AI開発の全体像：企画から運用まで7ステップで理解する
📑 目次
はじめに：AI開発の「見取り図」を描く
ジェンスパーク(Genspark)、ChatGPT、GitHub Copilotなどを使って「AI開発」を始めたものの、「次に何をすればいいのか分からない」と感じていませんか？
多くの初心者が、目の前のコード生成に集中するあまり、開発全体の流れを見失ってしまいます。その結果、以下のような問題に直面します：
- 「プロトタイプは作れたけど、次はどうする？」
- 「仕様書って本当に必要？」
- 「テストはどの段階でやるべき？」
- 「デプロイって何？どうやるの？」
この記事では、AI開発の全体像を7ステップで解説し、各ステップで何をすべきか、どれくらい時間がかかるかを明確にします。
AI開発の7ステップ全体像
| ステップ | フェーズ | 期間の目安 | 主な成果物 |
|---|---|---|---|
| 1 | 構想・企画 | 1〜3日 | プロジェクト構想書、要件リスト |
| 2 | プロトタイプ作成 | 3〜7日 | 動作する最小限のデモ |
| 3 | 仕様書作成 | 2〜5日 | 技術仕様書、API設計書 |
| 4 | 開発・実装 | 1〜4週間 | 実装済みのコードベース |
| 5 | テスト・デバッグ | 1〜2週間 | テスト済みの安定版 |
| 6 | デプロイ・公開 | 1〜3日 | 公開されたサービス |
| 7 | 運用・保守 | 継続 | 更新履歴、障害対応記録 |
合計期間：小規模プロジェクトで約2〜3ヶ月、中規模で3〜6ヶ月が目安です。
ステップ1：構想・企画（1〜3日）
🎯 このステップの目的
「何を作るのか」「なぜ作るのか」「誰のために作るのか」を明確にする。
やるべきこと
- アイデアの整理
- 解決したい問題は何か？
- 誰がユーザーか？
- 既存の類似サービスは？
- 機能リストの作成
- 必須機能（MVP: Minimum Viable Product）
- あると嬉しい機能
- 将来的に追加したい機能
- 技術選定
- 使用する言語・フレームワーク
- データベースの種類
- ホスティングサービス
- スケジュール策定
- 各フェーズの期限
- リリース目標日
AIの活用法
ジェンスパーク(Genspark)に構想を入力し、フィードバックを得ることが効果的です。構想フェーズの詳細ガイドを参照してください。
プロンプト例
「私は[目的]のために[機能]を持つWebアプリを作りたいです。ターゲットユーザーは[ユーザー像]で、[技術スタック]を使う予定です。この構想について、実現可能性や改善点を教えてください。」
成果物
- プロジェクト構想書（Markdown形式推奨）
- 機能要件リスト
- 技術スタック一覧
ステップ2：プロトタイプ作成（3〜7日）
🎯 このステップの目的
アイデアが「実現可能」かを検証し、開発の方向性を確定する。
やるべきこと
- MVPの定義
- 最小限の機能だけを実装
- 「完璧」より「動作」を優先
- 技術検証
- 選択した技術スタックが実際に使えるか確認
- APIの動作確認
- パフォーマンステスト（簡易版）
- ユーザーフィードバック
- 友人や家族に試してもらう
- 「使いたいか？」を確認
AIの活用法
プロトタイプのコード生成は、AIが最も得意とする分野です。ただし、AIコードの限界を理解した上で使いましょう。
プロンプト例
「[技術スタック]を使って、[機能1]と[機能2]だけを持つシンプルなプロトタイプを作ってください。データベースは不要で、ダミーデータで動作すればOKです。」
成果物
- 動作するプロトタイプ（コード）
- 技術検証レポート
- ユーザーフィードバック記録
判断基準
プロトタイプで「実現可能」と判断できたら次へ。無理そうなら構想を見直す（ピボット）。
ステップ3：仕様書作成（2〜5日）
🎯 このステップの目的
開発の「設計図」を作成し、実装時の迷いをなくす。
やるべきこと
- 機能仕様書
- 各機能の詳細な動作
- 画面遷移図
- ユーザーストーリー
- 技術仕様書
- ディレクトリ構成
- データベース設計（ER図）
- API設計（エンドポイント一覧）
- 認証・認可の仕組み
- 非機能要件
- パフォーマンス目標（レスポンス時間など）
- セキュリティ要件
- スケーラビリティ
AIの活用法
AIに仕様書のドラフトを作成させることができます。ただし、AIが作る仕様書の問題点を理解し、必ず人間がレビューしてください。
