2025年5月03日·2 分
インテントからアプリへ：AIがUI・ステート・APIを構築するとき
AIがUI、ステート、APIを生成して、モバイルアプリのアイデアが動く製品になるまでの物語。インテントから出荷可能なMVPまでの実践的な示唆を提供します。
AIがUI、ステート、APIを生成して、モバイルアプリのアイデアが動く製品になるまでの物語。インテントから出荷可能なMVPまでの実践的な示唆を提供します。
創業者が四半期末の慌ただしさの合間に背もたれにもたれ、言う：「フィールド担当者が訪問を素早く記録してフォローアップを設定できるようにして、管理業務を増やさないでほしい」。
その一文は本当のユーザープロブレムを含んでいます：メモが遅れて記録される（あるいはまったく記録されない）、フォローアップが抜け落ちる、そして収益が静かに失われる。
AI支援による構築の約束はここにあります：インテントから出発して、すべての画面やステート更新、API呼び出しを最初から手で結線することなく、動作するモバイルアプリにより速く到達できる。魔法でも完璧でもないが、アイデアから実際に電話で動かせるものを手に渡すまでの道のりが短くなる。
この節（と続く物語）は技術的チュートリアルではありません。何を言えば良いか、早めに何を決めるか、実際のユーザーでフローを試すまで何を開けておくか、という実務的な示唆のある物語です。
平たく言えば、インテントはあなたが望む成果であり、特定の対象に対して、明確な制約の下にあるものです。
良いインテントは機能一覧ではありません。「モバイルCRMを作って」というのではなく、人間とAIの双方に成功が何かを伝える一文です。
インテントが明確なら、クリックだけの画面以上のMVPを目指せます。目標は実際のフローと実データを持つ出荷可能なアプリです：ユーザーがサインインし、今日のアカウントを見て、訪問を記録し、メモや写真を添付し、次のステップを設定し、よくある例外に対処できる。
以降の要件、情報アーキテクチャ、UI、ステート、バックエンド統合、反復はすべてその一文に奉仕すべきです。
MayaはこのプロジェクトのPMであり偶発的創業者です。彼女はモバイルアプリを再発明しようとしているのではなく、四半期の締め切りが機会を消してしまう前に出荷しようとしています。
チームはカレンダー招待に収まる小規模：Maya、週に数時間割けるデザイナー1人、すでに二つのアプリを維持しているエンジニア1人。40ページの仕様を書いたり、フレームワークを延々と議論したり、1か月のワークショップをやる余裕はありません。しかし期待は現実的です：リーダーシップはデモではなく使えるものを望んでいます。
Mayaの出発点は控えめです：
彼女のメモには重要な一文もあります：「ユーザーが電話で主要タスクを2分以内に終えられなければ、正しいものを作れていない」。
このMVPの「完了」は、1つのユーザージャーニーがエンドツーエンドで動くことです：
派手なダッシュボードは不要。隠れたメニューは不要。「後で磨く」画面でフローをブロックしないこと。
アプリは既存のバックエンドに接続する必要があります——モバイル向けに設計されておらず、ドキュメントがまちまちなAPIです。予算は厳しいので、新しい画面はすべて正当化されねばなりません。
いくつかのガードレールは交渉不可です：監査ログ、必要な同意の明示、デバイスに機密データを無造作に保存しないこと。
ここに緊張があります：Mayaには良いアイデアが10個あり、作業日が10日あるかもしれない。選択肢を議論して過ごす時間は、コアのジャーニーをユーザーの手に届ける時間を奪います。
目標は完璧な仕様を書くことではなく、テスト可能な明快さに速く到達することです——我々が解く問題、誰のためか、成功をどう知るか。
あなたはまず一つの雑然とした文を持っています：
“I want an app that helps our field reps log visits and follow up.”
次にAIに練り直してもらいます：
Prompt: “Rewrite this as a problem statement and add 3 success metrics. Keep it short.”
AIの出力（編集済み）：
Problem statement: Field reps lose follow-ups because visit notes and next steps are captured late (or not at all), leading to missed revenue and inconsistent customer experience.
