2025年7月25日·2 分
LLMがプレーン英語のアイデアをフルスタックアプリに変える方法
LLMがプレーン英語のプロダクトアイデアをWeb/モバイル/バックエンドアプリに変える方法：要件、UIフロー、データモデル、API、テスト、デプロイまで。
LLMがプレーン英語のプロダクトアイデアをWeb/モバイル/バックエンドアプリに変える方法：要件、UIフロー、データモデル、API、テスト、デプロイまで。
「プレーン英語のプロダクトアイデア」は通常、意図と希望の混ざったものとして始まります：誰のためか、どの問題を解くか、成功はどう見えるか。数文（「犬の散歩を予約するアプリ」）、粗いワークフロー（「顧客がリクエスト → 散歩者が承認 → 支払い」）、そしていくつかの必須条件（「プッシュ通知、評価機能」）があるだけかもしれません。アイデアについて話すには十分ですが、一貫して作るには不十分です。
人々がLLMにアイデアを「翻訳できる」と言うとき、有用な意味はこうです：あいまいな目標を具体的でテスト可能な決定に変えること。ここでの「翻訳」は単なる書き換えではなく、レビュー、議論、実装ができるように構造を付け加えることを指します。
LLMはコアの構成要素を最初のドラフトとして出すのが得意です：
典型的な「成果物」はフルスタック製品の設計図のように見えます：管理向けやデスクトップ向けのWeb UI、外出先ユーザー向けのモバイルUI、認証やビジネスロジック、通知などのバックエンドサービス、そしてデータストレージ（DBとファイル／メディア保存）です。
LLMは文脈依存のトレードオフを確実に選べません。正解はあなたが書いていない背景に依存するからです：
モデルは選択肢やデフォルトを提案するシステムとして扱い、最終決断は人が下してください。
失敗モードは予測可能です：
「翻訳」の真の目的は前提を可視化することで、それがコードに固まる前に確認・修正・却下できるようにすることです。
LLMに「Xのアプリを作って」と言って画面やAPI、データモデルまで出してもらう前に、設計の基準になる十分具体的なプロダクトブリーフが必要です。このステップはあいまいな意図を共有ターゲットに変える作業です。
問題文を1〜2文で書きます：誰が困っているか、何に困っているか、なぜ重要か。そして観測可能な成功指標を追加します。
例：「クリニックがフォローアップ予約を取るのにかかる時間を短縮する」。指標は平均予約時間、無断キャンセル率、セルフサーブで予約する患者の割合などが考えられます。
主要なユーザータイプを列挙し（システムに触れる全員ではなく主な人物）、各々のトップタスクと短いシナリオを記載します。
有用なプロンプトテンプレートは：「As a [role], I want to [do something] so that [benefit]。」です。MVPを説明するコアユースケースを3〜7件目標にします。
制約はプロトタイプと出荷可能な製品の差です。含めるべき項目：
最初のリリースに何が含まれ、何を後回しにするかを明確にします。単純なルール：MVP機能は主要ユースケースをエンドツーエンドでサポートし、手作業のワークアラウンドが不要であること。
希望するなら、これを1ページのブリーフとしてまとめ、次のステップ（要件、UIフロー、アーキテクチャ）の「真実のソース」として保持してください。
プレーン英語のアイデアは、通常目標（「人がクラスを予約できるようにする」）、仮定（「ユーザーはログインするだろう」）、あいまいな範囲（「簡単にする」）が混在しています。LLMはこれらの乱れた入力をレビュ―・修正・承認できる要件に変えるのに有用です。
まず各文をユーザーストーリーに書き換えます。これにより誰が何をなぜ必要とするかが明確になります：
ストーリーがユーザータイプや利点を明記していなければ、まだあいまいです。
次にストーリーを機能にまとめ、各機能を**必須（must-have）かあると良い（nice-to-have）**でラベル付けします。これにより設計・開発前のスコープ肥大を防げます。
例：「プッシュ通知」はnice-to-haveかもしれませんが、「予約をキャンセルできる」は通常must-haveです。
各ストーリーの下に単純でテスト可能なルールを追加します。良い受け入れ基準は具体的で観測可能です：
LLMはしばしば「ハッピーパス」を想定します。次のようなエッジケースを明示的に要求してください：
この要件バンドルが、後の出力（UIフロー、API、テスト）を評価するための事実上のソースになります。
プレーン英語のアイデアが「ユーザージャーニー」と「明確なナビゲーションでつながった画面群」に変わると、初めて構築可能になります。この段階では色を選ぶのではなく、人が何をどの順番で行い、成功がどう見えるかを定義します。
最初に重要なパスを列挙します。多くの製品では次の構成が使えます：
