こんにちは、UPSHAREのAIエンジニアです。普段はMCP（Model Context Protocol）やAPI、AIエージェントを駆使して、業務の自動化や社内ツールの実装に頭を悩ませています。最近は「バイブコーディング」なんて言葉も流行っていますが、結局のところ、技術は「便利だから」という理由だけで採用してはいけません。本当に現場の役に立つのか、保守はできるのか、セキュリティは大丈夫か。そんなことを考えすぎて、たまにコーヒーを淹れたまま冷ましてしまうような、少し抜けたところもある人間です。
なぜ今、AIを活用した開発基盤なのか
社内ツールを作る際、従来は「要件定義」という名の長い会議を重ね、仕様書を書き、数ヶ月後にようやく動くものが届く……という流れが一般的でした。しかし、現場の業務は生き物です。システムが完成した頃には、業務フローが変わっているなんてことも珍しくありません。
そこで私たちが活用しているのが、AIを活用した開発基盤です。AIはコードの構文やパターンを深く理解しているため、日本語で指示を出すだけで、実務レベルの機能を素早く形にできます。この「AIの速度」を活かすことで、私たちは「完璧な設計図」を作る時間を、「実際に動くものを作って現場で試す」時間へとシフトさせています。
小さく作って、現場で直す
私たちが大切にしているのは「小さく作って実務で直す」というアジャイルなアプローチです。たとえば、勤怠管理ツールを作るなら、最初から給与連携や複雑な承認フローを盛り込みません。まずは「出勤・退勤ボタンを押せる」という最小限の機能だけを実装し、現場のメンバーに使ってもらいます。
「ボタンが押しにくい」「この項目は不要」といったフィードバックは、実際に触ってみて初めて出てくる宝物です。このフィードバックをAIに伝え、その場でコードを修正し、翌日には改善版をリリースする。このサイクルを繰り返すことで、現場のニーズに完全にフィットしたツールが育っていきます。最初から100点を目指して遠回りするより、60点のものを早く出して、現場と一緒に100点へ近づけるほうが、結果として近道になるのです。
権限・データ・保守の注意点
もちろん、AI開発環境を使えば何でも解決するわけではありません。実務目線で特に注意すべきは、権限管理とデータセキュリティです。社内ツールは機密情報を扱うことが多いため、誰がどのデータにアクセスできるかという「権限（RBAC）」や、ログの管理は最初から設計に組み込む必要があります。
また、AIが書いたコードは便利ですが、ブラックボックス化させないことも重要です。後から誰がメンテナンスするのか、仕様変更があったときにどう対応するのか。AIに任せきりにせず、エンジニアがコードの妥当性を判断し、責任を持つという姿勢は、どんなに技術が進化しても変わりません。たまにAIが私の意図を汲み取りすぎて、余計な機能まで実装してくることがありますが、それもご愛嬌。しっかり手綱を握るのがエンジニアの仕事です。
まとめ：まずは小さな一歩から
AIを活用した開発は、単にスピードを上げるための魔法ではありません。現場の課題を「変化に強い仕組み」に変えていくための手段です。完璧な計画を立てることに疲れたら、まずは小さな業務を一つ、AIと一緒に自動化してみませんか？
私たちアップシェアでは、こうしたAIを活用した開発基盤を用いて、現場の業務効率化を支援しています。同じようなアプリが欲しい方、自社の業務を効率化したい方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。一緒に「本当に使えるツール」を育てていきましょう。
