最初は、AIに任せればWebアプリ開発はかなり楽になると思っていました。

実際、Codexを使えばコードはどんどん出てきます。
GPTsに相談すれば、設計や改善案も返ってきます。

ただ、しばらく進めてみて感じたのは、AIに任せっぱなしにすると、少しずつ方向性がズレていくということでした。

コードは動く。
でも、最初に作りたかったものとは少し違う。

指摘もそれっぽい。
でも、全部反映すると逆に複雑になる。

そこで途中から、CodexとGPTsの役割を分けて使うようにしました。

この記事では、Webアプリ制作で実際に試した次の流れをまとめます。

• GPTsで設計する
• Codexで製造する
• GPTsでレビューする
• 人間が指摘事項を確認する
• Codexで修正する

AIに丸投げするのではなく、AIを使いながら、人間が方向性を補正していく開発ログとして読んでもらえればと思います。

最初は「Codexに作ってもらえば早い」と思っていた

Webアプリを作るにあたって、最初に期待していたのはCodexでした。

ざっくり仕様を伝えれば、画面や処理を作ってくれる。
エラーが出ても、貼り付ければ修正案を出してくれる。

自分でゼロから書くより、かなり早く進められそうだと感じました。

実際、初速はかなり速かったです。

特に、画面のたたき台やフォーム作成のような「ゼロから作ると面倒な部分」は、かなりスムーズに進みました。

ただ、進めていくうちに少しずつ違和感も出てきました。

• 動くけど、ちょっと意図と違う
• 修正してもらったら、別の場所まで変わっている
• 便利そうな機能が追加されたけど、今回はいらない
• コードは増えたけど、保守しにくくなってきた

こういうズレが、じわじわ増えていきました。

AIに任せるほど、人間の判断が必要になる

このあたりで、少し考え方が変わりました。

AIを使うと、作業スピードは上がります。
でも、スピードが上がるぶん、判断しないまま進む危険もあります。

たとえば、AIが出してきた改善案は、ぱっと見かなり正しそうに見えます。

• この処理は分離したほうがよい
• エラーハンドリングを追加したほうがよい
• UIを改善したほうがよい
• 状態管理を見直したほうがよい
• 共通化したほうがよい

どれも間違ってはいません。

ただ、今回の規模や目的に対して本当に必要かは別です。
全部反映すると、かえって大げさな作りになることもあります。

そこで考え方を変えました。

AIに判断まで任せるのではなく、AIには役割を与える。
そして、最後の判断は人間が持つ。

この形にしたほうが、Webアプリ制作は安定しました。

実際に使った開発フロー

最終的に落ち着いた流れは、次のような形です。

ポイントは、Codexだけで完結させないことです。

Codexに作らせる。
その結果をGPTsに見せる。
GPTsの指摘を人間が確認する。
必要な指摘だけ整理してCodexに戻す。

この流れにすると、AIの出力に流されにくくなりました。

やってみて感じたメリット

この流れにしてから、開発はかなり安定しました。

特に良かったのは、次の3点です。

• 開発の初速がかなり上がる
• GPTsを設計役にすると迷子になりにくい
• レビュー役を分けると冷静に見直せる

Codexが作ったコードを、自分だけで確認していると見落としがあります。

特に、動いてしまうと「まあいいか」と思いがちです。

そこにGPTsレビューを挟むと、一度立ち止まるきっかけになります。

自分では見逃していた命名の違和感や、処理の重複、画面構成のズレに気づくこともありました。

もちろん、GPTsの指摘を全部採用するわけではありません。
むしろ、採用しない判断もかなり大事です。

レビュー役として使いながら、最終的には自分で取捨選択する。
この距離感がちょうどよかったです。

逆にハマったポイント

「いい感じに直して」は危険だった

Codexに対して、

このあたりをいい感じに直してください

と依頼したくなる場面があります。

ただ、この指示はかなり危ないです。

AIにとっての「いい感じ」と、自分が考えている「いい感じ」は違います。

実際、曖昧な指示を出すと、想定より広い範囲が変更されることがありました。

たとえば、少しだけUIを直してほしかったのに、処理の構造まで変わっていたり。
一部の文言を整えたかっただけなのに、コンポーネント全体が書き換わっていたり。

動けば問題ないように見えます。
でも、あとから差分を見ると「そこまで変えてほしいわけではなかった」と感じることがありました。

それ以降は、なるべく具体的に書くようにしました。

• 変更してほしいファイル
• 触ってほしくない箇所
• 修正してほしい範囲
• 期待する動作
• 変更後に確認したいポイント

AIに自由度を与えすぎない。
これも今回学んだポイントです。

まとめ：AIは作業者、人間は判断者

CodexとGPTsを使うことで、Webアプリ開発のスピードはかなり上がりました。

ただ、実際にやってみると、AIにすべて任せればうまくいくという感じではありませんでした。

むしろ、AIを使うほど、人間が方向性を持っておくことが大事になります。

今回うまく回った流れは、次の形です。

この流れにしたことで、AIの回答をそのまま採用するのではなく、方向性を補正しながらWebアプリを作ることができました。

AIに丸投げしない。
でも、AIはしっかり使う。

今のところ、個人開発でAIを使うなら、このくらいの距離感がいちばん続けやすいと感じています。

次に試したいこと

最初は、「AIがコードを書く時代なら、人間は何をするんだろう」と思っていました。

ただ、実際にやってみると、必要だったのは「AIを使いこなすこと」だけではなく、AI同士の役割分担を設計することでした。

AIに全部任せるのではなく、AIごとに役割を分けながら、人間が方向性を持つ。

今後の個人開発では、この考え方がかなり重要になっていく気がしています。

次は、CodexとGPTsを使った開発で「どこまで設計書を作るべきか」や、「AIレビューの指摘をどう取捨選択するか」も試してみたいところです。

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