モデルはこれらのフローをステップバイステップで出力できます。あなたの仕事は何がオプションで何が必須か、どこでユーザーが安全に離脱して再開できるかを確認することです。
2つの納品物を要求してください：画面在庫（screen inventory）とナビゲーションマップ。
良い出力は画面名を一貫して付け（例：「Order Details」 vs 「Order Detail」）、エントリーポイントを定義し、空の状態（結果なし、保存アイテムなし）も含めます。
要件をフォームフィールドに変換します：必須／任意、形式、制限、親切なエラーメッセージ。例：パスワードルール、支払い先住所のフォーマット、日付は未来である必要がある等。バリデーションはインライン（入力中）と送信時の両方で行うことを確認してください。
読みやすい文字サイズ、明確なコントラスト、Webでの完全なキーボード操作、エラーメッセージは「どう直すか」を説明すること（単に「無効な入力」ではない）。すべてのフォームフィールドにラベルを付与し、フォーカス順が理にかなっていることも確認します。
「アーキテクチャ」とはアプリの設計図です：どの部分が存在し、それぞれが何を担当し、どうやって通信するか。LLMがアーキテクチャを提案したとき、あなたの役割はそれが今作れるだけシンプルかつ将来拡張しやすいかを確認することです。
ほとんどの新製品では**単一バックエンド（モノリス）**が出発点として正しいです：1つのコードベース、1つのデプロイ、1つのDB。開発が速く、デバッグしやすく、運用コストも低いです。
モジュラーモノリスは良い選択肢です：デプロイは一つでもモジュール（Auth、Billing、Projectsなど）に分けて境界をきれいにする。重いトラフィックや独立デプロイの必要が出てきた時点でサービス分割を検討します。
モデルが即座に「マイクロサービス」を推すなら、その選択理由を具体的に求めてください。将来の仮定で過剰設計するのは避けます。
良いアーキテクチャ概要は必須要素を名前で挙げます：
モデルは各部分がどこにあるか（バックエンド vs モバイル vs Web）と、クライアントがバックエンドとどうやってやり取りするか（通常はRESTかGraphQL）を明示すべきです。
バックエンドフレームワーク、データベース、ホスティング、モバイルアプローチ（ネイティブかクロスプラットフォームか）などの基本を「前提（Assumptions）」として固定してください。そうしないと設計が曖昧になります。
大きな書き直しより小さな「逃げ道」が良いです：ホットリードのキャッシュ、バックグラウンドジョブのキュー、ステートレスなアプリサーバ。良いアーキテクチャ提案はこれらの選択肢を説明しながらv1は簡潔に保ちます。
プロダクトのアイデアには通常名詞が多く含まれます：「ユーザー」「プロジェクト」「タスク」「支払い」「メッセージ」など。データモデリングはLLMがそれらの名詞をアプリが何を保存すべきか、そしてどう繋がるかの共有図に変えるステップです。
まず主要エンティティを列挙し、何が何に属するかを問い直します。
例：
次にリレーションと制約を定義します：タスクはプロジェクトなしで存在できるか、コメントは編集可能か、プロジェクトがアーカイブされたらタスクはどうなるかなど。
次にモデルがファーストパスのスキーマ（SQLテーブルかNoSQLコレクション）を提案します。単純で、挙動に影響する決定事項に集中します。
典型的なドラフト例：
重要：statusフィールド、タイムスタンプ、ユニーク制約（例：ユニークなメール）を早期に捕捉してください。これらは後のUIフィルタ、通知、レポーティングを左右します。
実際のアプリは誰が何を見られるかのルールが必要です。LLMは所有権を明示（owner_user_id）し、アクセスをモデル化（メンバーシップ／ロール）するべきです。マルチテナント製品ならtenant/organizationエンティティを導入し、必要箇所にtenant_idを付与します。
権限はロール（admin/member/viewer）か、権限（project:editなど）か、またはオブジェクトレベルのアクセスかを定義してください。
何をログに残し、何を削除するかを決めます。例：
これらはコンプライアンスやサポート、請求時に後で問題にならないようにするための重要な決定です。
バックエンドAPIはアプリの約束を現実のアクションに変える場所です：「プロフィールを保存する」「注文を表示する」「リスティングを検索する」。良い出力はユーザーの行動から出発し、明確なエンドポイント群に落とし込みます。
ユーザーがやり取りする主要なオブジェクト（Projects, Tasks, Messagesなど）を列挙し、それぞれに対してユーザーができる操作を定義します：
これらは通常次のようなエンドポイントに対応します：
