AI制作プロセス

アイデアが浮かんだらまずChatGPTで壁打ち。形が見えてきたらClaude Codeで一気に実装。このページでは、実際にどんな流れで制作しているかを透明に公開します。

制作実績を見る →

全体像

AI制作の4ステップ

1

ChatGPTで壁打ち

アイデアをまずChatGPTに投げます。具体化・横展開・方向性の模索をChatGPTとの対話で進め、自分の中でアイデアをある程度まとめます。

2

実装プロンプトを生成

どんな環境・技術が必要かをChatGPTに確認し、Claude Codeに渡すための実装計画プロンプトをChatGPTに出力してもらいます。

3

Claude Codeで実装

生成したプロンプトをClaude Codeに投げて実装を進めます。ブラウザのコンソールエラーを確認しながら、Claude Codeと往復して完成に近づけます。

4

手作業・公開・改善

インフラやアカウント登録など手作業が必要な部分はClaude Code / ChatGPTにガイドしてもらいます。Vercelに公開後も、反応を見ながら素早く改善を続けます。

制作環境

使っているツール一覧

Claude Code

AI実装

メインの実装エンジン。自然言語でコード生成・編集・エラー修正ができる。

ChatGPT

設計・壁打ち

アイデアの具体化、実装プロンプトの生成、インフラ設定のガイドに活用。

Gemini

画像生成

キャラクター・イラスト素材の生成に活用。ChatGPTと使い分けている。

Canva

画像加工

生成した画像のトリミング・加工・バリエーション整理に使用。

Next.js

フレームワーク

Reactベースのフレームワーク。静的生成とVercelとの相性が良い。

Vercel

デプロイ

GitHubにプッシュするだけで自動デプロイ。無料枠で個人プロジェクトを公開できる。

制作実績

以下は実際にこのプロセスで作ったプロジェクトです。各プロジェクトの「制作裏側を見る」から、具体的な工数・使用ツール・苦労した点を確認できます。

Otani Log

MLB試合データをもとに大谷翔平の打席ログを可視化するサイト。リアルタイムデータで打席結果・打率・ホームランを追う。

MLBData VizNext.jsVercel

このやり方の強み

AIで作ることのメリット

まず作ってみる

手戻りを気にして要件定義・設計を入念にやる必要がありません。仮で作ってから考える。それができるのがAI開発の最大の強みです。

速い

ChatGPTでの壁打ちからClaude Codeでの実装まで、アイデアを数時間でカタチにできます。従来の開発と比べて圧倒的に短縮できます。

改善しやすい

公開後の機能追加や修正が低コスト。ユーザーの反応を見ながら素早く改善を続けられます。

誰でも始められる

プログラミング経験がなくても、AIにガイドしてもらいながら実装できます。大切なのは「何を作りたいか」のアイデアです。

関連ページ

もっと詳しく知りたい方へ

ストーリーを読む →プロジェクト一覧