副業を考え、自分のこれまでの社会経験が生きる道を探したとき、たどり着いた答えが「業務アプリの作成」でした。
世の中には大手メーカーのソフトが多く存在しますが、現場には「もっとこうしたい」という個別化（カスタマイズ）のニーズが必ずあると考えたからです。
しかし、私はプロのエンジニアではありません。
この記事では、私がAIパートナー「Gemini」と相談しながら、どのようにしてPythonとDjango、そしてPythonAnywhereという環境にたどり着き、実用的なシステムを作り上げたのか。
その試行錯誤と、AIとの付き合い方について記録します。
目次
- Kotlin、Blazorでの挫折。そしてPythonへの転換
- 「コードを書く」のではなく「指示を理解する」ことに徹する
- Geminiとの知恵比べ：バージョン問題と無限ループ
- 機能拡張と公開：経費精算から統合管理へ
- AIに仕事を奪われるか？生成AI時代の「人間の役割」
1. Kotlin、Blazorでの挫折。そしてPythonへの転換
最初から順調だったわけではありません。最初はKotlinやBlazorなど、いくつかの技術を試しては寄り道をしていました。
しかし、思うようなものができず、開発は一度頓挫しました。
時間をおいて、改めてGeminiに相談してみました。
「業務アプリを個人で、効率よく作りたい」。
そこで提案されたのが、現在の構成である「Python + Django + PythonAnywhere」でした。
不思議なもので、Geminiもしばらく時間が経つと、性格が変わったような気がすることがあります。
以前は提案してこなかった解決策を、成長した彼（彼女？）が提示してくれたおかげで、今の開発スタイルにたどり着くことができました。
2. 「コードを書く」のではなく「指示を理解する」ことに徹する
まず最初に取り掛かったのは「経費管理システム」でした。日頃の営業活動で、外出先での出費をスマホで簡単に記録したかったからです。
コピペの繰り返し、その先に見えたもの
開発フローはシンプルかつ泥臭いものです。
Geminiにやりたいことを問いかけると、作成すべきファイル名とコードが返ってきます。私はそれを、場所を間違えずにひたすらコピペします。
当然、エラーが発生します。またGeminiに問いかけ、修正コードをコピペする。
最初はチンプンカンプンだったPythonAnywhereの構造（Consoles, Files, Web, Database）も、この反復作業の中で少しずつ理解できるようになりました。
プログラミングをどこまで理解すべきか？
ここで一つの決断をしました。
「自分でも修正できるようにコードを深く理解すべきか？」
Geminiと相談して決めた私の方針は、「プログラミング（詳細な記述）はGeminiに任せ、自分はGeminiの指示を理解できるレベル（監督）に徹する」ことでした。
3. Geminiとの知恵比べ：バージョン問題と無限ループ
もちろん、AIは万能ではありません。開発中には何度も「AIとの格闘」がありました。
バージョンの壁
環境構築の際、Geminiが推奨するバージョンが、実際の最新版と違うことがよくあります。
あまりに古いバージョンを推奨されたとき、「本当にそれでいいのか？」と問い返しても、やはり古い方を推してくる。
そんな時は、「ダメだったら戻す」と覚悟を決めて、自分の判断で最新版をインストールして進めることもありました。
回答のループと「共有化する情報」
Geminiはこちらの環境をすべて記憶しているわけではありません。推測で回答してくることもあります。
長いチャットになると文脈が忘れられ、「さっき言ったのになぜ？」となることも。
これに対する私の対処法は2つです。
- 情報の再定義： 新たな問い合わせをする際に、「共有化する情報は何か？」とこちらから確認情報を加える。
- 外部リソースの活用： エラー解決策がループし始めたら、一度Geminiを諦める。ネット検索でヒントを探し、「こういう方法はどう？」と逆にGeminiに提案する。
4. 機能拡張と公開：経費精算から統合管理へ
動作確認を繰り返し、「経費申請」機能が完成した段階で、PythonAnywhereのHackerプラン（$5/month）に申し込み、独自ドメインを取得して公開しました。
一度公開までたどり着くと、開発は加速します。
販売管理、仕入管理、在庫管理、給与・勤怠管理、そして報告書管理。
これまで自分が社会経験の中で「必要だ」と感じてきた機能を、次々と追加していきました。
5. AIに仕事を奪われるか？生成AI時代の「人間の役割」
私はChatGPTが話題になり始めた頃から有償版を使い、その後、Googleのエコシステムとの親和性からGeminiへ移行しました。
プログラミングだけでなく、市場予測、株価予測、健康相談、確定申告まで、今や私の生活にAIは欠かせません。
よく「生成AIに仕事を奪われる」と言われますが、私はそうは思いません。
これまで「情報量」だけで勝負してきた業務は代替されるでしょう。しかし、これからの成否を分けるのは以下の2点です。
- 生成AIから生み出された回答を、いかに実現するかという「行動力」
- 生成AIをどう使うかという「想像力」
そして何より、AIがあってもなくても、人としての営みの本質は変わらない気がしています。
これからもGeminiという相棒と共に、現場の役に立つシステムを作り続けていきます。