コード生成AIで変わるWeb開発──効率化の先に見える“ノーコード＋AIエージェント時代”への準備

ノーコード×コード生成AIが変えるWeb開発｜AIエージェント活用と要件定義力の重要性

コード生成AIは“標準装備”になった

こんにちは。カタカタとキーボードにコードを打った後のエンターキーに魂を込める男、株式会社セレンデック代表の楠本です。

弊社ではここ1年ほど、コード生成AIをWeb開発を積極的に使っています。

最初から「効率化のために導入するぞ」と決めて、ChatGPTやGitHub Copilot、Cursor、Tabnine、V0、BOLT、Replit、Gemini…あらゆるツールを試しました。開発スピードだけで見れば、間違いなく以前より早くなっています。

ただ…正直に言うと、その裏では相当な検証時間を投資しました（笑）。

有料サービスも片っ端から契約し、実案件で使えるかを何度も試し、うまくいったこともあれば見事に空振りだったことも。

それでも、この検証期間があったからこそ、今は案件ごとに「ここはAI、ここは人」と仕分けて、最適な形で活用できています。ルーティン化できる作業はAIに任せ、人間は要件定義や品質レビューなど“頭を使う領域”に集中。

このワークフローに切り替えてから、作業効率だけでなく、完成物のクオリティも安定するようになりました。

課題提起：人力コーディングの限界

Web開発の現場では、まだ「コードは人間が書くもの」という感覚が根強く残っています。

しかし、人力コーディングには明確な限界があります。

• 単純作業の繰り返し
  フォームのバリデーション、CSSレスポンシブ対応、同じAPI呼び出し処理など、毎回ほぼ同じコードを書く時間が発生。
• 人的ミスの蓄積
  コピペミスやスペルミス、仕様変更時の差分修正漏れが後半で致命傷になることも。
• 仕様変更への脆弱性
  クライアントの要望変更で修正範囲が膨れ上がると、スケジュールが一気に崩壊。

特に中小規模の開発現場では、限られた人員でこれらを同時にさばく負荷が大きく、結果的に品質や納期にしわ寄せが来ます。

この“現場の痛み”を緩和する解決策として、コード生成AIは非常に相性がいいのです。

実践：コード生成AIツールの最新ラインナップと現場活用

ここ1年で、私は国内外あわせて10種類以上のコード生成AIを試してきました。

実案件での使用感や導入ハードルを踏まえて、主なツールを紹介します。

ChatGPT（OpenAI）

自然言語プロンプトでコードや解説を生成。ブラウザだけで利用可能。

• 活用例：バリデーションやAPI連携など初動設計に強い。

ChatGPTは、開発の初期段階で非常に役立ちます。例えば、特定のライブラリを使ったAPI連携のサンプルコードを生成させたり、正規表現の複雑なパターンを生成させたりする際に、大幅な時間短縮が可能です。

また、生成されたコードに対して「このコードをTypeScriptに変換して」といった追加の指示を出すことで、柔軟な対応ができる点も強みです。ブラウザ上で完結するため、特別な環境構築が不要なのも大きな利点と言えるでしょう。

GitHub Copilot

エディタ内でリアルタイムにコード補完。既存コードの文脈理解に長ける。

• 活用例：関数作成、既存コードの改善。

GitHub Copilotは、エディタに統合されているため、コーディングのフローを中断することなくAIの支援を受けられるのが特徴です。

特に、既存のコードの文脈を理解して、次に書くべきコードを予測する能力に優れています。例えば、関数の引数名や戻り値の型から、意図した処理を自動で補完してくれるため、定型的なコードを書く手間が大きく省けます。

これにより、開発者は思考のボトルネックとなる単純なタイピング作業から解放され、より本質的な問題解決に集中できます。

Cursor

ChatGPT統合型エディタ。選択範囲だけにAI提案を適用可能。

• 活用例：差分修正、リファクタリング。

Cursorは、エディタとしての機能に加えて、ChatGPTの強力なAI機能を統合している点が特徴です。

コードの一部を選択して「この部分をリファクタリングして」や「この処理のバグを探して」といった指示を直接出すことができます。これにより、コード全体を見直すことなく、特定の箇所に絞ってAIの力を活用できるため、効率的なデバッグや改善が可能です。

