庭が枯れかけたのでAIアプリを作ってみた

プロンプトを入力してから5分後、画面には動作するアプリのプレビューウィンドウと、一件のバグ報告メッセージが表示されていた。「～チャンネルが回復不能な状態となり、破棄されます」——物騒な響きだが、その直下には「バグを修正する」ボタンが用意されていた。

AIに長めのプロンプト一つでアプリをまるごと作らせておいて、バグ修正にはボタンのクリックが必要というのは、何とも奇妙な体験だ。それでもボタンを押すと、わずか233秒後にGeminiは修正完了を報告してきた。「ブロッキング」「レースコンディション」といった専門用語が並んでいたが、正直なところ意味はさっぱりわからなかった。それでも、この体験はひどくスリリングだった。

これは筆者にとって、Googleが提供するAIコーディングツール「Gemini」を使った2〜3度目の試みだった。きっかけは至って身近な問題——自宅の庭の芝が枯れ始めたことだ。植物の状態を管理し、水やりのスケジュールや土壌の状態を追跡できる、自分専用のアプリが欲しかった。しかし、筆者はエンジニアでも開発者でもない。従来であれば、こうしたアプリを一から作ることなど到底考えられなかっただろう。

ところがGeminiに詳細な要件を自然言語で伝えるだけで、実際に動くアプリケーションが生成された。UIのレイアウト、データの管理機能、通知の仕組み——思い描いた機能の大部分が、テキストの指示だけで形になっていた。コードを一行も書かずにだ。

もちろん、完璧ではない。バグは発生し、意図通りに動かない部分もある。しかしAIがそのバグを自ら検出し、修正案を提示し、実行する——その一連の流れを目の当たりにすると、「ソフトウェア開発」という行為の定義そのものが変わりつつあるという実感を覚える。

今やAIを使えば、専門知識がない一般人でも、自分の生活課題を解決するためのツールを自ら作れる時代が来ている。庭の管理アプリという小さな事例ではあるが、そこに宿る可能性は決して小さくない。「コードが書けなければ作れない」という壁は、着実に低くなっている。