Success metrics:
これでチームが目指せるターゲットが得られ、単なる機能要求ではなくなります。
もしあなたが vibe-coding ワークフロー（例えば、チャットでプロダクトを記述し反復的に動くアプリを生成する Koder.ai のような）を使っているなら、この段階が多大な価値を生みます：明確なインテント＋指標が次に生成される全ての「真実のソース」になります。
次に役割とタスクを抽出します：
ユーザー役割：
トップタスク：
それらを受け入れ基準付きのいくつかのユーザーストーリーに変えます：
初回リリースを守るために：
すべての決定はひとつのフローに紐づけます：
アプリを開く → “Log Visit” → 顧客を選ぶ → メモ／写真を追加 → 次のステップ＋期限を選ぶ → 保存 → フォローアップが“Today”に表示される。
このフローをサポートしない要求は次のリリースまで待ちます。
北極星フローが明確になれば、AIはそれを情報アーキテクチャ（IA）に翻訳できます。ワイヤーフレームや図に飛び込まずに誰でも読める形で提示されます。
多くのMVPでは、主要な仕事を完全にサポートする少数の画面が望ましい。AIは通常、次のような簡潔なリストを提案します（必要に応じて調整可能）：
そのリストが骨格になります。外側のものは後回しか二次フローです。
抽象的なパターンを議論する代わりに、IAはナビゲーションを検証可能な文で明記します：
オンボーディングがあるなら、どこから始まりどこで終わるか（「OnboardingはHomeで終わる」）を定義します。
各画面に軽量のアウトラインを与えます：
空状態はアプリが壊れて見えるポイントなので意図的に設計します（例：「今日の訪問はまだ記録されていません」＋次にやるべきことを明示）。
IAは条件付きビューを早めに示します：「マネージャーは追加タブを見る」「Opsだけがアカウント詳細を編集できる」など。これにより、権限とステート実装時の驚きを防げます。
出力は通常、1ページのフローと画面ごとの箇条書きです——非技術系の利害関係者が迅速に承認できるもの：どの画面があるか、どう遷移するか、データがないときに何が起きるか。
フローが合意されると、AIは各ステップを「画面契約」として扱い、ユーザーが見るべきもの、次にできること、収集・表示すべき情報を定義してファーストパスのワイヤーフレームを出します。
出力は粗く始まることが多い——グレースケールのブロックにラベル——しかしコンテンツニーズに沿った構造になっています。比較が必要なステップはグリッドやカードレイアウト、進行性が重要なら明確な主要アクションと軽量のサマリが提示されます。
コンポーネント選択はタスクに基づきます：
AIはインテントの動詞（browse、choose、edit、confirm）に基づいてこれらの決定を出す傾向があります。
この段階でも良いジェネレータは基本的な制約を適用します：
コピー草案もUIと並行して出ます。「Submit」ではなく「Save visit」や「Schedule follow-up」のように、ユーザーの仕事に即した文言に変わります。
ここでプロダクトオーナー、デザイナー、マーケターが介入します——すべてを描き直すのではなく、トーンと明確さを調整するために：
単なる画像で終わりではありません。通常のハンドオフはクリック可能なプロトタイプ（タップして試せる画面）か、チームがビルドテストループで反復できる生成された画面コードです。
Koder.aiのような環境では、この段階は素早く具体化します：UIは動くアプリの一部として生成され（webはReact、バックエンドはGoとPostgreSQL、モバイルはFlutterなど）、実画面を一か所でレビューしつつフロードキュメントをガードレールとして保持できます。
UIがスケッチされたら次の問いは単純です：アプリは何を「覚える」必要があり、何に「反応」すべきか？その“記憶”がステートです。画面があなたの名前で挨拶し、カウンタを保ち、半分書いたフォームを復元し、結果を好みの並びで表示する理由がここにあります。
AIは通常、アプリ全体を通る少数のステートオブジェクトから始めます：
鍵は一貫性：同じオブジェクトと名前が複数の画面で使われ、各画面が独自の小さなモデルを勝手に作らないことです。
フォームは単なる入力ではなく、可視化されたルールです。AIは繰り返し使えるバリデーションパターンを生成できます：
各非同期アクション（サインイン、アイテム取得、訪問保存）でアプリはよくある状態を循環します：
これらのパターンが画面間で一貫していると、実ユーザーが予期せぬ操作をしてもアプリが壊れにくくなります。
