ASCII.jpの記事は、AI時代のソフトウェア開発がどれだけ変わったかを、かなり生々しく見せてくれます。
今回の主役は、プログラミング経験がほぼない筆者が作った、画像・動画生成AIの統合WebUI環境「百夜スタジオ」です。
ひとことで言うと、「AIで画像や動画を作る人向けの、全部入り管理・生成ツール」です。
単なる閲覧ソフトではなく、生成した画像や動画のメタデータ表示、タグ付け、スライドショー、全画面表示、さらにはComfyUIやLM Studioとの連携までやろうとしている。これ、冷静に考えるとかなり大掛かりです。
しかも驚くのは、作った本人が「ほぼ初心者」で、しかもコードを1行も書いていないと明言しているところ。
ここがいちばん面白いポイントだと思います。AIが「補助ツール」ではなく、かなり本気で“開発者の相棒”になっているんですよね。
筆者はもともと、画像や動画生成AIを使う中で、いくつかの不満を抱えていました。
たとえば：
この気持ち、かなりわかります。
AI画像生成を少しでも触ったことがある人なら、すぐに「フォルダがカオスになる問題」にぶつかるはずです。ファイル名だけでは中身がわからないし、あとから「あの良かった画像どれだっけ？」となる。これ、地味だけど本当にストレスです。
筆者は以前から画像ビューアーとして「XnView MP」などを使っていたそうですが、動画管理が弱いなどの不満があったとのこと。
そこで、「じゃあ自分に合うものを作ってしまおう」と考えたわけです。
この発想、昔ならかなり大胆です。
でも今は、AIに手伝わせることで現実味が出ている。ここが時代の変わり目っぽいところですね。
記事で印象的なのは、筆者が既存のGitHubプロジェクトを試したものの、エラー続きでうまく動かなかったという話です。
しかもその試行錯誤自体もClaude Codeにやらせていたところ、AI側が「これなら最初から私が作ったほうが速い」と言い出した、というくだり。
もちろん、これは比喩的な表現として読んだほうがよさそうですが、AI支援開発の実感としてはかなりリアルです。
既存のものを無理やり直すより、要件に合わせて新しく作るほうが早いことって、確かにあります。特に「自分専用の道具」を作るときはなおさらです。
そこから、Claude Codeに「画像ビューアーのプロトタイプを作って」と指示したところ、30分ほどで最初の版が完成。
しかも、その初期版は画像と動画の表示に対応し、ファイル内のメタデータも表示できるビューアーだったそうです。
正直、これはかなり衝撃的です。
昔の感覚なら、こういうものを作るには設計して、実装して、テストして…と普通に数日〜数週間はかかってもおかしくない。
それが30分。もちろん、その後の調整や修正は必要ですが、**“叩き台”が一瞬で出てくる価値**はとてつもなく大きいと思います。
Claude Codeが選んだ構成は、記事によると
だったそうです。
ざっくり説明すると、
という感じです。
つまり、派手な技術を盛るのではなく、シンプルで作りやすい構成を選んでいるわけです。
これ、地味に重要です。AIが「それっぽい最新技術」を持ち出すのではなく、ちゃんと実用的な構成を選ぶのは頼もしいですよね。もちろんAIの選択が常に正しいとは限らないでしょうが、少なくとも“相談相手”としてはかなり優秀だと思います。
筆者はFlaskが何かもよくわかっていないと書いていますが、それでも開発が進む。
この構図、昔の「知識がないと作れない」世界から、「わからなくてもAIに説明してもらいながら作れる」世界への移行を感じさせます。
初期のビューアーが動き出すと、人間は欲張りになります。
これはもう避けられない。便利なものを見ると「これも欲しい」「あれも足したい」となるのが自然です。
筆者も例外ではなく、次々に機能を追加していきます。
特にLM Studioとの連携で、画像認識に強い軽量モデル「Qwen3 VL 8B」を動かし、画像の内容を見て独自タグを付けるという発想は、かなり実用的だと思います。
人間が手でタグを付けるのは面倒ですからね。ここをAIに任せるのは理にかなっています。
しかも、こうした追加も基本的には「こういう機能をつけて」とClaude Codeに指示して進めたとのこと。
もはや開発というより、AIに仕様を伝えて、試作品を育てる作業に近いです。
ここはかなり大事な話です。
AIが開発を助けてくれるとはいえ、バグ取りまで完全自動ではないということです。
記事では、挙動確認は人間がやる必要があり、バグもたくさん見つかると書かれています。
その修正作業は、最初に作るのと同じくらい手間がかかることもあるそうです。
これはとても現実的で、むしろ信頼できる話だと思いました。
AI開発の話は「すごい！ 何でも一瞬でできる！」みたいに誇張されがちですが、実際はそう簡単ではない。
“作る”のは速くても、“ちゃんと使えるようにする”のは別問題なんですよね。
筆者は問題を人間が伝え、スクリーンショットを渡し、デバッグ用ツールを入れて原因を探るなど、地道な改善を重ねています。
ここがリアルです。AI時代になっても、最終的には人間の観察力や根気が重要。むしろそこが強い人ほど、AIをうまく使えるのではないかと思います。
記事の核心はここでしょう。
筆者は、数年前なら数百万円、あるいは数か月の開発期間が必要でもおかしくないものが、個人で動くところまで来たことに驚いています。
この感覚、かなり重要です。
以前は、ある程度ちゃんとしたソフトを作るには、
という流れが必要でした。
でも今は、非エンジニアがAIと一緒に“自分専用の業務ツール”を作ることが現実的になってきた。
これは単なる便利機能の話ではなく、ソフトウェア開発の民主化だと思います。
しかも、既製品に合わせるのではなく、自分の作業にぴったり合う道具を作れるのが大きい。
一般向けの完成品より、個人の「ちょっとした不満」を解消するツールのほうが、案外価値が高いことってありますからね。
私が一番面白いと思ったのは、「AI画像・動画ツールをAIが作る」という構図です。
しかもそれが、研究室のデモではなく、かなり実務的な“自分用ツール”として作られている。
この手の話は、未来っぽいけれど、同時にとても人間くさいです。
最初は「便利なビューアーがほしい」だけだったのに、気づいたら生成、タグ付け、一覧管理、スライドショーまで入っている。
要するに、道具は使う人の不満を吸ってどんどん育つんですよね。
そして、その育ち方をAIが加速している。
ここに、かなり大きな変化があると思います。
このASCII.jpの記事は、単に「AIでアプリが作れました」という話ではありません。
本質は、非エンジニアでも、AIを相棒にすれば“本格的な道具”を作れる時代になったという点にあります。
もちろん、バグ修正や仕様整理はまだまだ人間の仕事です。
でも、最初の試作品を一気に立ち上げて、そこから育てていけるのは本当に強い。
個人的には、これは今後の個人開発のスタイルをかなり変える話ではないかと思います。
「作りたいものがある。でもプログラミングは苦手」
そんな人にとって、この事例はかなり勇気をくれるはずです。
