「AIにコードを書かせる時代」と聞くと、夢のような話に聞こえるかもしれません。
しかし実は今、「人間は要件定義だけ」「実装はAIに任せる」という開発スタイルが、現実的な選択肢として急速に実務に入り込みつつあります。
本記事では、私自身が実際に受注した案件で行っている“AI駆動開発”の全手順をまとめて公開しています。
✅ 使うツールは「Cursor（AIコードエディタ）」
✅ 案件ヒアリング〜納品まで、すべてAIと連携
✅ Next.js / Supabase / OpenAI API などを活用
✅ 「要件定義 → タスク化 → 実装指示」までを構造化し、AIが実装を遂行する仕組み
「AIにコードを書かせる」には順番がある
AIに「〇〇を作って」と言えば、ある程度のコードを出力してくれるのは皆さんご存知だと思います。
ですが、それを実案件に耐える形に落とし込むには「準備」が9割です。
たとえば、
曖昧な要件定義ではAIが迷走する
目的と構造を伝えなければUIが的外れになる
手戻りが発生すると、人間が介入せざるを得ない
こうした問題を防ぐため、私はYAML形式で構造化された要件定義書を用意し、それをもとにCursorにタスク管理まで任せるという手法を取っています。
実案件ベースのフローを完全公開（有料記事内）
有料記事では、以下のような流れをすべて実例とコード付きで解説しています。
🧩 ヒアリング〜要件定義
Googleフォーム自動生成（Apps Scriptで実装）
「ITに詳しくないクライアントにも伝わる質問設計法」
🧠 要件定義 → YAML変換
ChatGPTで再利用可能なフォーマットに変換
なぜMarkdownよりYAMLがAIに向いているのか？
📝 タスクの自動分解と管理
.todo.mdcによるCursorのProject Rules設計
AIが“勝手に”進捗管理まで行ってくれる仕組み
⚙️ 実装フェーズのプロンプト設計
「PJ-01, F02-01を実装して」など、タスクIDベースで明示的に指示
修正時もタスク単位での指示が可能。手戻りゼロへ
「AIに任せられる部分」は想像以上に広い
もはやAIは「コードを書く道具」ではありません。
・要件定義の補助
・UI設計
・タスク分解
・進捗管理
・テストコード作成
・デプロイ設定（CI/CD）
など、「開発マネージャー」としても活用できる時代です。
あなたが副業・個人開発者なら知っておきたい
この手法は、エンジニアに限らず
ノーコードでは限界を感じている方
“提案できる個人”を目指すフリーランス
少人数チームで開発リソースが足りない事業者
など様々な方に非常に有効です。
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