AI駆動開発のすべて - 効率10倍を実現する実践テクニック

AI 駆動開発者として活動している、たつはらと申します。

これまで 8 年ほど個人開発を続け、一人で数多くのサービスを立ち上げてきました。個人開発の現場は、大企業のエンジニアに求められる専門性とは違い、「なんでもやる」という総合力こそが鍵になります。

そこで私が長年重視してきたのは、効率の良さと幅広いスキルの融合です。

AI駆動開発の概念図

そんな私がいま最も注目し、力を入れているのが AI 駆動開発。Cursor をはじめとする幅広い AI ツールを使いこなし、1,600 時間以上も試行錯誤した結果、想像を超えるスピードと効率を手に入れました。もはや 1 年前の開発スタイルに戻るのはこの上ないストレスに感じるほど、劇的な進化を実感しています。

「AI を使えば開発が楽になる」とよく言われますが、「どうすれば爆速かつ再現性を持って成果を出せるのか？」という本質的なノウハウは、まだ十分に共有されていないのが現状です。

なぜなら、AI 活用の知識、個人開発の知識、そしてエンジニアとしての知識はまったく性質が異なるからです。

さらに、私のように自営業で時間を潤沢に投資できる立場は稀で、多くのエンジニアやビジネスパーソンはそうはいきません。その結果、深いレベルの情報がなかなか表に出づらいのだと感じています。

しかし幸運にも、私はこれらすべての領域が交差する地点に身を置いてきました。

AI 駆動開発にのめり込み、個人開発を継続しながら、エンジニアとしても地道に知識を蓄えてきた。それゆえ得られた多角的な視点と、バランスの良いガイドをお届けできると考え、この記事を書いています。

0. AI 駆動開発とは

生成系 AI やエージェント技術の進歩により、「AI が主導してコードを書き、人間が補助をする」という新しい開発スタイルが生まれつつあります。

私自身もこの流れをいち早く理解し（昨年秋頃）、まだまだ情報が出回っていない頃から活用しており、従来の 6〜10 倍程度の開発速度を実感している一人です。

AI 駆動開発の考え方

AI駆動開発の基本フロー

これまでの開発では、人間がプログラムを書き、AI はコードの補完やバグ検出など、"サポート" を担うことが一般的でした。しかし、AI 駆動開発ではその立ち位置が逆転します。

AI がコードを書き、人間はその補助やレビューを行う

プログラミングのロジックを考える場面では、AI エージェントに「自然言語」で要求を伝え、コードを生成させることが中心となります。

つまり、脳内で行っていた処理を"自然言語"に置き換え、AI に指示するイメージに近いものがあります。

行き着く先としては、「考えるより先に AI エージェントにコードを書かせる」というステップが多くの場合当たり前になると思っております。 チャットやインラインでの部分的な補完以上に、AI にプロジェクト全体を見通してもらい、一気に書いてもらうイメージです。

AI 駆動開発で何が変わるのか

従来のプログラミングでは、人間が書かなければならない大量の定型コードや調整作業がありましたが、AI 駆動開発ではほぼすべて AI に任せられるため、開発スピードが大幅に向上します。

もっといえば、使うLLM(AIモデル)によっては自分が持っている知識よりも優れたコードを書くこともありますし、自分ではパッと思い付かない問題解決の手段を秒で生み出すことだってあり得ます。

しかし、AI に的確な指示を与えるための基礎知識は依然として必要です。

例えば、Webアプリのパフォーマンス最適化の流れの中で、画像の軽量化の知識がないままサービスに画像アップロード機能をつけた場合、AIが最適に処理をしていなければアクセス数が爆増した際にかかるコストは大きく変わるかもしれません。このような細かい知識による差が所々発生する可能性があると考えています。特に現在のような過渡期にはこのような差は大きいでしょう。

筆者の体験談

開発効率の変化

私自身、昨年は 7500 コミット以上行うほど自分でコードを書き続けていましたが、今ではほとんどコードを自分で書くことがなくなりました。それでも、アウトプットは 6〜10 倍に増えていると感じています。

• 「YouTube の動画を自動でダウンロード → 文字起こし → 翻訳する」ようなスクリプトなら、わずか 3 分で完成する。

• 従来は半年かかっていたであろうサービスも、2〜3 週間でリリース可能になった。

• リッチにイケてる自分のホームページを作ろうと思うものなら、半日かからず作れてしまう。

• ちょっとした業務改善アプリも半日もかからず作れてしまうため、思いついたアイデアをすぐに形にできる。

このように、95% の定型作業を爆速で済ませ、残り 5% の本質的なロジックにリソースを割けるのが AI 駆動開発の大きな恩恵と言えるでしょう。ROI（投資対効果）の考え方も大きく変わると実感しています。

ここで語っている効率化の例に関してですが、SNSで注目を惹くための例としてのNoCodeツールを活用して作った「3分で開発するTodoリスト」や、Windsurfエディタで開発した「イケてるアニメーションたくさんのカッコ良いLP」ではなく、私が過去に開発してきたものと同等あるいはそれ以上のクオリティを目指してきた本当に使える開発点です。心から誤解なきようにお伝えしたいです。

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