非エンジニアでもわかる！AI時代の「開発フロー」とは？
*全ての文章を「ChatGPT o1 pro」によって生成しています。一切の編集を加えておりません。
ここ数年で、AIを活用したサービス開発の話題をよく耳にするようになりました。SNSやブログなどでも、「このAIツールを使えば簡単！」「あのサービスで自動化して爆速開発！」といった情報があふれています。しかし、こうした情報を見ても、「どの工程で何をやるのか」「なぜこのツールが必要なのか」といった全体像の理解がないまま、ツール名だけを並べられていることも少なくありません。
そこで本記事では、非エンジニアの方でもイメージしやすいように、アプリ・サービス開発にはどんな工程があって、それぞれ何のために必要なのかという流れを、できるだけかみ砕いて解説していきます。特に近年話題になっているAI活用ツールとの結びつきを、「具体例」「たとえ話」を交えながら紹介してみたいと思います。
「自分はプログラミングの知識がないし、ツールの名前を聞いてもピンとこない…」という方にも、「ああ、なるほど。こういう作業をするから、このツールが重要なんだな」と納得してもらえるように進めていきます。ぜひ参考にしてみてください。
1. はじめに：AIを使った開発が広まる理由
ここ数年で、AIを活用したサービスやアプリが一気に増えました。なぜこれほど急速に広まっているのでしょうか？ 大きな理由としては、AI技術の進化・低コスト化・便利ツールの充実の3点が挙げられます。
AI技術の進化
昔は、大規模なデータセンターや莫大な研究投資がなければ高性能なAIモデルを扱えませんでした。しかし近年は、事前に学習済みの優秀なAIモデルが公開され、それをもとに簡易的な調整（ファインチューニング）をするだけで、自前のAIサービスを作れる環境が整ってきました。低コスト化
インフラ環境（クラウドサーバーなど）が充実してきたことで、個人でもAIを動かすのに必要な計算リソースを安価に借りられるようになりました。そのため、スタートアップ企業や個人開発者でも気軽に「AIサービスを作ろう」と取り組めるようになっています。便利ツールの充実
最近は、コード生成や自動ドキュメント作成など、さまざまなタスクをAIが手伝ってくれるツールが豊富に存在します。エンジニアにとってはもちろんですが、非エンジニアが「AIを駆使して何か作りたい！」という場合でも使えるサービスが増えたことが大きいです。
とはいえ、「AIを使おう！」と言われても、何から手をつけたらいいのかピンと来ない人も多いかもしれません。実はAIであろうと通常のアプリ開発であろうと、基本的な開発フローはそう大きく変わりません。ただしAIツールが充実してきたことで、これまで面倒だった作業が時短・自動化しやすくなっているというのが今の流れです。
そこでまずは、どの工程があって、それぞれ何をやるのかを抑えることが肝心になります。
2. まず押さえたい「開発フロー」の全体像
アプリやサービスを作るうえで、よく使われるざっくりした開発フローは次の4つに分けられます。
要件定義（Whatを決める）
「どんな問題を解決するために、どんな機能を持ったサービスを作るのか？」を固める。
設計（Howを決める）
「どんな技術を使うか」「UI（ユーザーインターフェース）はどうするか」「データ構造はどうするか」など、具体的な作り方を検討する。
実装（コードを書く）
設計をもとに、フロントエンドやバックエンドのコードを実際に書いて、動くものを作る。
テスト・デプロイ（動作確認＆公開）
バグや不具合がないか検証し、インターネット上で使えるようにリリースする。
この流れは、非エンジニアの方にとっては新鮮かもしれませんが、じつは一般的な「モノづくり」とそう変わりません。レストランをオープンするときだって、以下のように進むはずです。
要件定義＝どんな料理を提供するか、どんなお客さんをターゲットにするかを決める
設計＝お店の内装・メニュー構成・オペレーション手順などを具体的に検討する
実装＝実際の店舗工事、メニュー開発、スタッフ教育などの現場作業をする
テスト＆オープン＝プレオープンや試食会を経て、本営業スタート
こう考えると、「あ、開発って特別な人だけがやるんじゃなくて、モノづくりのプロセスの一種なんだな」とイメージしやすいかと思います。
さらにAIを活用する場合は、「要件定義や設計の段階でドキュメントを半自動で作れる」「実装やテストの段階でコードを自動補完してくれる」「デプロイをワンクリックで済ませられる」といったメリットが得られるのです。
3. STEP1：要件定義 — “何を作るのか”をクリアにする
3-1. 要件定義の目的
要件定義とは、「作ろうとしているものは何か？」「それは誰のどんな課題を解決するのか？」を明確にする工程です。
「ターゲットユーザーはどんな人か？」
「ユーザーが抱えている問題は何か？」
「その問題を解決するために、どんな機能が必要か？」
これをあいまいなままスタートしてしまうと、後々「それは誰のための機能だったの？」と混乱したり、「こんな機能要らなかった…」と手戻りが発生したりします。
3-2. AI活用ツールの例：要件定義支援
AIを使えば、文章ベースの要件定義書やシステム仕様をある程度のテンプレートに落とし込むことが容易になります。例えば「GEAR.indigo」というツールがあったとして、