POST /api/v1/tasks (create)GET /api/v1/tasks?status=open&q=invoice (list/search)GET /api/v1/tasks/{taskId} (read)PATCH /api/v1/tasks/{taskId} (update)DELETE /api/v1/tasks/{taskId} (delete)タスクを作る：ユーザーがタイトルと期限を送信する。
POST /api/v1/tasks
{
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15"
}
レスポンスはサーバー生成フィールドを含む保存済みレコードを返す：
201 Created
{
"id": "tsk_123",
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15",
"status": "open",
"createdAt": "2025-12-26T10:00:00Z"
}
（上記のコードブロックは変更しないでください）
一貫したエラー体系を用意します：
再試行には POST に対する冪等性キーを使うことを推奨し、「5秒後に再試行」などの明確な指示を含めます。
モバイルクライアントは更新が遅いので、バージョン付きのベースパス（/api/v1/...）を使い破壊的変更を避けます：
GET /api/version）で記載するセキュリティは「後でやる」仕事ではありません。LLMにアイデアを仕様化させるときは、安全なデフォルトを明示させて、最初のバージョンが誤って濫用されないようにします。
モデルに主要なログイン方法とフォールバック、そして問題発生時の挙動（アクセス喪失、疑わしいログインなど）を推奨させます。一般的な選択肢：
セッション処理（短寿命のアクセストークン、リフレッシュトークン、デバイスのログアウト）や多要素認証対応の有無も指定させます。
認証はユーザーを特定します。認可はアクセスを制限します。モデルには明確なパターンを選ばせます：
project:edit, invoice:export）による柔軟な制御良い出力は「プロジェクト所有者のみ削除可能、コラボレーターは編集可能、閲覧者はコメント可能」などのサンプルルールを含みます。
一般的な抽象ではなく次のような具体的対策をリストさせます：
また脅威チェックリスト（CSRF/XSS対策、安全なクッキー、ファイルアップロードの安全性）も要求してください。
機能に真に必要なデータだけを最小限に収集し、必要最小期間だけ保持するようにデフォルトを設定します。
LLMに次のような平易な説明文を草案させます：
アナリティクスを追加するならオプトアウト（または法的に必要ならオプトイン）を用意し、設定やポリシーページに明記します。
良いLLMは要件を受け入れ基準に紐づくテスト計画に変えられます—ただしすべてを基準に紐づけることが重要です。
機能リストと受け入れ基準をモデルに与え、各基準ごとにテストを生成させます。堅実な出力は次を含みます：
テストが特定の基準に紐づかないなら、それは多分ノイズです。
LLMは現実の利用を模したフィクスチャも提案できます：乱れた名前、欠損フィールド、タイムゾーン、長文、ほぼ重複レコード、不安定なネットワークなど。
要求するもの：
モデルにモバイル専用チェックリストを追加させます：
LLMはテストの骨子作成が得意ですが、次をレビューしてください：
生成されたテストは速いテスト作成者として扱い、最終的なQA承認は人が行います。
モデルは多くのコードを生成できますが、ユーザーが恩恵を受けるのは安全に出荷され、運用で状態を監視できるときだけです。このステップは繰り返し可能なリリース手順を作ることに関するものです。
プルリクエストごと、mainへのマージごとに実行されるシンプルなCIパイプラインを整備します：
LLMがコードを書いたとしても、CIが変更後も動くかを教えてくれます。
3つの環境を明確な目的で運用します：
設定は環境変数とシークレットで扱い、コードに値を埋め込まないルールにします。
典型的なフルスタックアプリの場合：
3つの信号を計画します：
AI支援開発が本来の価値を出すのはここです：生成したコードをただ持っているだけでなく、それを製品として稼働させる運用まで回すこと。
LLMはあいまいなアイデアを一見フルプランに見えるものにできますが、きれいな文章で隠れたギャップを見落としがちです。よくある失敗は予測可能で、いくつかの習慣で防げます。
弱い出力の原因はだいたい次の4点です：
モデルに具体的な材料を与えます：
納品物ごとにチェックリストを要求します。例：要件は受け入れ基準、エラー状態、ロール／権限、測定可能な成功指標を含めないと「完了」としない。
仕様、APIノート、UI案が別のスレッドに散らばるとLLM出力はズレます。1つの生きたドキュメント（シンプルなMarkdownファイルでも良い）に次をリンクして保持してください：
