AIツールと会話を重ねながらアイデアを説明して実際に動くソフトウェアを作る実践ガイド。ワークフロー、例、限界、ベストプラクティスを網羅します。

会話型のソフトウェア構築とは、自然言語(チャット、音声、文書化されたブリーフ)を主要な“プログラミング手段”として使うことです。コードから始める代わりに、やりたいことを説明し、最初のバージョンを頼み、出力を確認してやり取りを通じて洗練していきます。
実務上の変化は、あなたの言葉が要件、UI、データ構造、さらにはコードまでも形作る入力になる点です。やるべき作業は依然としてプロダクトの仕事(目標の明確化、トレードオフの判断、結果の検証)ですが、ドラフトの大部分をツールが担当します。
典型的なセッションは、意図を説明することと出力に反応することを交互に行います:
重要なのは、単に要求するだけでなくあなたが舵を取っていることです。良い会話型構築は、メニューから注文するよりも、頻繁にチェックインするジュニアの同僚を指示するような感覚に近いです。
問題が理解しやすくルールが単純なときに威力を発揮します:
速さが利点です:クリックできるものや動くものを素早く用意し、さらに磨く価値があるか判断できます。
エッジケースが多い、あるいは厳しい制約がある領域では不安定になります:
こうした場合、AIは見た目は正しいものを出すことがありますが、重要な例外を見落とす可能性があります。
会話型構築はまず速さを最適化する傾向があります。正確さが必要なら、ルールを詳しく指定してテストに時間をかける必要があります。管理性(アーキテクチャ、保守性、監査)が重要なら、早い段階でエンジニアを関与させるか、AIの出力をドラフトと見なして扱ってください。
「チャットで作った」と言うとき、たいていはいくつかのツールカテゴリのどれかを使っています。各カテゴリは仕事の異なる部分に強みがあります:言葉を画面、ロジック、データ接続、あるいは出荷可能な実コードに変える役割です。
IDEアシスタントは開発者がコードを書く場所にあります(VS Code、JetBrains など)。既存のコードベースがあるか、コードベースを望む場合に優れており、関数の生成、エラーの説明、リファクタリング、テスト作成に強みがあります。
Webアプリビルダーはブラウザで動作し、迅速な作成に特化します:フォーム、ダッシュボード、単純なワークフロー、ホスティングなど。内部ツール向けには「説明して見せる」に近い感覚が多いです。
役立つメンタルモデル:IDEアシスタントはコード品質と管理を最適化し、Webビルダーは速さと利便性を最適化します。
コパイロットはあなたが既に取っている次のステップを助けます:「このクエリを書いて」「このUIコンポーネントを下書きして」「要件を要約して」。あなたが運転席にいます。
エージェントは委任された作業者に近くなります:「ログインと管理者ページ付きの動くプロトタイプを作って」と頼むと、タスクを計画し、複数ファイルを生成し、反復します。エージェントは時間を節約しますが、多量の出力を出す前に方向を承認するチェックポイントが欲しくなるでしょう。
Koder.ai のようなツールはこのエージェント型ワークフローに寄せています:チャットで結果を説明するとプラットフォームが計画し、動くアプリを生成し、計画モード、スナップショット、ロールバックを含む構造化されたステップで反復するため、変更のズレを抑えられます。
多くの“会話型”ツールは以下によって支えられています:
テンプレートとコネクタは指定する量を減らします。生成コードは結果の移植性と保守性を決めます。
所有権を重視するなら、一般的なスタックを生成してコードをエクスポートできるプラットフォームを優先してください。例えば Koder.ai はウェブに React、バックエンドに Go と PostgreSQL、モバイルに Flutter を使うことに注力しており、出力は典型的なソフトウェアプロジェクトのように見え、ロックインされた構成ではありません。
プロトタイプなら速さを最優先:Webビルダー、テンプレート、エージェントを選びます。
社内ツールならコネクタ、権限、監査対応を優先します。
本番運用ならコード所有、テスト、デプロイ手段、変更のレビュー能力を優先します。多くの場合、IDEアシスタント+フレームワークが安全策ですが、ビルダーがエクスポート、環境、ロールバックなど強力な制御を提供するなら話は別です。
