概要
非エンジニアの著者がAIツールを駆使し、低価格プランのリミット内で効率的に音楽学習アプリを開発・リリースした全工程と、トークン節約やストア登録のノウハウを公開。
詳細内容
## 概要
非エンジニア（編集者）である著者が、AI（Codex、Claude、ChatGPT）をフル活用して「リズム譜読み」練習アプリを開発し、Google Playでリリースするまでの過程を記録した記事です。特に限られたAI予算内で最大限の成果を出すための実践的なテクニックが紹介されています。
## AI開発における「ケチり」テクニック
- **相談と実装の分業**: 実装方針の相談はChatGPTで行い、具体的なコード生成はCodexに任せることで、リミット消費を最小限に抑制。
- **情報の整理と構造化**: `project-map.md`によるプロジェクト構成の明文化や、単一ファイルからモジュールへの分割により、AIの修正精度とトークン効率を向上。
- **テストの自動化**: Playwrightを導入し、AI自身に効率的な自動テストを実行させることで、非効率な手動操作によるトークン浪費を回避。
- **モデルの使い分け**: 軽微な修正には安価なモデル、複雑なロジック構築には高性能モデルを使い分け、作業完了後には必ず設定を戻す。
## 技術と事務のハードル
Capacitorを用いたWebベースアプリのネイティブ化や、Bluetooth音声遅延への技術的対応に加え、Google Playの個人開発者向け住所公開問題の回避（バーチャルオフィス契約）やD-U-N-S番号の取得といった、リリースに向けた事務的な障壁についても詳しく解説しています。