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「AIに指示するだけでアプリが作れる」
最近よく聞く話ですが、正直なところ、自分も最初は半信半疑でした。
ただ実際にやってみると、想像以上でした。
今回、自分は Anthropic の Claude を使って、iPhone向けの散歩トラッカーアプリ「さんトラ」を開発しました。
しかも、自分でSwiftコードは1行も書いていません。
やったことは、
- 「こういう機能を追加して」
- 「ここをもっと見やすくして」
- 「このエラーを直して」
と、日本語で指示を出しただけです。
今回は、実際にどんなアプリができたのか、そしてAIだけでiOSアプリ開発をしてみて感じたことをまとめます。
作ったアプリ：「散歩トラッカー（さんトラ）」
「さんトラ」は、散歩やウォーキングのルートをGPSで記録できるiOSアプリです。
スタートボタンを押すだけで、
- 歩いたルート
- 距離
- 時間
- ペース
などをリアルタイムで記録してくれます。
単なる移動記録だけでなく、「散歩を楽しむ」ことを意識して機能を追加していきました。
主な機能
GPSルート記録
MapKitを利用して、歩いたルートをリアルタイムで地図上に表示。
距離・経過時間・1kmあたりのペースもリアルタイムで更新されるので、ウォーキングアプリとしても使えます。
一時停止・再開
信号待ちやコンビニ休憩などで計測を止めたい時は、一時停止ボタンで対応。
再開すると、その続きから記録できます。
ルート計画機能
個人的にかなり気に入っている機能です。
地図を指でなぞって、事前に散歩ルートを作成できます。
さらに、
- 距離
- 上り／下り
- 高低差グラフ
まで表示できます。
実際の散歩時には、作成したルートをグレーの点線で地図上に表示しながら歩けます。
散歩履歴
過去の散歩履歴を一覧表示。
各記録では、
- ルート地図
- 距離
- 時間
- ペース
- 推定歩数
- 天気
- 気温
などをまとめて確認できます。
歩数は「週間」「月間」の棒グラフ表示にも対応しています。
天気情報の自動記録
散歩終了時に、その時点の天気と気温を自動取得。
「あの日は涼しくて歩きやすかったな」と後から振り返れるのが意外と良いです。
なお、天気情報には無料で使える Open-Meteo API を利用しています。
GPXファイルエクスポート
記録したルートを GPX 形式で出力可能。
他の地図アプリやサービスとの連携もしやすくしています。
ライブアクティビティ対応
iPhone の Dynamic Island やロック画面にも対応。
散歩中は、
- 経過時間
- 距離
などをリアルタイム表示できます。
アプリを開きっぱなしにしなくても確認できるので、かなり便利でした。
バックグラウンドGPS記録
アプリを閉じたり、別アプリを使っていてもGPS記録は継続。
散歩中に音楽アプリやカメラを使っても問題ありません。
技術構成
今回のアプリでは、以下のような技術を使っています。
| 要素 | 採用技術 |
|---|---|
| UI | SwiftUI + UIKit |
| 地図 | MapKit |
| 位置情報 | CoreLocation |
| グラフ | Swift Charts |
| ライブアクティビティ | ActivityKit + WidgetKit |
| 天気API | Open-Meteo |
| 高低差API | Open-Meteo Elevation API |
| 広告 | Google AdMob |
| データ保存 | UserDefaults |
| 非同期処理 | async/await |
自分でこれを全部調べながら実装しようとすると、かなり時間がかかったと思います。
AIだけで開発した流れ
自分がやったこと
基本的には「仕様を考えること」と「確認作業」です。
例えば、
- 「散歩ルートを記録したい」
- 「ライブアクティビティに対応して」
- 「地図をなぞってルート計画したい」
といった要望を日本語で伝えていきました。
その後、
- 実機で試す
- UIを確認する
- 気になる点を修正依頼する
という流れを繰り返しました。
Claudeがやったこと
一方でClaudeは、
- Swiftコードの実装
- MapKit連携
- GPS処理
- REST API通信
- ActivityKit対応
- AdMob組み込み
- UI調整
- エラー修正
など、ほぼ全ての実装を担当。
ビルドエラーも、内容を貼り付けるだけで修正案を返してくれました。
AI開発で感じたメリット
開発スピードが圧倒的に速い
普通なら数週間〜数ヶ月かかりそうな内容でも、かなり短期間（約1週間）で形になりました。
特に、
- ActivityKit
- MapKit
- バックグラウンド位置情報
- AdMob
のような「個別に調べると重い機能」を一気に扱えるのは大きかったです。
日本語だけで開発できる
これが本当に大きいです。
Swiftの文法を知らなくても、
「こういうことをしたい」
を説明できれば、かなりのところまで進めます。
エラー解決が速い
初心者だと、Xcodeのエラーだけで数時間溶けることがあります。
ただ、Claudeにそのまま貼ると、
- 原因分析
- 修正コード
- 修正箇所
までまとめてくれるので、開発が止まりにくかったです。
一方で注意点もある
動作確認は必須
AIが書いたコードでも、必ずしも正しいとは限りません。
特にGPSやバックグラウンド処理は、実機確認がかなり重要でした。
実際に使ってみると、ライブアクティビティが複数個出てしまったり、操作手順によっては一時停止ができなかったりと、いろいろと不具合は出ました。やはりまだ実機を使っての試験は必須だと感じました。
指示は具体的なほど良い
曖昧な指示だと、意図と違うUIや実装になることがあります。
逆に、
- 参考アプリ
- 画面イメージ
- ボタン配置
- 色
- 動き方
まで細かく伝えると、かなり精度が上がりました。
段階的に作るのが重要
最初から全部盛りにすると破綻しやすいです。
まずは、
- GPS記録
- 履歴保存
- ルート計画
- ライブアクティビティ
のように、順番に積み上げる形がかなり良かったです。
まとめ
今回作った「さんトラ」は、自分が仕様を考え、Claudeがコードを書いて完成したiOSアプリです。
正直、ここまでできるとは思っていませんでした。
もちろん、
- 最終確認
- 動作検証
- UI調整
- 仕様整理
など、人間側がやるべきことはまだ多いです。
ただ、「プログラミングを書ける人しかアプリを作れない時代」は確実に変わり始めていると感じます。
「こんなアプリが欲しい」
というアイデアがある人は、一度AIコーディングを試してみる価値はかなりあると思います。
「さんトラ」は現在App Storeで配信中です。
以下がリンクとなりますので、散歩やウォーキングを記録したい方は、ぜひ試してみてください！
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