AIツールに「アプリを作って」と頼むと、長い機能リストを喜んで出してきます。問題は、機能リストはアプリが存在する理由、対象、動作確認の方法を説明してくれない点です。明確な問題定義がそれを補います。
問題定義は次のように書きます:
For [主要ユーザー]、who [Xに困っている]、we will [成果Yを提供する] so that [測定可能な利益Z]
例:
小さな診療所の受付担当者向け。予約確認のために患者に電話をかけるのに時間がかかっているので、自動SMS確認を送って30日でノーショーを20%減らす。
この一段落がAI(とあなた)に目標を与えます。機能はその目標を達成する「可能な方法」になります。目標そのものではありません。
最初は1つの狭いユーザ問題と1つの主要ユーザーに絞って始めてください。複数の対象(「顧客と管理者と経理」)を混ぜると、AIは汎用的で完成が難しいシステムを生成します。
成功を1文で定義してください—それができないとトレードオフを設計できません。
次にAIが一貫したものを作れるくらいの最低限の構造を追加します:
これを先にやると、プロンプトが明確になります(「Zを達成する最小のものを作って」)し、プロトタイプが本当に必要なものに合いやすくなります。
同僚に説明できるなら、概ねAIにも説明できます—ただし少し構造化が必要です。狙いは「凝ったプロンプト設計」ではなく、モデルが良い判断を下せるだけの文脈を与え、その判断を見える化して修正できるようにすることです。
プロンプトは次の4つのブロックで始めてください:
これにより、AIはあなたのアイデアをフロー、画面、データフィールド、検証ルールにマッピングしやすくなり、やり取りが減ります。
「Constraints」ブロックで以下に答えてください:
たとえば「個人データは社内ツール外に出さない」は提案内容を変えます。
プロンプトの最後に「生成する前に、まず5–10の確認質問をして」と書いてください。これにより、自信満々だが間違った初稿を防ぎ、隠れた判断を早期に表面化できます。
質問に答えるたびに、AIに短いDecision Logをチャット内で維持させてください:
そして「Xを変更して」と言うたびにAIがログを更新すれば、ビルドが逸脱しにくくなります。
AIをワンショットのアプリ生成機だと扱うと、見た目は正しいが実運用で壊れるものを得ることがよくあります。より良いアプローチは、小さな繰り返しループを回すこと:説明 → 生成 → 試す → 修正。
ユーザーが完了するべき最も単純な旅(“ハッピーパス”)から始め、短い物語として書きます:
AIにその物語を渡して、各画面とそこにあるボタン/フィールドのリストに変換するよう頼みます。具体的に:「メール+パスワード+エラーメッセージのあるログイン画面」のように書き、"secure authentication" のような曖昧語は避けます。
画面が明確になったら、プロトタイプが保存すべき情報に焦点を移します。
AIにこう促してください:「これらの画面に基づいて、データフィールド、サンプル値、検証ルールを提案して」。探すべき具体例:
このステップにより、UIはあるがデータモデルが曖昧というプロトタイプの一般的な問題を防げます。
ここでは全体でなく動く断片を頼みます。AIに一つのフローだけをエンドツーエンドでワイヤリングするよう指示してください(例:「アイテム作成 → 保存 → 確認画面」)。可能なら種データを要求してすぐにクリックできるようにします。
Koder.ai のようなプラットフォームを使う場合、ここで組み込みのホスティング、デプロイ、コードエクスポート機能が効いてきます:ライブ環境でフローを検証し、さらにプラットフォーム内で反復を続けるかエンジニアに引き継ぐか判断できます。
ユーザーのようにプロトタイプを動かして、修正ノートを短くテスト可能に保ちます:
そのノートを小さなバッチでAIに返します。目標は着実な進捗:一つの明確な変更要求→一つの更新→再テスト。このリズムが「おしゃべりなアイデア」を評価可能なプロトタイプに変えます。
以下は単一のチャットで始められる3つの小さな構築例です。「あなたが言うこと」をコピーして、名前、フィールド、ルールを調整してください。
