GeminiちゃんにiPhoine Appをつくってもらった

Geminiを使ってコラージュアプリを開発した実体験です。ユーザーが複数の写真を選んでタイル状に並べ、保存できるシンプルなiOS appで、開発環境はX-Code、SwiftUIを使用し、iPhone17Proで実装されています。興味深いのは、Geminiが「どう書け」という指示ではなく「こういう機能がほしい」という仕様から、段階的にコード生成していった過程です。ドラッグ&ドロップ機能、最大9枚の写真管理、3x3レイアウトといった細かい仕様が次々と反映されていく様子は、AIコーディングがいまや実務レベルに達していることを示唆しています。

ここで感じるのは、AIコーディングが「自動化」ではなく「共創」に変わった、という点です。従来の外注では「完成品」を納品してもらう前提でしたが、Geminiとの対話では、開発者が細かく要件を詰めていく必要がある。つまり、プロンプト職人になれるかどうかが、最終的なアプリの質を決めるのです。生成AIは「誰でも開発できる夢」ではなく「要件を言語化できる人なら内製化できる現実」だということ。実装の細部（状態管理、ドラッグ&ドロップの再現性、画像保存処理など）では、Geminiが提示したコードをそのまま使うのではなく、仕様との齟齬を見つけて修正指示を出す力が求められます。デモのスケルトンコードが「動く」ことと、本当に使えるアプリになることは全く別の話だということです。

中小製造業の実務に引きつけると、カスタムシステムの内製化が現実的になりつつあるということです。従来は「業務ソフトは大手SIerに数千万かけて作ってもらうか汎用パッケージで妥協する」しかありませんでした。それが今は、要件をしっかり言語化できる現場の人とAIを組み合わせれば、3日で試作品が作れる。完成度では外注にかないませんが、所有権を持ち要件変更に即応できる自社システムの価値は計り知れません。ただし、AIが出したコードは「下書き」であり、本番に出すには最低限の品質検証が必須だということを肝に銘じておく必要があります。