「ChatGPTにコードを書かせても、なぜかエラーばかりで完成しない…」と悩んでいませんか？
AIは驚くほど優秀です。ただし、指示が曖昧だと“それっぽいけど使えないモノ”が量産されます。
このシリーズの結論はシンプルです。
AI開発の成否は、プログラミング力よりも「日本語の設計書」で大きく左右されます。
コードはAIに任せてOK。あなたは「どんな仕組みにしたいか（業務のルール）」を日本語で固定する。これだけで、作った本人でも触れない保守不能状態――いわゆる「デジタル・スラム」に落ちる確率がぐっと下がります。
私は今、AI内製開発を“仕組み”として積み上げ、将来的に大きな売上を作ることを目標に活動しています。現場の泥臭い失敗から学んだ、経営者のための「死なないシステム」の作り方を、このシリーズでまとめます。
AI開発の成否は「コード」ではなく「日本語の設計書」で決まる
AI（ChatGPTやClaudeなど）は、プログラミング言語への“変換”が得意です。逆に弱いのが「行間（曖昧さ）の補完」です。
つまり、元の日本語が曖昧だと、AIは不足分を推測で埋めてしまい、あなたの意図とはズレたものになりやすい。これが開発が沼る典型パターンです。
設計書は立派である必要はありません。とにかくこの記事を読み進めてください。
設計なし（バイブコーディング）が崩れる理由
未経験の経営者が陥りやすい罠が、「バイブコーディング（雰囲気での開発）」です。これは、設計図を持たずに「なんとなくこんなツールを作って」とAIに丸投げするやり方。
私も当初は「在庫管理ができるツールを作って」と1行の指示でAIに挑みましたが、返ってきたコードはエラーの連発。修正を頼むたびに別の場所が壊れ、気づけば“動かないコードの山”だけが残りました。
一方で、A4 1枚分に「誰が、いつ、どの画面で、何を登録し、データがどう変化するか」を日本語で固定してからAIに渡すと、プロトタイプが短時間で形になり、修正もスムーズでした。
| 比較項目 | バイブコーディング（設計なし） | 設計書ありの開発 |
|---|---|---|
| 初期スピード | コードはすぐ出る | 思考の書き出しが入る |
| 手戻り | 増えやすい（修正ループ） | 減りやすい（前提が固定） |
| 修正のしやすさ | 壊れた場所が特定しづらい | 戻る地点（仕様）が明確 |
| 数ヶ月後 | 保守不能化しやすい | 資産として残りやすい |
デジタル・スラムを回避し「死なないシステム」を作る
設計書がないシステムは、完成した瞬間から「デジタル・スラム」化しやすい。理由はシンプルで、AIが部分修正は得意でも、全体整合を“自動で守り続ける”のは苦手だからです。
【私の体験談：設計を端折ると“全捨て”が起きる】
Webアプリ開発の経験が薄い状態で、設計を省いてAIとのチャットだけで開発を進めたことがあります。当初は動いていましたが、機能追加のタイミングで全体が崩壊。修正のたびに別の不具合が出て、結局ゼロから作り直しました。
この時に痛感したのが「戻る地点（仕様）がないと、修正は運任せになる」という事実です。
【最短走破】AI開発初歩の初歩シリーズ｜5つのステップ
AI開発を実用まで持っていくには、登り方の型があります。ここでは「経営者が押さえるべき順番」を5ステップで整理します。
【ステップ別の重要ポイントまとめ】
| ステップ | 経営者がやるべきこと | 得られる結果 |
|---|---|---|
| 1. 基本フロー | 開発の王道を知る | AIへの期待値が現実的になる |
| 2. 設計書（未来地図） | 目的と完成図を日本語で固定 | ズレが減り、修正が速くなる |
| 3. 背骨 | 全体構成を固定する | 追加しても壊れにくい |
| 4. 機能設計 | 動作の流れを整理する | 使える道具になる |
| 5. テーブル設計 | データの置き場を決める | 後から分析・拡張できる |
1. いきなりAIで開発をする前に従来の開発の進め方を知っておこう
AIにコードを書かせる前に、プロの「型（設計→実装→テスト）」を頭に入れる。これが上司としての最低ラインです。
2. バイブコーディングで挫折する前に描くべき「設計書」という未来地図
「やりたいことが頭の中だけ」の状態を卒業し、日本語で完成図を固定します。
3. AI開発で「3ヶ月でゴミ化」を防ぐ“背骨”の作り方
機能を増やしても崩れないための“背骨（全体設計）”を固定します。
4. コードの前に道を作れ！経営者が握るべき「死なない」機能設計の極意
「このボタンで何が起きるか」を日本語で確定させます。コードを読む必要はありません。
5. テーブル設計でシステムを長持ち！簡単にデジタルスラムを回避できます
データの置き場を整理し、後から壊れない・増やせる構造にします。
経営者の日本語が「最強のプログラミング」に変わる瞬間
AIという「超優秀な部下」への正しい命令の出し方
AI時代に必要なのは、言語（Python等）の暗記よりも「判断基準を日本語に落とす力」です。
AIは「言われたこと」は得意。でも「社内ルールの暗黙知」は読み取れません。だから、上司（あなた）が基準を言葉で固定する必要がある。
- ダメな例：「いい感じに、売上の推移がわかるグラフを作っておいて」
- 強い例：「昨対比で売上が5%以上落ちた月だけ抽出し、原因が『客単価』か『客数』か分かる棒グラフを作る。軸は月。色は落ちた月だけ赤。」
私が小規模な卸売業の在庫管理をAIで試作したときも、最初は「在庫が減ったら教えて」とだけ指示しました。結果、在庫が1個動くたびに通知が飛ぶ“現場が死ぬツール”が出力されました。
しかし「直近7日の平均出荷数を計算し、それを下回る在庫になったら、翌朝9時に通知」と基準を言葉で固定した途端、実用レベルのロジックに近づきました。
システムを「資産」として残すためのマインドセット
設計書を書く目的は「今だけ動くモノ」を作ることではありません。数ヶ月後の自分（と従業員）を救うことです。
| 意識すべきポイント | なぜ重要なのか |
|---|---|
| 忘却を前提にする | 人もAIも細部を忘れます。設計書は記憶のバックアップです。 |
| 属人化を減らす | あなたしか直せないツールはリスクです。誰でも触れる状態が資産です。 |
| 拡張の余地を残す | AIや環境が変わっても移植できる“骨格”が残ります。 |
まとめ：今日から「設計図」を書き始めよう
AI開発は、コードで悩む競技ではありません。設計書（日本語）で“判断基準”を固定する競技です。
- ワンシート設計書テンプレで、目的・入力・出力・ルール・例外を先に固める
- 5ステップの順番で、全体→詳細へ落とす
- テーブル（データの置き場）を決めて、資産として残す
ステップ1から順に読めば、アイデアが「動くシステム」に近づくはずです。
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