最近よく耳にするようになった「AIコーディング」。
今回は ChatGPT・Codex・Claude Code の3つを組み合わせて、
実際に Android向けの家計簿アプリ を作成してみました。
結論から言うと、
プログラミングの知識がそれほど深くなくても、アプリ開発は十分可能
という手応えを強く感じました。
この記事では、
- どんな役割分担でAIを使ったのか
- 実際の開発フロー
- 使ってみて感じたメリット・注意点
をまとめていきます。
今回作成したもの：Android向け家計簿アプリ
作成したのは、以下のようなシンプルな家計簿アプリです。
- 収入・支出の入力
- カテゴリ管理
- 月ごとの集計表示
- Android向けにビルド
「よくある家計簿アプリ」ですが、
実装の大部分をAIに任せたのが今回のポイントです。
AI3人（？）で役割分担して開発
今回の開発では、AIを明確に役割分担しました。
① ChatGPT：相談役＋プロンプト作成担当
まず最初にやったのは、ChatGPTへの相談です。
- どんな機能構成にするか
- データ構造はどうするか
- Codexにどう指示すればよいか
といった点を 人に相談する感覚で壁打ちしました。
特に重要だったのが、
「Codexに投げるためのプロンプト」をChatGPTに作ってもらう
という使い方です。
いきなりCodexに「家計簿アプリ作って」と投げるより、
ChatGPTで要件を整理 → 明確なプロンプトに落とす、
この一手間で精度がかなり上がりました。
② Codex：実装はすべてお任せ
実際のコード実装は Codexに全振りしました。
- クラス作成
- UIの実装
- データ保存処理
- Android向け設定
基本的に私は、
- ChatGPTで作ったプロンプトを渡す
- Codexが実装
- 動かして確認
この繰り返しです。
「自分で1行ずつコードを書く」というより、
仕様を書く人 ＋ 実装する人をAIに任せる
という感覚に近かったです。
③ Claude Code：設計チェック＆レビュー担当
最後に活躍したのが Claude Code。
Claude Codeには、
- 設計の妥当性チェック
- 実装コードのレビュー
- 改善点の指摘
をお願いしました。
特に助かったのが、
- 「この設計だと後で拡張しづらい」
- 「ここは責務が混ざっている」
といった 人間の先輩エンジニアっぽい指摘をしてくれる点です。
自分ひとりで開発していると見落としがちな部分を、
かなり補ってくれました。
この開発スタイルの良かった点
✅ プログラミング量が激減する
正直に言うと、
自分で書いたコード量はかなり少ないです。
それでも、
- 動くアプリができる
- Android端末で確認できる
というところまで到達できます。
✅ 設計・考えることに集中できる
「どう書くか」ではなく、
- 何を作るか
- どう使ってもらうか
に集中できるのは大きなメリットでした。
✅ 学習にもなる
AIが書いたコードを読むことで、
- 「こういう書き方があるのか」
- 「この構造はなるほど」
と、学習効果も高いと感じました。
注意点・コツも少しだけ
もちろん万能ではありません。
- プロンプトが雑だと実装も雑
- 仕様変更は明確に伝える必要あり
- 最終確認は人間が必須
特に重要なのは、
「AIに何をしてほしいか」を言語化する力
ここが弱いと、
思ったものと違う実装が返ってきます。
まとめ：この組み合わせ、かなりアリです
今回試した、
- ChatGPT：相談・整理・プロンプト作成
- Codex：実装担当
- Claude Code：設計・レビュー
この組み合わせは、
プログラミング経験が少ない人でもアプリ開発に挑戦できる現実的な方法
だと感じました。
「アプリを作ってみたいけど、コードを書くのが不安…」
そんな方こそ、ぜひ一度試してみてはいかがでしょうか？
思っている以上に、
AIが強力な開発パートナーになってくれますよ 😊
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