概要
https://zenn.dev/ncdc/articles/e15a2bc6020b9c
詳細内容
## ITコンサル3人でAI駆動開発を2日間やってみた
https://zenn.dev/ncdc/articles/e15a2bc6020b9c
非エンジニアによるAI駆動開発の限界を実証し、企画から実装までのプロセスにおけるAIの有用性と本番リリースに向けた課題を明らかにする。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 83/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI駆動開発, PoC, Gemini, Figma Make, Firebase Studio]]
ITコンサルタント3名が、**Gemini**や**Figma Make**、**Firebase Studio**などのAIツールを活用し、2日間で実用的なコミュニティアプリの開発に挑んだ体験レポートです。企画・要件定義からデザイン、実装まで全工程にAIを導入した際の具体的なワークフローと、その結果得られた知見がまとめられています。
大きな成果として、**NotebookLM**による議事録からの課題抽出や、**Figma Make**を用いた数分での画面仕様書・データ設計書の生成など、上流工程の劇的なスピードアップが挙げられています。一方で、実装フェーズでは「修正指示によるエラーの堂々巡り」が発生し、最終的なリリースには至らなかったという現実的な限界も示されています。特に、デプロイやインフラ管理、生成されたコードの保守性については、依然として専門知識を持つエンジニアの介在が不可欠であると著者は指摘しています。
AIによる「それっぽい形」の構築は容易になったものの、本番品質のプロダクトを完成させる難しさを説く内容は、過度なAIへの期待値を調整する上で示唆に富んでいます。AI駆動開発の導入を検討しているチームや、PoCの効率化を目指すエンジニアにとって、現実的な期待値設定と役割分担を考えるための良質な参照資料となるでしょう。