テラコヤテック フロントエンド研修 in 渋谷オフィス

リツアンでは、9/19（日）にAIを活用したアプリ開発についての研修を実施しました。

最近のAIの進化は目を見張るものがあります。

アプリ開発の現場でも、要件定義や仕様書の作成、コーディング、さらにはバグの修正まで、驚くほど幅広い作業をAIにお願いできるようになりました。

しかし、アプリが簡単に作れるからといって、作ったアプリが使われるのか、喜ばれるのかはまた別物です。

そこで今回リツアンでは、単に「AIにコードを書かせるテクニック」だけでなく、作る前の丁寧な調査や設計を講師の兵頭さんの実践した体験をベースに学ぶ実践研修を開催しました！

コードを書く前に確認する

アプリ開発は、いきなり実装から始めません。

まず、そのアイデアを実現できるか調べます。

法律やサービスの利用規約に問題がないか、禁止されている方法でデータを取得していないかも確認します。

AIや外部APIを組み込む場合は利用料金も発生するので、コストが見合うかも重要な要素です。

個人情報を扱うなら、保存する情報をできるだけ減らし、漏えいを防ぐ仕組みも必要。

安全性や技術者倫理についても考えます。

便利なアプリでも、利用者や第三者に不利益を与える可能性があれば、そのまま開発を進めると、いわゆる炎上が待っています。

さらに、同じ目的のサービスがすでにないかも調査します。既存サービスがある場合は、新しく作る理由や違いを説明できるか確認します。

こうした調査を行ったうえで要件を決め、やっと基本設計と仕様書を作る段階に入れるのです。

「自分が歌える曲」を探すアプリを作った話

兵頭さんは、「自分が出せる最高音を入力すると、歌えそうな曲を探せるアプリ」を題材にしました。

最初に必要になるのは、曲名と最高音のデータです。

曲の一覧には外部サービスのAPIを利用できないか調査しました。一方、楽曲の最高音を取得できる公開APIは見つかりませんでした。

カラオケサービスなどからデータを取得する方法も検討しましたが、公開されていない情報を無断で取得する方法は採用しません。

そこで、最高音はユーザーから申請してもらい、管理者が内容を確認して登録する仕様にしました。

利用者に継続して情報を提供してもらう方法についても検討しました。報酬を支払う仕組みでは運営費が増えるため、投稿数などから貢献度を表示するRANK機能を考えました。

仕様が決まった後は、AIに仕様書を渡して実装します。

開発途中で機能を追加したくなった場合も、コードだけを直接変更しません。先に仕様書を修正し、変更する箇所を指定してAIに実装を依頼します。

本研修では、受講生の皆さんにもAIを活用しながら、「なぜそのアプリを作るのか？」について真剣に考え、発表していただきました。

どんなにリサーチしても、公開して初めて分かることもある

入念にリサーチして、仕様を突き詰め、検証を重ねたとしても、いざ完成したアプリを公開してみると、開発中には発生しなかった問題が見つかることもあります。

検証環境では問題なかったことが、実際に公開すると外部環境の仕様でできないことが分かったり、競合調査が不十分で、実は有力な競合が存在していてお蔵入りになってしまうこともあります。

しかし、それもまた経験です。

AIを使えば、以前より少ない作業でアプリを実装できます。だからこそ、実装を始める前に「誰が使うのか」「何を解決するのか」「新しく作る必要があるのか」を確認する必要があります。

リツアンでは、AIによるコーディングだけでなく、調査、要件定義、設計、検証まで含めたアプリ開発を研修しています。