結論から言うと： 「半分は当たり、半分は“忍耐”次第」。
AIは強力な相棒だけれど、舵を握るのは開発者自身です。
1. “AI丸投げ開発”ブームの裏側
最近はテレビでも「AIがアプリを自動生成！」と賑わっています。
ニュースで紹介されていたのは、昔ヒットしたゲームアプリの再現。
AIは膨大な既存データを学習しているため、“過去作の焼き直し”には確かに強いのが事実です。
2. 私が飛び込んだリアル体験談
アーチェリーのスコア入力アプリを作ろう！
- 2025年1月、突然「アーチェリーのスコア入力アプリを作ろう！」と決意。
- スマホアプリ経験は10年前に少し触った程度。
- iPhone専用と決め、まずは知人に「どの言語？どのツール？」と相談。
- → 上級者向けの回答に撃沈。
- そこで Xcode 入門書を購入し、サンプルコードを “写経”。
- DatePicker ひとつ実装するにも手探り状態。
救世主：ChatGPT
「DatePickerってどう書くの？」と質問すると、周辺コード込みで例示。
「仕様書を送ればもっと精密に書けますよ」と言われ、PDFを添付。
ほぼ期待どおりのコードが返ってきて「これは行ける！」と確信しました。
3. AIで開発して分かった “光と影”
| 明るい面 | 暗い面 |
|---|---|
| 思いついたUI部品を即座にサンプル実装してくれる | 指示が曖昧だとまったく別物を提案される |
| 専門用語や業界特有の語彙を自動で拾ってくれる | デバッグログを投げても、突然精度がブレることがある |
| App Store 申請手順など周辺サポートも頼める | モデル変更で過去のやり取りを忘却→一から説明し直し |
要点
- 仕様書が命：曖昧さを排除すると出力も安定。
- やり直し前提の忍耐：エラー修正のスクショ→再質問を無数に繰り返す。
- 人格が変わる？：モデル切替（o4→o3）や負荷で回答品質が揺れやすい。
4. “丸投げ”したくて試した他AIサービス
- Manus
- じっくり長文で回答 → コピペしてもエラーまみれ。
- GitHub Copilot
- 既存リポジトリを渡して「Android版にして」→ コード全置換ではなく断片提示。
- Flutter でひな形生成までは成功、永続化（保存処理）が伝わらず頓挫。
結論：既存テンプレの“焼き直し”ならワンチャン、
完全オリジナル機能は “完璧な仕様書＋忍耐” が必須。
5. “AI丸投げ”開発を成功させる５つのコツ
- 仕様を文章だけでなく図やモックで示す
- 小さく区切って依頼（画面単位・機能単位で発注）
- デバッグログやスクショを即共有
- モデル切替時は前提を再送（o4/o3など）
- 最終チェックは自分の目で：AIの提案でもリリース前に必ずレビュー
6. まとめ 〜 “忍耐力”もスキルのうち 〜
- AI＝自動発注機ではない。
- 開発者の指示力 × AIの生成力 が合わさって初めて成果物になる。
- パクリや小規模ツールなら半自動で作れる時代——でもオーダーメイドアプリはまだ人間主導。
次の一手
- Manus で 完璧な仕様書を作る
- Copilot に “書くだけ”のフェーズを丸投げ
- ChatGPT で 細部調整＆デバッグ
…という三段構えも検証予定です。乞うご期待！
★ 最後に
AIとの共創はワクワクする反面、根気が試されます。
「AIと組めばもっと速く、もっと面白く」——この可能性を信じて、今日もコツコツ指示を磨き続けます。
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上までは私のラフをChatGPTに清書してもらったのだけど、次の一手の３は勝手に入れ込んできてた・・・。人格がある？
そして
AIに頼んだアイキャッチ画像
いきなり意地悪なの。ChatGPTは私をきっとこんな感じに思っているらしい。
再度の要望は「ロボットはいいけど、おばさんを変えて」でアイキャッチ画像になった。ほんと最近意地悪だわ。