再度プロンプトするときは最新の抜粋を貼り付け「XとYのセクションだけ更新し、それ以外は変更しないで」と指示してください。
実装しながら進めるなら、生成物とリポジトリの整合を保てるワークフローが役立ちます（例：Koder.aiの“planning mode”のように、スペックをロックしてチャットスレッドからスキャフォールドを生成し、スナップショット／ロールバックで整合を保つ仕組み）。
ここでは「LLM翻訳」がエンドツーエンドでどう見えるかと、人間が速度を落として実際の判断を下すチェックポイントを示します。
プレーン英語のアイデア：「オーナーがリクエストを投稿し、シッターが応募し、仕事完了後に支払いがリリースされるペットシッティングのマーケットプレイス」
LLMはこれを第一草案に変えられます：
POST /requests, GET /requests/{id}, POST /requests/{id}/apply, GET /requests/{id}/applications, POST /messages, POST /checkout/session, POST /jobs/{id}/complete, POST /reviewsこれは有用ですが「完了」ではありません。検証が必要な構造化された提案です。
プロダクト判断：何が「応募」の有効条件か？オーナーがシッターを直接招待できるか？いつリクエストは「埋まった」と見なすか？これらのルールは全ての画面とAPIに影響します。
セキュリティ & プライバシーのレビュー：ロールベースアクセスの確認（オーナーが他のオーナーのチャットを読めないなど）、支払いの保護、データ保持（例：チャットはXか月後に削除）を定義。悪用対策（レートリミット、スパム防止、監査ログ）を追加。
パフォーマンス上のトレードオフ：何を速くする必要があるか（検索、チャットなど）。これがキャッシュ、ページネーション、インデックス、バックグラウンドジョブの設計に影響します。
パイロット後にユーザーが「リクエストを複製したい」「一部返金でキャンセルしたい」といった要求を出すかもしれません。それを要件に反映し、影響を受けるフローを再生成／修正し、テストとセキュリティチェックを再実行します。
「何を」だけでなく「なぜ」を残します：主要なビジネスルール、権限マトリクス、API契約、エラーコード、DBマイグレーション、リリースとインシデント対応の短いランブック。これが生成コードを半年後に理解するために重要です。
この文脈で「翻訳」とは、あいまいなアイデアを具体的でテスト可能な決定に変えることを指します：ロール、ユーザージャーニー、要件、データ、API、成功基準などです。
単なる言い換えではなく、実装前に確認・却下できるように前提を明示化することが目的です。
実用的な初回ドラフトには次が含まれます：
これを最終仕様ではなく、レビューするための下書き設計図と考えてください。
LLMはあなたの実際の制約やトレードオフを確実には知れないので、人間が決めるべき事項は残ります。具体的には：
モデルは選択肢やデフォルトを提案する存在だと扱い、最終判断は人が行ってください。
LLMが設計に使えるようにするには、具体的なコンテクストを与えます：
これをチームメンバーに渡して同じ解釈が得られるか確認してください。得られなければ準備不足です。
目標をユーザーストーリー + 受け入れ基準に変換することに集中します。
強いバンドルには通常：
これがUI、API、テストの“事実上のソース”になります。
次の2つの成果物をモデルに要求してください：
その上で検証するポイント：
ほとんどのv1プロダクトでは**モノリス（またはモジュラーモノリス）**から始めるのが正解です。
モデルがいきなり「マイクロサービス」を提案したら、具体的な根拠（トラフィック、独立デプロイの必要性、スケール要件）を要求してください。逃げ道（escape hatch）を用意しておく方が現実的です：
v1は素早く出荷できてデバッグしやすいことを優先します。
モデルに次を明確に書かせてください：
データ設計は後のUIフィルタ、通知、レポーティング、セキュリティに直結します。慎重に決めてください。
実用的で使いやすいAPI設計を評価する際は次を要求します：
/api/v1/...）POST に対する冪等キーの活用破壊的変更を避け、フィールド追加はオプショナルにしてデprecation期間を設ける運用を推奨します。
モデルにプランを起草させ、受け入れ基準と照らしてレビューします：
さらに現実的なフィクスチャを要求してください：タイムゾーン、長文、ほぼ重複するレコード、通信の不安定さなど。生成されたテストは“出発点”であり最終QAではないことを忘れずに。
挙動を設計しているのであり、見た目（ビジュアル）だけを作らせないようにします。