AIで“作れる”時代に、あえて“理解する側”に立つ理由

正直に言うと、

最近の個人開発や業務では、最初からすべてを自力で書いているわけではありません。

Cursor や Claude などの AI を使えば、

Next.js や Supabase を使ったアプリケーションは、かなりの速度で形になります。

でも、作ってみて強く感じたことがあります。

「動く」と「理解している」は、まったく別物だということです。

AIで作れる。でも、それだけでは足りない

AIを使えば、

・画面は出る

・データは保存される

・一通りの機能は動く

ただしその裏側で、

• この状態はどこで管理されているのか
• なぜこのデータ構造なのか
• UIとバックエンドの責務はどこで分かれているのか

こうした部分がブラックボックスのままだと、

プロダクトは「育てられない」と感じました。

今の自分の開発スタイル

そこで今は、次のようなスタイルで開発しています。

• AIでまず動くものを作る
• その後、
• • データの流れ
  • 状態管理
  • 権限や責務の分離
    を一つずつ整理する
• 「なぜこの実装になっているか」を
  自分の言葉で説明できる状態にする

特に、

Supabase（Auth / RLS）を使った権限設計や、

業務フロー型のUIでは、

**「後から理解して設計を整える力」**が重要だと感じています。

AI時代にエンジニアとして価値を出すには

AIがコードを書く時代だからこそ、

• どこが危ないか
• どこが将来のボトルネックになりそうか
• どうすれば運用しやすくなるか

こうした視点を持って

人間側が判断できることが価値になると思っています。

私は、

「全部AIに任せる人」でも

「AIを否定する人」でもなく、

AIを使いながら、理解と改善を引き受ける側

でありたいと考えています。

興味のある領域

• 新規事業・社内ツールの立ち上げ
• Airtable / Notion などからの脱却
• 業務フローを意識したWebアプリ
• AIを活用しつつ、運用できる設計

まだ学ぶことは多いですが、

作って・迷って・理解して・改善する

このサイクルを回し続けています。

同じようなフェーズのプロダクトやチームがあれば、

ぜひお話しできると嬉しいです。