は即時で、成功は「時間短縮」「繰り返し質問の減少」「セルフサーブ率の向上」といったシンプルな指標で測れます。
自分たちのドキュメントやワークフローに基づくと効果的です：
安全で有用なパターンは「retrieve first, generate second」です。まず関連するソースを検索して取得し、AIはそのソースに基づいて要約や回答を作ります。
こうすると出力が根拠に基づき、幻覚（hallucination）を減らし、どのドキュメントを使ったかの追跡も容易になります。
MVPでも早めに軽い保護を入れてください：
ナレッジツールは急速に利用されコストが膨らみます。対策：
これらでユーザーが頼れるツールを作りつつ、AIが常に正しいと錯覚させないようにできます。
AIコーディングツールはスキャフォールディングやボイラープレートを速く作れますが、少しのミスが人に直接害を及ぼすソフトウェアには向きません。安全クリティカルな領域では「ほとんど正しい」では許容されず、エッジケースやタイミング、誤解された要件が実害につながります。
安全・生命に関わるシステムは厳格な基準、詳細なドキュメント、法的責任が伴います。見た目にはきれいな生成コードでも、すべての条件下で正しく振る舞うことを証明する必要があります。AIは隠れた前提（単位、閾値、エラー処理）を導入することがあり、見落としやすいです。
よく「便利そう」に見えるがリスクが高いもの：
もし本当に安全クリティカルに触れる必要があるなら、AIは執筆者ではなく補助として使ってください。最低限の期待：
このレベルの厳格さを用意できないなら、リスクを生産しているだけです。
生命に関わる決定を自動化する代わりに、次のような価値提供は可能です：
境界が不明な場合は /blog/a-practical-decision-checklist-before-you-start-building のチェックリストを使い、自動化よりもレビューしやすい支援を優先してください。
規制の厳しい金融領域はAI支援で静かに不利になることがあります：アプリは「動いている」ように見えても、見落とした要件で不備が出るとコストが大きい（チャージバック、罰金、アカウント凍結、法的責任）。
一見「ただのフォームとDB」に見えるものでも、アイデンティティや監査性、データ扱いに厳しいルールがあるもの：
AIツールはもっともらしい実装を出すが、監査や規制が求めるコントロールを見落とすことがあります。典型的な失敗：
これらは通常のテストでは見つからず、監査や事故で発覚します。
金融機能が不可避な場合はカスタムコードの範囲を狭める：
新しい金融ロジックやコンプライアンス解釈が価値の核心でない限り、AIでの実装はドメイン専門知識と検証計画が整うまで延期すべきです。
セキュリティ関連のコードはAIツールが最も害を及ぼしやすい分野です。理由は「ハードニング」「エッジケース」「脅威モデリング」「安全な運用デフォルト」といった地味だが重要な部分を見落としがちだからです。生成物はハッピーパステストでは正しく見えても、実際の攻撃で破られることがあります（タイミング差、リプレイ、乱数問題、危険なデシリアライズ、権限回避など）。
主要な部分をAI生成コードに頼るのは避けてください：
小さな変更がセキュリティ前提を壊すことがよくあります。
必要なセキュリティ機能は自前で作らず、確立されたソリューションを統合してください：
AIは統合用のグルーコード、設定スキャフォールディング、テストスタブの生成では役立ちますが、セキュリティ設計者の代わりにはなりません。
セキュリティ失敗は珍しい攻撃よりデフォルト設定のまずさから来ます。初日から次を強制してください：
もし機能の価値が「我々は安全にXを扱える」なら、その機能はセキュリティの専門家、形式的なレビュー、慎重な検証を必要とします。AI生成コードを基盤にしてはなりません。
AIツールに画面やルート、DBテーブルの生成を頼む前に、15分ほど使ってプロジェクトが適切か、成功が何かを決めてください。この一手間で数日の手戻りを防げます。
各項目を1（弱い）〜5（強い）で評価してください。合計がだいたい14未満なら、アイデアを縮小するか延期を検討してください。
以下を事前仕様として用意してください。半ページでも十分です。
プロジェクトは次を満たしたら「完了」とします：
エンドツーエンドビルダー（例：Koder.ai）を使うなら、これらを明示にしてください：プランニングモードで受け入れ基準を書く、スナップショット／ロールバックを活用して安全なリリースを行い、プロトタイプが本製品になるときはソースコードをエクスポートすること。
プロダクトが一般的なパターン（CRUD、ダッシュボード、Webhook統合）に合致するならテンプレートを使ってください。セキュリティ、データモデリング、スケーリングの判断が高コストで取り返しがつかないなら外部の助けを雇うべきです。要件が不明瞭、データに対する法的アクセスがない、正確性をどうテストするか説明できないなら一時停止してください。
正確に検証できる明確な入力／出力、短いフィードバックループ、そして間違いの影響が小さいことを優先してください。受け入れ基準やテストで誤動作を数分で検出できるなら、AI支援のコーディングは適していることが多いです。
ボトルネックは文法ではなく検証です。成果物をテストしやすければ、どの言語でもAIはスキャフォールディングを加速できます。逆に判定が難しいドメインルールやコンプライアンスが絡む場合は、検証や手直しに時間がかかりがちです。
実務で強い点は次の通りです：
弱点は次のような領域です：
生成物は草案として扱い、テストとレビューで検証してください。
「完了」を観察可能な形で定義してください：必須画面、ユーザーができるアクション、測定可能な結果。例：「このサンプルCSVをインポートして合計が期待値と一致する」。具体的な受け入れ基準があれば、AIの出力をプロンプトしやすく、検証もしやすくなります。
狭く、テストしやすい範囲に集中します：
既知のユーザー、管理された環境、そして問題がはっきりしているため高いレバレッジを発揮します。とはいえ最低限は省かないでください：
リスクを減らすためにまずは読み取り専用で公開を始めます。事前に次を定義してください：
さらに「最終更新」タイムスタンプやソースの明示を入れて、指標の静かなずれを防ぎます。
単に「一度動いた」ではなく現実の障害に耐えられる設計を：
各統合はサンプルペイロードで検証してください。
次のカテゴリはAI生成コードを基盤にするのを避けてください：
不安がある場合は短い評価（明確さ、リスク、テスト可能性、スコープ）を行い、/blog/a-practical-decision-checklist-before-you-start-building を参照してください。