生成AIに助けてもらうと誰でもプログラミングできるよ
AIと対話する(言葉で指示する)だけで、webアプリが構築できるお手軽な方法をいくつか紹介します。どの方法も、初めての人でも10分程度で動くものが作れて公開もできます。その後、対話を続けて順次改良することもできます。ただし、お手軽な分、作れるものにいろいろ制約があります。作りたいものによっては(たとえば、ユーザ間でデータを共有するアプリを作ろうとすると)、AIがうまくデバッグできず、延々とエラーが続くことがあります。
ClaudeアーティファクトやGeminiのCanvasでは制約があって実現できないアプリを構築する方法の一例です。2つ目の項目(tips)も併せて参照して下さい。
Gemini CanvasでバックエンドとしてFirebase(の中のFirestore)を使用 →解説ページ;制作したアプリの例:リアルタイム共有メモ
Claudeアーティファクトでwindow.storageを使用(基本はテキスト情報の共有だが、容量制限内に収まる小さい画像ならテキストにエンコードして共有可能;注意点:アーティファクトのプレビュー画面は、アプリの共有URLと異なるURLなので、プレビュー画面ではデータ共有はできません。共有URLを複数のデバイス等で開いて共有を確認して下さい。)→解説ページ;制作したアプリの例:みんなの写真シェア
Hugging Face Spaces上のGradioアプリのグローバル変数を用いた簡易的な共有(アプリの再起動時にデータがリセットされてしまう)→解説ページ;アプリの例:オープンキャンパス感想分析SNS
どのようなAIをどのように使って所要の機能(対話、画像理解など)を実現しているかを、コーディング支援AIに尋ねて理解しよう;ざっくりした説明をしてきたときは、具体的で詳細な説明を再度依頼しよう
基本構成の説明の例:Gemini 3 Proに、次のシステム指示を与えて、〇〇に対して〇〇を生成;システム指示:「〇〇〇〇〇・・・〇〇」
アプリ全体の構成や各機能の実現方法についても、コーディング支援AIに尋ねて理解しておこう
全体構成の例:まず生成AIにシフト案を作成させ、AIが生成した案が制約条件を完全に満たしているかをチェックするプログラムを別途作成
コーディング支援AIへの質問のしかたの例:
このアプリはどのような仕組みで動いていますか。技術的な詳細を、非エンジニアにも分かるように説明してください。
全体の処理の流れ
使っている技術や考え方
重要な設計上の判断
生成AIのモデルや入力(システムインストラクションやプロンプト)を変えると、出力がどう変わるか、精度がどう変わるかを調べる実験をして、改良しよう(このためにどうしたらよいかも、コーディング支援AIと相談することができます)
生成AIへの指示の詳細や、全体構成が把握できたら、それぞれの指示や構成要素がどのように結果の精度に効いているかを明らかにしよう(「アブレーション・スタディ」をしたいとコーディング支援AIに相談するとやり方を教えてくれる)
2025/11/23
2025/6/23 実施
Short Course: AI Python for Beginners, by Andrew Ng