2025年の春頃から、AIを仕事で毎日のように使いはじめました。
もちろん生産性が上がるのですが、期待を裏切ることも多々あります。
今回は、AIを活用した開発の中で体験した“現実的な課題”を共有します。AIの限界ではなく、活かし方を考えるヒントになれば幸いです。

キックオフは上々、数分でアプリケーションのコンセプト、アーキテクチャを提案：コンサルタントは廃業危機

まずはアプリケーションの企画を伝えて、アプリケーションのコンセプトをAIにイメージしてもらいます。
この領域はAIが大変得意。コンサルタントは廃業危機です。数秒でこんな答えが返ってきます。

データモデル、ファンクション一覧、将来の発展的な機能まで提案してきます。
まずはWebからつくろうとアーキテクチャを求めると…

また数秒で答えが返ってきます。

具体的なアーキテクチャの比較への返答も明瞭です。本当にコンサルタントはいらないと感じます。

このあたりで使おうと思っている技術基盤のオフィシャル・サイトなどを検証しながら最適解を見つけます。
一応、AIにも訊きますが、要注意。AIは必ず否定しません。「あなたは正しい」と常に同調します。
あえて自分がノーと思う方を選んでみるのも良いかもしれません。

ここまで30分以内。やはりコンサルタントは廃業危機です。

プロジェクト準備まで1時間以内。すばらしい生産性！事例がたくさんある話はサクサク進む！が、徐々にAIの悪い部分が見えはじめる

対話を開始して1時間以内でプロジェクトの環境設定を開始。
このフェーズに数か月かけるITプロジェクトもあるのでは？と思う作業をAIは分単位でクリアしてくれます。
ポイントは、事例が多くあるなら…です。そっくり同一のものがあるとは思えませんが、この世で唯一無二のITプロジェクトなど、今の時代に存在しません。さっさと動くものをつくって、動かないなら捨てて別のやり方を探すのが良策です。

企画段階から1時間程度で、具体的なコードの話がはじまります。

セットアップをはじめると…

AIの忘却に気づかれましたか？
さっき「Tailwindは採用しない。実現できない状況になったらスイッチ」と伝えたのに「明日以降にフロント（Nuxt + Vuetify + Tailwind）のセットアップ に進む流れですね。」と平然と言います。
何度言っても忘れます。慣れると気になりません。こういう人はいっぱいいますよね。

こうやってセットアップしていて、

数回会話を繰り返していると…

10分も経たずに、いまセットアップしている環境が何かさえ忘れます。
人間だったらアルバイトでも忘れません。このあたりは恐ろしくレベルが低い。

AIが得意と想定していた環境設定で恐ろしい時間のロスと失敗のループへ

バックエンドの開発環境はすぐに準備が整い、フロントエンドが着々とセットアップされているように見えていました。

「過去の資産を活かしたい」のでいくつかソースコードの一部を提供し、今まで未着手だったnuxt3の導入、TypeScriptに合わせたコードのアップデートは難なく終了。
翻訳ライブラリのi18nの導入で問題が発生しました。

最終的にはこのアドバイスは撤回されますが、当初は気づきません。
言われたとおりにインストールして進みます。

ここで、私は「なんかうまくいってないよね？」と言っているつもりですが、AIはお調子者のままです。
どんどん状況が悪くなります。

さっきインストールしたばかりなのに「Latestをインストールしなおせ」です。
私の経験では、こうなった時は別の手段を探した方がいいです。

• AIに違うアプローチでうまくいく方法があるのでは？と問いかける
• 別のAIにも訊いてみる
• 手間に思えそうでもオフィシャルの情報を検索する（バグ、環境ミスマッチなどの最新情報が見つかる可能性あり）

AIはこの状態に入ると、目先の問題解決を優先します。言い訳ばかりして本質を見失うのは人間にそっくりです。
情報が不足している、
決定的な解がまだ情報として確立していない、
うまくいった事例もあるが定まらない、
不適切な手法で目先の問題解決策を見つけた事例を紹介する…
まるで使えない返答が繰り返されます。

「原因っぽい」という曖昧な言い方。

「ドキュメントどおりでトラブルが減る」という無価値なアドバイス。
もう信じない方がいいです。

別の環境を作って、どこまでうまくいったかを検証しながらAIに指摘します。

さすがにヤバいと思ったのか、24秒の思考時間を使ってますが、回答が完全におかしな方向にいきました。
人間ならここでクビです。AIも全力で言い訳します。

言い訳とともに、うまくいかない現状から逃げるために、自ら提案したはずのnuxt3を使うのをやめた方がいいかも？と弱音。その判断はノーだと正確に伝えます。

また思考時間が長くなりました。必死で答えを探しているのでしょうが、おそらく答えはオンラインにないのでしょう。
環境設定のような、マシンが簡単にできそうなことでも、うまくいくはずの場所で想定外が起きると、もうAIは使い物になりません。
自分の言ったことを忘れるので前に直した部分を平気で覆すので、まったく前に進みません。
最初に得たアドバンテージが完全に消えてしまいます。
うまくいくのは、おそらく上流工程と呼ばれる計画から分析前の企画段階と、最下流のデータ変換やテストなどの定型的な作業です。プログラミング、コーティングはAIに提案を受けながらも、人間がやった方が生産性が高いのではないでしょうか。

この程度の環境設定さえ、少しうまくいかないだけでAIは失敗の無限ループに陥ります。
まるでクレーマーとヘルプデスクのようなやり取りになっていきます。

この後、私は同一環境を自分で作り、同じエラーが再現できたので「AIの提案に沿っても問題は解決しない」と結論づけました。
ただ、今回の場合「nuxt+vue」はサーバー・サイド・レンダリングを実現したいので使いたい。翻訳機能のないサービスはあり得ない。どうやっても両立させる必要がありました。
世の中に同じ事例はいくつもあるはず。ただ、過去の手法（StackOverflowを探す、GitHubのIssueを掘り起こす…）をしても、AI同様に答えは見つかりません。

困難を切り抜けられるかは、現状を自分が見えているか？に

試行錯誤の結果、この事例ではi18nをnuxtが内包するライブラリからではなく、別途インストールする方法で解決しました。
これを見出したのは、自分でゼロからインストールして、ピュアな状態の試行錯誤を繰り返した結果です。
AIの言われたとおりにセットアップした環境設定から、別途i18nをインストールして、言われるがままにいじり回してもうまくいかなかった。
自力で解決したのか？と問えばその通りですが、AIが直接の提案はしませんでしたが、こういう選択肢があるのでは？と考えるきっかけはAIとの対話から見つけられたと思っています。

対話型コーティングでは、このようなやり取りは日常茶飯事です。
AIが提案するコードやコマンドのひとつずつをすべて理解する必要はありませんが、自分でコントロールできないと生産性は上がりません。
相手が人間でないだけ、冷徹な指示も平然と出せますが、おべっかやお調子者は人間でなくても不愉快です。ストレスが減ったか？ノーです。生産性は上がったか？プラスではありますが、期待値には達していません。

これが2025年秋の感想です。もっとAIが進歩することを願っています。

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まとめ

いかがでしたか？

10年以上のITフィールドでの経験と、マーケティング、ITサービス開発、コンサルティングに、日々AIを使っている経
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