また、質問と回答の履歴がエディタ内に残るため、過去のやり取りを参考にしながら開発を進められるのも大きなメリットです。

Tabnine

ローカル実行可能なコード補完特化AI。高速・安全。

• 活用例：短い関数やユーティリティ作成。

Tabnineは、ローカル環境で動作するAIモデルを搭載しており、ネットワークに接続しなくてもコード補完が可能です。

これにより、機密性の高いプロジェクトでも安心して利用できます。また、補完の速度が非常に速く、開発者のタイピング速度に追従してくれます。

コード全体ではなく、短いコードスニペットや関数の補完に特化しているため、まるで「賢いメモ帳」のように、開発者の思考をスムーズにコードに変換してくれます。

V0

UIコンポーネントやページを自動生成。フロントエンド初期設計が早い。

• 活用例：LPやUIプロトタイプ。

V0は、UIコンポーネントやウェブページ全体を自動で生成するサービスです。

デザインに関する指示を自然言語で入力するだけで、ReactやVue.jsといったフレームワークのコードを生成してくれます。これにより、フロントエンド開発の初期段階でデザインのプロトタイプを素早く作成することが可能です。

デザイナーと開発者の間での認識のずれを減らし、スムーズな協業を促進する効果も期待できます。特に、新しいプロジェクトの立ち上げ時や、短期間でウェブサイトのモックアップを作成する際に非常に強力なツールとなります。

BOLT

会話型でコード生成・実行・デバッグまで行える。

• 活用例：試作コード検証、短期案件立ち上げ。

BOLTは、チャット形式でAIと対話しながら開発を進められるサービスです。コードの生成だけでなく、そのコードを実際に実行して動作確認まで行えるのが大きな特徴です。

これにより、新しいライブラリや技術を試す際に、ローカル環境を汚すことなく手軽に検証できます。また、エラーが発生した場合でも、AIが原因を特定し、修正案を提示してくれるため、デバッグのプロセスを効率化できます。

短期的な案件や、小規模なツールの開発において、開発サイクルを大幅に短縮するポテンシャルを秘めています。

Replit

ブラウザ上完結型オンラインIDE＋AI支援。

• 活用例：小規模アプリ開発、学習用途。

Replitは、ブラウザ上で動作するオンライン統合開発環境（IDE）であり、そこにAIアシスタント機能が組み込まれています。

これにより、環境構築の手間なく、すぐにコーディングを開始できます。

AIはコード補完やデバッグ支援、コード生成など、開発のあらゆる場面でサポートを提供します。

特に、プログラミング初心者にとっては、AIの助けを借りながら学習を進められるため、挫折しにくい環境と言えます。

また、複数の開発者が同じプロジェクトに同時にアクセスできるため、リモートでの共同開発にも適しています。

Gemini（Google）

マルチモーダル対応の大規模AIモデル。

• 活用例：簡易コード生成、アルゴリズム説明。

Googleが開発したGeminiは、テキストだけでなく画像や音声など、複数の形式の情報を同時に処理できるマルチモーダルなAIモデルです。

コード生成においても、単に指示を与えるだけでなく、画面のスクリーンショットを添付して「このUIを実装するコードを生成して」といった、より実践的な活用が期待できます。

また、特定のアルゴリズムやデータ構造について、その動作原理を分かりやすく説明させることも得意としており、技術的な学習の強力な味方となります。

国内企業の独自コード支援サービス

特化分野では強いが、総合力ではGPT・Gemini・Claudeの進化スピードが圧倒的。

現状はこれら大手モデルを押さえておけば大半はカバー可能。

ポイント：AIとアナログを組み合わせる。要件整理は紙やホワイトボードで、人の思考速度を優先する場面も重要。

メリット：現場の痛みをこう解消する

• 作業時間短縮：3時間が30分に
• エラー率低下：コピペ・構文ミス激減
• 集中力維持：単純作業減少で創造的タスクに集中
• 仕様変更対応力：条件提示で修正版を即生成

