- Claude Code を月額購読してから、3Dグラフィックス、RAG、ニュースレター自動化などを事前知識なしで数時間のうちに実装できる体験をした。コードを1行も見なくても「動く」レベルを超えており、1日中触っていても 割り当て量の1/3も使い切れない ほど余裕がある
- 「アイデアは安い、実行はもっと安い」—— 2年前まではターゲット定義・技術検討・デザイン・日程見積もりの検証サイクルに数か月かかっていたが、今ではノートPC1台と水1杯で数時間のうちに完成する
- 素早い実装が可能になると、戦略そのものが変わった。クオリティより 多様な試行 を優先するようになり、今やボトルネックは開発速度ではなく 広報とリテンション に移った
- サイドプロジェクトを立て続けにリリースしたものの、知人以外からの流入がない状況。インフルエンサーチャンネルを育ててフォロワーを集めれば製品利用率が上がるという仮説のもと、AI自動化カードニュースのInstagramアカウント 運用実験を始めた
- AIが全部作ってくれる時代に 「自分は何をすれば就職できるのか」 という問いで文章を締めくくる。実行コストが崩壊したあと、開発者のアイデンティティとキャリア価値についての生々しい悩み
実行コストの崩壊が変えた思考の流れ
- 以前はアイデアが浮かんでも「ターゲットは誰だろう？ デザインは？ Nか月以内に作れるだろうか？」という検証段階を経るうちに、やりかけで捨ててしまったアイデア が山ほどあった
- 今ではメモする必要すらない。思いついたアイデアをClaudeに送れば、数時間のうちに動く製品が出てくる。必要なものはノートPC1台、水1杯、少しのおやつ だけ
- サイドプロジェクトが「勉強」ではなく 暇つぶし レベルになった。コードを一度も見ずに開発したので、学習になるはずがないということも自分で認めている
- 速い実装 → 低い利用率 → 広報の悩み → インフルエンサーチャンネル → AI自動化カードニュースへと続く 思考の流れそのものをそのまま公開 している点が印象的
作っているもの
- Face Filter: ポリゴンの3Dモデルに顔を被せるARフィルター。3Dグラフィックスを一度も勉強したことがないまま作った暇つぶしプロジェクトで、「面白そうだから」始めたというのが制作動機のすべて
- MAGI: エヴァンゲリオンのMAGIコンセプトの悩み相談チャットボットとしてリリースしたが、「わざわざこれを使う理由」がなくリテンションに失敗。その後、ユーザーが登録した候補の中から1人を選ぶ くじ引きサービスにピボット して再リリース
- TORO: 最初は猫のようににゃんにゃんした口調のチャットボットとして企画したが、面白くなくて別のキャラクターも作った。2019年から続いている KakaoTalkのチャットログをClaude Codeで分析 して、自分の話し方を真似するようにプロンプトを組んだ。Discord・Webの両方に接続し、ホームサーバーやドメインまで付けて運用中
- Google AI Studioの Gemini無料割り当て量 に頼って構築。Gemma 3も試したが、パラメータが低いとあまりに賢くなく、高いと遅すぎて利用を断念。RAGで会話履歴を保存して継続学習するよう構成したが、動作原理はまだ把握できていない状態
- GeekNews GN+の話し方に変換する変換機能も作った。ブログを運営してきた学生開発者として、一緒にインサイトを共有したいという理由でこのサービスを始めた。この方法がGeekNewsユーザーにとって面白く感じられるのか、不快に感じられるのかは分からない。
- 追加で https://ja.news.hada.io/topic?id=27672 の投稿の flagged処理を解除してほしい。周囲の人たちに投稿リンクを広めて回ったため、1時間以内に5pを受けて制裁を受けたのではないかと推測している。GNの公式メールと開発者のメールアドレスの両方に連絡したが、まだ返事がない状態。悲しくて 泣いている。
次の悩み
- 単純な自動化で品質が低くても、継続して投稿することが流入に効果があるのか をInstagramアカウントで検証する予定。来た人たちがリンクを押してくれるかどうかまで追跡する
- 来週中には、これまで作った製品についての 直接的な広報 も並行する計画
- RAGの動作原理への意欲が湧いたので勉強する予定。「自分の話し方で学習させて使える道具を作りたいが、既製品がすでに全部ある状況で、これを使う理由があるのか」という 差別化の悩み も続いている
- 「どこかに入れてもらえさえすれば一日中会社に張り付いて開発している自信はある」としつつも、不確かな未来に手足が震える と締めくくる。AI時代の開発者の就職不安を生々しくそのまま表している
8件のコメント
かつてのドットコム、ブログ、SaaSブームがそうであったように、数多くのAIアプリがあふれていますが、その大半は日の目を見ないまま消えていく運命にあります。誰もがAIでアプリを作れる環境では、特別な差別化要素がなければ、アプリという形態そのものが無意味になる段階がまもなく訪れるでしょう。いまや、必要な機能をAIがその場で生成し、不要になれば捨てる「見えないソフトウェア」の時代に入りつつあります。
スマートフォン初期のアプリ開発ブームを振り返ると、今の状況はさらに明確に見えてきます。これからのAI開発の中核はコーディングではなく、アイデア、設計、そして実行力です。自然と企業内における「開発者」の定義も変わりつつあります。しかし現実は厳しいものです。企業はAIによる超短期開発を強い、かつて2週間かかっていた仕事を2日で終わらせることを求めています。開発者は個人プロジェクトの「作る楽しさ」に夢中になる一方で、仕事としての開発はむしろさらに苛烈な労働強度にさらされる状況が訪れています。（この点については、90年代の「オフィスオートメーション」のときにも同じ現象があったのを思い出します。オフィスオートメーションによって仕事が楽になって余裕が生まれるのではなく、少ない人員でより多くの仕事をさせられることです…）
いつの間にか、また適応することになるでしょう。あの頃の事務職と今の事務職の違いのように。
確かに以前に比べて、アイデアを具体化して形にするのがものすごく速くなって、わくわくしますね。
ただ、もし誰もがそうした能力を持てるなら、どうすれば他の人より優れた能力を証明できるのか悩みます。
割り当てがまだ残ってるって？
はい、少し余るんですよね。
もし Max プランの割り当てを使い切っているなら、普段どのように AI を活用しているのか伺ってもいいでしょうか？
私の使い方が浅いのか、単純に利用量が少ないだけなのか、本当に気になっています。
本当に自分の仕事のためのAgentic Workflow
この記事に登場する開発者の方は、Maxプランのアカウントを2つ使い、不足する時は追加利用分まで課金しているそうです。
動画では参考になる活用法や考え方がたくさん紹介されているので、参考にしてみてもよさそうです！
100万行のコードを130億トークンで生成するなんて……本当にすごいですね。
ありがとうございます！ まずはしっかり使ってみて、あとで感想もブログで共有してみようと思います（笑）
私もMaxを使い始めた初期の頃は割り当て量が余っていましたが、
今では複数のターミナルで同時に使ったり、マルチエージェントシステムを構築したりして、
同じ作業でもより多くのトークン、より高い品質を目指す形でトークンを消費しています。