フローは実データの読み書きができて初めて本物になります。画面とステートルールが出来上がったら、AIはユーザーの操作をバックエンドが何をサポートすべきかに翻訳し、生成された配線によりプロトタイプがプロダクトになります。
典型的なユーザージャーニーから、バックエンド要件は次の具体的なバケットに落ちます：
AIはUIの意図からこれらを引き出せます。たとえば「Save」ボタンはミューテーションを暗示しますし、一覧画面はページネーション付きのフェッチを意味します。
エンドポイントを孤立して作る代わりに、マッピングは画面の操作から導出されます：
POST /visitsGET /accounts?cursor=...PATCH /visits/:idPATCH /followups/:id既にバックエンドがある場合、AIはREST、GraphQL、Firebase/Firestore、社内カスタムAPIに適応します。ない場合はUIニーズに合わせた薄いサービス層を生成します（余分なものは作らない）。
AIはUIコピーとステートからモデルを提案します：
Visit { id, accountId, notes, nextStep, dueAt, createdAt }ただし人間が確認するべきです：どのフィールドが必須か、何がNULL可か、どこにインデックスが必要か、権限はどう働くか。早めの確認が「ほぼ正しい」データモデルが製品に固まるのを防ぎます。
統合は故障パスを一等地として扱わなければ完結しません：
ここでAIは面倒な部分を加速します——一貫したリクエストラッパー、型付きモデル、予測可能なエラーステート——チームは正しさとビジネスルールに集中できます。
最初の「実際の」テストはシミュレータのスクリーンショットではありません——実際の電話で、誰かの手に、完璧でないWi‑Fi状況で動かすことです。そこが早く脆弱性を露呈する場所です。
多くの場合、機能の本体ではなく継ぎ目が壊れます：
これは有用な失敗です。アプリが実際に何に依存しているかを教えてくれます。
何かが壊れたとき、AIは層を跨いだ探偵役として最も役立ちます。UI・ステート・APIを別々に追う代わりに、終端から終端へ経路をたどらせられます：
profile.photoUrl を期待しているがバックエンドは avatar_url を返すAIはフロー、画面マップ、データ契約を文脈として持っているため、フィールド名変更、フォールバック状態追加、エンドポイント応答調整といった横断的な単一修正案を提案できます。
各テストビルドは「指標に近づいているか？」に答えるべきです。成功基準に結びついた少数のイベントを追加します。例：
signup_started → signup_completedfirst_action_completed（活性化の瞬間）error_shown と理由コード（timeout、validation、permission）これでフィードバックは単なる意見ではなく、計測可能なファネルになります。
単純なリズムで安定を保ちます：毎日ビルド＋20分レビュー。各サイクルは1〜2件の修正を選び、UI・ステート・エンドポイントを同時に更新します。これにより画面だけ直って実運用で回復しない「中途半端に直された」機能を防げます。
ハッピーパスが動いたら、アプリはトンネル、低電力モード、拒否された権限、予測不能なデータを生き延びねばなりません。ここでAIは「壊さない」を具体的な振る舞いに変える手助けをします。
各アクションを オフライン安全 か 接続必須 かでラベリングします。例：以前読み込んだアカウントの閲覧、下書きの編集、キャッシュされた履歴の表示はオフラインで可能にし、全文検索や同期、パーソナライズ推奨は接続が必要とみなす。
良い既定は：キャッシュから読む、アウトボックスに書く。UIは「ローカルに保存済み」と「同期済み」を明確に示し、接続回復時にシンプルな「再試行」を提供します。
権限は必要な瞬間に尋ねます：
目的は優雅な代替を用意してフローを塞がないこと。
AIはエッジケースを素早く列挙できますが、製品姿勢はチームが選びます：
セキュリティの基本：トークンはプラットフォームのセキュアストレージに保存、最小権限のスコープを使う、安全な既定（暗号化なしでの「ログイン状態の保持」を避ける）で出荷する。
アクセシビリティチェック：コントラスト、最小タップターゲット、動的テキスト対応、スクリーンリーダー向けのラベル（特にアイコンのみのボタンやカスタムコンポーネント）を検証します。
出荷は有望なプロトタイプが実際のプロダクトになるか、静かに止まるかを分ける瞬間です。AIがUI・ステート・API配線を生成したら、その動くビルドをレビュアーと顧客が自信を持ってインストールできる形にします。