精神的負担が減ることも大きな価値です。

特に、反復的な作業は開発者のモチベーションを下げがちですが、AIに任せることでその消耗が減り、チーム全体のパフォーマンスが安定します。

気づき：AIは“置き換え”ではなく“拡張”

AIが生成するコードは完成品ではなく、検証・最適化・セキュリティチェックが必要。

つまり、AI活用には技術力＋判断力が欠かせません。

未来予測：ノーコード＋AIエージェント開発はもう始まっている

これは未来予測というよりすでに始まっている現実です。

ノーコードツールとAIエージェントを組み合わせ、モックアップやプロトタイプを自動生成する動きが加速しています。

• FigmaやV0でUI設計→BOLTやReplitで動くプロトタイプ化→数日以内にベータ版完成、という流れが可能です。

企画書や提案書よりも先に“動くもの”を見せられるため、クライアントの理解も早く、修正も容易。

これからは「企画書よりプロトタイプ」の文化が主流になります。

この時代に求められるのは、

• ツールを組み合わせて最短で形にするスキル
• 出来上がったプロトタイプを精査・改善するスキル

ノーコード時代に備える：要件定義力が武器になる

コードを書かずに開発できる時代こそ、「何を作るか・なぜ作るか」を明確にする要件定義力が価値を持ちます。

しかし、それだけでは足りません。要件定義の土台には、コミュニケーション力・人間理解力・マーケティング力が不可欠です。

エンドユーザーが本当に求めているものは、言葉通りの要望とは限りません。

ときには、顧客自身も気づいていない“隠れた欲求”をくみ取る必要があります。

「こうしたい」と口にしている要望の奥に、「実はこういう課題を解消したい」という真のゴールが潜んでいることは珍しくありません。

受託開発の場合も同じです。クライアントの要望をそのまま実装するだけでは不十分で、その先にいるエンドユーザーまで視野を広げる必要があります。

BtoB案件であっても、最終的にサービスを利用するのは消費者（BtoBtoC）です。つまり、クライアントの満足＝エンドユーザーの満足ではない可能性を常に意識しなければなりません。

そのために必要なのは、

• 対話を通じて本音や課題感を引き出すコミュニケーション力
• ユーザーの行動や心理を深く理解する人間理解力
• 需要を見極め、提供価値を設計するマーケティング力

そして、ここをポジティブに捉えてほしいのですが──

ノーコード開発であっても「こんなことができるはず」「こうすべきだ」という仕様や要件を決めるには、開発者としての経験や知識が必ず活きます。

むしろ、豊富な現場経験がある人ほど、実現可能性や落とし穴を踏まえた現実的な提案ができます。

だからこそ、これからは「コードを書く力」だけでなく、「経験を武器に要件を形にする力」が、開発者の存在価値を高めるはずです。

まとめ：AIとアナログの最適配合が開発効率化の鍵

コード生成AIは現場のインフラになりつつあります。

ただし万能ではなく、アナログとの併用が効率と品質の両立に不可欠です。

• 小さく試す
• AIと人の役割分担を見極める
• 要件定義力を鍛える

この3つを押さえれば、ノーコード＋AIエージェント時代でも当面は価値ある人材でいられると思います。

１０年以上先は知らんけど（笑）全部AIが勝手にやってくれる未来があるかもです。

FAQ

• Q1. コード生成AIは全自動で完璧ですか？
  A. いいえ。検証と改善は必須です。
• Q2. どれから始めればいい？
  A. ChatGPTかCursorが導入しやすい。
• Q3. 有料プランは必要？
  A. 商用案件なら推奨。
• Q4. セキュリティ対策は？
  A. 機密コードはローカル実行型（Tabnine）や社内環境で。
• Q5. ノーコード時代の必須スキルは？
  A. 要件定義力、コミュニケーション力、人間理解力、マーケティング力。
• Q6. AI活用とアナログ作業の使い分けは？
  A. コード生成やルーティン作業はAI、要件整理や構想設計はアナログで行い、両方を組み合わせる。