成果物
- 機能仕様書.md
- 技術仕様書.md
- API設計書.md
- データベース設計図（ER図）
ステップ4：開発・実装（1〜4週間）
🎯 このステップの目的
仕様書に基づいて、実際に動作するシステムを構築する。
やるべきこと
- 環境構築
- 開発環境のセットアップ
- Gitリポジトリの作成
- CI/CDパイプラインの設定（任意）
- 機能ごとに実装
- 優先度の高い機能から順に
- 1機能ごとにテスト
- 定期的にコミット（Gitに保存）
- コードレビュー
- AI生成コードのレビュー
- リファクタリング
- ドキュメント更新
- 仕様変更があったら仕様書を更新
- AIドライブに保存
AIの活用法
この段階でAIは最も活躍します。ジェンスパーク(Genspark)開発の7ステップを参考に、効率的に開発を進めましょう。
時間配分の目安
- 環境構築：1〜2日
- フロントエンド：1〜2週間
- バックエンド：1〜2週間
- 統合：2〜3日
ステップ5：テスト・デバッグ（1〜2週間）
🎯 このステップの目的
バグを発見・修正し、安定したシステムにする。
やるべきこと
- 単体テスト（Unit Test）
- 各関数が正しく動作するか
- 統合テスト（Integration Test）
- 複数の機能が連携して動作するか
- E2Eテスト（End-to-End Test）
- ユーザーの実際の操作をシミュレート
- バグ修正
- 見つかったバグを優先度順に修正
- AIが埋め込んだバグも含む
AIの活用法
- テストケースの自動生成
- バグの原因分析
- 修正コードの提案
成果物
- テストコード一式
- バグ修正履歴
- テスト結果レポート
ステップ6：デプロイ・公開（1〜3日）
🎯 このステップの目的
開発したシステムを本番環境に公開し、ユーザーが使える状態にする。
やるべきこと
- 本番環境の準備
- ホスティングサービスの契約（Vercel、Heroku、AWSなど）
- ドメイン取得（任意）
- デプロイ
- コードを本番環境にアップロード
- 環境変数の設定
- データベースの移行
- 動作確認
- 本番環境での動作テスト
- パフォーマンス確認
- 監視設定
- エラーログの収集
- アクセス解析（Google Analyticsなど）
推奨サービス
ステップ7：運用・保守（継続）
🎯 このステップの目的
システムを安定稼働させ、ユーザーフィードバックに基づいて改善を続ける。
やるべきこと
- モニタリング
- エラーログの定期確認
- パフォーマンス監視
- ユーザー数の推移
- バグ対応
- ユーザー報告されたバグの修正
- 緊急性に応じて優先度付け
- 機能追加・改善
- ユーザーフィードバックを反映
- 定期的なアップデート
- セキュリティ更新
- ライブラリの脆弱性対応
- 定期的なセキュリティチェック
継続的な改善
運用は「ゴール」ではなく「新たなスタート」です。ユーザーの声を聞き、システムを進化させ続けることが重要です。
各フェーズでのAI活用ポイント
| フェーズ | AIの役割 | 人間の役割 |
|---|---|---|
| 構想・企画 | アイデアのブラッシュアップ、類似サービス調査 | 最終判断、優先順位決定 |
| プロトタイプ | コード生成、技術選定のアドバイス | 動作確認、フィードバック収集 |
| 仕様書作成 | ドラフト作成、フォーマット整理 | レビュー、詳細化 |
| 開発・実装 | コード生成、リファクタリング | アーキテクチャ設計、コードレビュー |
| テスト | テストケース生成、バグ分析 | テスト実行、バグ修正判断 |
| デプロイ | デプロイスクリプト生成 | 環境設定、動作確認 |
| 運用・保守 | ログ分析、エラー原因特定 | 優先順位判断、ユーザー対応 |
まとめ：全体像を把握することの重要性
AI開発の全体像を理解することで、以下のメリットが得られます：
- 迷いがなくなる：「次に何をすべきか」が明確
- 時間を管理できる：各フェーズの期間を見積もれる
- 品質が向上する：テストや仕様書を省略しない
- 完成度が上がる：デプロイ・運用まで見据えた設計
- 学習効率が上がる：どの知識を学ぶべきか分かる
次のステップとして、ジェンスパーク(Genspark)開発の詳細ワークフローや、構想フェーズの実践ガイドも参考にして、実際の開発を始めてみましょう。
参考リンク：