「リリース」を英雄的スプリントではなく小さなチェックリストとして扱います：
MVPがシンプルでもメタデータは期待値を設定するため重要です。
ローンチは実験として計画します。
まず内部テスト、その後段階的リリース（ステージドロールアウト）でリスクを限定。クラッシュ率、オンボーディング完了率、主要アクションのコンバージョンを監視します。
ロールバックのトリガーを事前に決めておきます——例：クラッシュフリーセッションがしきい値を下回る、サインイン失敗が急増する、主要ファネルの割合が急落するなど。
ビルドシステムがスナップショットと素早いロールバックをサポートすれば（たとえばKoder.aiがデプロイとホスティングと共にスナップショット／ロールバックを含む場合）、“取り消し”を正常な出荷プロセスの一部として扱えます。
もしあなたがMVPチェックリストを反復可能なリリースパイプラインに変える手助けが欲しければ、/pricing を見てください、あるいは /contact で連絡してください。
AIが画面を草案化し、ステートを配線し、API統合をスケッチできると、仕事は消えるのではなくシフトします。チームはインテントをボイラープレートに変える時間を短縮し、何を作るべきか、誰のためか、どの水準で作るかを決める時間を増やせます。
AIはフローが明確になれば層間で一貫した出力を出すことに長けています：
AIは提案を出す。決めるのは人です。
スピードはコードが読めるままであるときだけ価値があります。
Koder.aiのようなプラットフォームで最初のバージョンを生成する場合、実用的な保守性の解除はソースコードのエクスポートです：“高速生成”から“チームが所有するコードベース”へ書き直しなしで移行できます。
MVPが出荷された後、次のイテレーションは通常 パフォーマンス（起動時間、リストレンダリング）、パーソナライゼーション（保存済み設定、賢い既定）、より深い自動化（テスト生成、分析計装） に焦点を当てます。
さらに例や関連読み物は /blog を参照してください。
インテントとは、一文で明確にするものです：
機能一覧ではなく、UI・ステート・APIの方向性を揃えるための「成功の定義」です。
強いインテント文は具体的で計測可能です。次の構造を使ってください：
例：「Help small clinic managers confirm appointments automatically so no-shows drop without adding admin work.」のように、対象・成果・インパクト・制約が明確になります。
「出荷できる（shippable）」とは、単なるクリック可能なプロトタイプを超えて、ひとつの主要なユーザージャーニーが実データで完結することを意味します：
ユーザーがスマホで主要タスクを素早く完了できなければ準備が整っていません。
AIに次のように求めると短時間で要件に近づけます：
その出力を現実の数値や制約で調整すれば、活動ではなく成果を測る基準になります。
最速の方法は：
これでエンジニアとQAがすばやく検証できます。
初回リリースのために、北極星フローを妨げないものは意図的に除外します。よく除外されるもの：
「範囲外」リストを明示して、利害関係者に何が先送りされるかを伝えておきましょう。
北極星フローを3〜7個のコア画面に落とします。典型例：
ナビゲーションは「タブかスタックか」といった抽象で議論するのではなく、平文で「ログイン後にHomeに着地する」「タブバーでHome・Search・Profileへ行ける」などと定義し、空状態（empty state）も設計しておきます。
ステートはアプリが『覚えておくべきこと』と『反応すべきこと』です。MVPで最初に定義すべき共通ステートオブジェクト：
さらに非同期の標準パターンを揃えます：。失敗時にもユーザー入力を保持することが重要です。
画面から逆算してAPIを割り当てます。例：
GET /items（多くはページネーションあり）POST または PATCHDELETEAIはUIの文言やステートからスキーマ案（例：）を推測しますが、必須項目やNULL許容、インデックス、権限の扱いは人が確認して固める必要があります。
各アクションを オフライン対応可能 か 接続必須 かでラベル付けします。実用的な既定値：
権限は『必要な瞬間に尋ねる』（例：カメラは「写真を追加」時、通知はリマインダー有効化後）こと。拒否された場合でも手動入力やアプリ内リマインダーといった代替パスを用意して、フローを塞がないようにします。
Visit { id, accountId, notes, nextStep, dueAt, createdAt }