あなたが言うこと: 「軽量な “習慣+気分トラッカー” を作って。フィールド:date(必須)、habit(選択:Sleep, Walk, Reading)、did_it(はい/いいえ)、mood(1–5)、notes(任意)。ビュー:(1)Today、(2)This week を習慣ごとにグループ、(3)Mood trends。フィルター:今週の 'did_it = no' のみ表示。データモデルとシンプルなUIを生成して。」
AIが出すもの: 提案テーブル/スキーマ、基本的な画面レイアウト、ツールに応じて3つのビューとフィルター用の貼り付け可能な設定/コード。
あなたが検証すること: フィールド型(日付 vs テキスト)、デフォルト(今日の日付)、フィルターの週の始まり(月曜 vs 日曜)など。
あなたが言うこと: 「'Client Intake' フォームを作成:name、email、phone、service_needed、preferred_date、budget_range、同意チェックボックス。送信時:スプレッドシート/テーブルに保存し、自分宛とクライアントへの自動返信メールを送る。メールの件名/本文テンプレートを含めて。」
AIが出すもの: フォーム、保存先、プレースホルダ変数入りの2つのメールテンプレート。
あなたが検証すること: メールの送信元/返信先設定、同意文言、通知が重複してトリガーされないこと。
あなたが言うこと: 「Full Name、Phone、State の列があるCSVがある。電話をE.164に正規化、余分な空白をトリム、名前をタイトルケースにして、州名を2文字コードにマップ。クリーンなCSVと変更行のサマリーを出力して。」
AIが出すもの: スクリプト(多くはPython)やスプレッドシート手順、変更レポートの案。
あなたが検証すること: まず20行で実行してエッジケース(電話が無い、内線、等)を確認し、列を意図せず上書きしていないかを確認する。
AIは迅速に動くデモを作れますが、デモは脆弱になりがちです。よくある失敗モードは、テストした正確な文言でしか成功しないビルドです。信頼できるものを出荷するには、AI生成の結果を必ずドラフトとして扱い、意図的に壊して確認してください。
コードが「動いても」ロジックが不完全なことがあります。AIに前提を説明させ、エッジケースを列挙させてください:空欄、非常に長い入力、欠損レコード、タイムゾーン、通貨の丸め、ネットワークタイムアウト、競合編集など。
有益な習慣:機能を生成したら「何が問題になりうるか」の簡単なチェックリストをAIに作らせ、それぞれを自分で検証すること。
多くのAI構築アプリは基本でつまずきます。明示的に確認してください:
不安があるならAIに「どこで認証が強制され、どこにシークレットがあり、どのように入力が検証されるか示して」と頼んでください。特定のファイルや行を示せないなら未完了です。
ハッピーパスはバグを隠します。空欄、特殊文字、大きな数値、重複、型の違うファイルなどの“嫌な”テストケースを作ってください。現実に近い(かつ許可された)サンプルデータがあるなら使うと多くの問題が現れます。
無音の失敗は高コストの混乱を生みます。ユーザー向けに明確なエラーメッセージ(「支払いに失敗しました—再試行してください」)を、運用向けに詳細ログ(リクエストID、タイムスタンプ、失敗ステップ)を追加してください。AIにログ追加を頼むときは、後でデバッグに必要なものを明示的に指定します:サニタイズした入力、下した判断、外部APIの応答など。
品質が目標のとき、単に「プロンプトを良くする」だけでなくセーフティネットを構築することが重要です。
AIはコード生成が速いですが、本当のスピードアップは反復時に起こります:文脈を短く与え、計画を求め、何が変わったかをレビューし、巻き戻し可能な履歴を残すことです。
長いプロンプトは重要な部分を隠します。v1, v2, v3 の習慣を:
これにより試行を比較しやすくなり、別機能への漂流を防げます。
編集する前にAIに次を述べさせてください:
完了後はチェックリスト形式の要約を要求します:変更したファイル、変更した関数、そして期待される振る舞いの違い。
反復は戻せると滑らかです:
会話型ビルダーにスナップショットとロールバック機能があるなら(Koder.ai は両方提供している)、Gitコミットと同じ感覚で使ってください:小さく可逆的な変更を行ない、「最後に動いていた」バージョンを保持します。
「動かない」ではなく範囲を縮めます:
こうすれば漠然とした問題をAIが実行可能なタスクに変えられます。
会話型ビルダーは、明確に説明できるものを動く画面、基本ロジック、単純なデータモデルに変えるのが得意です。しかし「役に立つプロトタイプ」から「実際のプロダクト」に移る地点があります。その時点でより構造化が必要になり、時には人間の開発者が必要です。
自動生成の判断に任せるには重要すぎる分野があります:
ルール:間違いが顧客対応や会計修正を必要とする可能性があるなら「人間が責任を持つ」こと。AIは補助はできても決定を丸投げしない。
次のケースでは早めにエスカレーションして時間を節約してください:
同じプロンプトを何度も書き直して「振る舞いを正す」ことが続くなら、それは設計やアーキテクチャの問題であり、プロンプトの問題ではありません。
開発者を関与させるときに渡すもの:
この引き継ぎにより、会話で進めた意図をエンジニアリング作業に失わず移行できます。
「話して作る」行為はラフに感じられますが、実データや社内ドキュメントをAIツールに貼り付けた瞬間、法務やセキュリティ上の決定をしていることになります。
プロンプトは保存・レビュー・誤共有され得るメッセージとして扱ってください。顧客レコード、従業員データ、シークレット、資格情報、規制対象のものはアップロードしないでください。
実用的な対応:
安全なモックデータが必要なら、モデルにスキーマから作るよう頼むとよいです。
AIツールはデータの扱い方がまちまちです。使用前に確認してください:
可能なら管理者制御やオプトアウト設定のあるビジネスプランを選びましょう。
AIはテキストを要約・変換できますが、権利を与えるわけではありません。貼り付ける際は注意してください:
何かを“基に”コードを生成するなら、出典を記録してライセンス条件を確認してください。
社内ツールなら簡単なゲートを設けてください:共有前に誰かがデータ取り扱い、権限、依存関係をレビューすること。チームWikiや /blog/ai-tooling-guidelines の短いテンプレで多くの間違いを防げます。
出荷は「かっこいいプロトタイプ」を信頼できるものに変える瞬間です。AIで作ったソフトはプロンプトを永遠に調整してしまいがちなので、出荷を明確なマイルストーンとして扱ってください。
非技術者でも検証できる「完了の定義」を書き、軽い受け入れテストを添えてください。
例:
これにより「うまく見えるときだけ動く」状態で出荷してしまうミスを防げます。
AIツールは小さなプロンプト変更で振る舞いが変わり得ます。小さな変更ログを残してください:
これによりレビューが容易になり、静かなスコープの肥大化を防げます。
元の問題に結びついた2–3の指標を選んでください:
測定できなければ、AI構築が何を改善したか判断できません。
1〜2週間後に実際に何が起きたかを見てください:どこでユーザーが離脱したか、どのリクエストが失敗したか、どのステップがスキップされたか。
その後、1回に1つの反復を優先します:まず最大の痛みを直し、次に小さな機能をひとつ追加し、"やりたいけど不要"は後回しに。これが会話型構築を実用的に保つ方法です。
会話型構築を一回きりの実験にしない最速の方法は、繰り返す要素を標準化すること:1ページのPRD、小さなプロンプトライブラリ、軽いガードレール。これで同じプレイブックを週次で回せます。
AIツールを開く前にこれをコピー/ペーストして埋めてください:
プロジェクト間で使うプロンプトを共有ノートに保存してください:
各プロンプトの横に良い出力の例を置いておくとチームが目標を理解しやすくなります。
一度書いて再利用するルール:
ビルド前:
ビルド中:
出荷前:
次の読み物: /blog を参照してください。個人向けとチーム向けのティアを比較するなら /pricing を見てください。エージェント駆動のワークフロー(チャット→ビルド→デプロイ→エクスポート)を一気通貫で試したいなら、Koder.ai は検討候補の一つです。