「こんなサービスを作りたい」「ユーザーはこういう層」と文章で書き込み
AIが自動で構成案や機能リストを生成
必要に応じて手修正しながら要件定義書を作る
という流れが想像できるでしょう。非エンジニアでも、箇条書きや簡単な文章で入力すれば、要件定義の「骨組み」を手早く作れる可能性があります。
4. STEP2：設計 — “どう作るのか”を組み立てる
4-1. 設計の目的
要件定義で「何を作るか」が見えてきたら、次は「それをどのように実現するか」を具体的に考えます。
アーキテクチャ設計＝どんなサーバー構成にするか？ フロントとバックエンドの連携はどうするか？
UI/UX設計＝画面のレイアウト、メニュー構成、ユーザーが使いやすい導線など
データベース設計＝どんなテーブル（表）を用意して、どのような情報を管理するか
API設計＝機能ごとのURLやリクエスト/レスポンスの形式などを定義する
これらをきちんと決めておかないと、実装の段階で「画面のボタン配置が未定…」「データ保存はどうするの？」と迷いが生じ、作業がストップしてしまいがちです。
4-2. AI活用ツールの例：設計支援
設計段階でAIツールを使うと、以下のようなメリットがあると考えられます。
UI設計支援：ワイヤーフレーム（画面の大まかな設計図）を自動生成するツール
システム構成支援：必要なサーバー台数や主要なライブラリを提案してくれるアシスタント
データベース設計支援：エンティティ（データの要素）を入力すると、テーブル定義を自動化
例えば、イメージでいうと「v0」や「神威」といったツール名が挙げられているケースがありますが、これらがUI設計やバックエンドの設計を自動提案してくれるとしたら、非エンジニアでもアイデアの段階からビジュアル化・構造化がしやすくなるでしょう。
5. STEP3：実装 — 実際に手を動かしてコードを書く
5-1. 実装の目的
設計が固まったら、いよいよ実際のコードを書いていきます。ここが“開発”と聞いて一般的にイメージされる部分でしょう。
フロントエンド実装＝画面側のコーディング（HTML、CSS、JavaScript、フレームワークなど）
バックエンド実装＝サーバーサイドのロジックやAPIの実装
データベース構築＝設計した通りにテーブルやカラムを準備し、必要なら初期データを投入する
この段階は、プログラミングの知識が必要になってくるので、非エンジニアの方には「ハードルが高い」と感じるかもしれません。しかし、AIのサポートがあれば、「簡単な英語（あるいは日本語）でやりたいことを指示するだけで、ひとまず形になるコードが生成される」という時代がすぐそこまで来ています。
5-2. AI活用ツールの例：コード生成・DB管理
コード生成エディタ：例えば「Cursor」のように、プログラムエディタにAIが組み込まれており、入力途中で最適なコードを補完してくれる。誤った文法を指摘してくれたり、既存コードをリファクタリング（読みやすく効率的に書き直すこと）してくれる場合もある。
クラウドDBサービス：たとえば「Supabase」のように、フロントエンドから簡単に操作できるデータベース管理を提供し、認証やリアルタイム更新などの仕組みもセットで使えるサービス。AIを組み込んだアプリでも、データ管理やユーザー認証をサッと導入できるメリットがある。
とくにAIコード生成は、エンジニアにとってもかなり時短効果がありますし、非エンジニアが“試しにコードを書いてみる”敷居をぐっと下げる存在になり得るでしょう。
6. STEP4：テスト・デプロイ — リリースに向けて仕上げる
6-1. テストの目的
作ったアプリやサービスが正しく動くかどうかを確認するのがテスト工程です。ここでは、以下のポイントをチェックします。
機能テスト＝意図した通りの操作で動作するか？
エラー処理＝変な操作をされても落ちないか？
セキュリティ＝外部からの攻撃やデータの漏えいを防げているか？
テストを怠ると、リリース後に「動かない！」「セキュリティが脆弱だった！」と大問題になってしまうこともあります。
6-2. デプロイの目的
テストを無事にクリアしたら、実際にインターネット上のサーバーに配置（デプロイ）して、ユーザーが使える状態にします。以前はサーバー構築やドメイン設定が難しかったのですが、いまは「Vercel」などを使うと、ボタン一つでフロントエンドのサイトをデプロイできるサービスがあり、ぐっと気軽に公開できるようになりました。
6-3. AI活用ツールの例：テスト＆デプロイ支援
AIテストツール：コードの不具合やパフォーマンスボトルネックを自動で検出してくれたり、改善案を提案してくれるツールもある。
ホスティングサービス：Vercelはもちろん、他のクラウドサービスでも自動デプロイに近い環境が整備されてきており、AIとの連携で「エラー発生時に自動ロールバック」などが自動化されるケースもある。
非エンジニアでも、GitHubなどのリポジトリ連携を簡単な操作で設定し、「プッシュ（更新）するだけで自動デプロイ」といった仕組みが利用できるので、難しさはかなり軽減されてきました。
7. AI活用ツールはなぜ必要？各工程でのメリット
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