AI でソフトウェアを作っています。ただ速いだけでなく、まったく違うやり方で
私には 10 年のフルスタック個人開発の経験があり、完全な独学です。この 1 年で、従来のソフトウェア開発から AI-Native Development へ全面的に移行しました。もう「自分の手で何行コードを書いたか」で仕事を測ることはしません。システムアーキテクチャ、Agent と Skill の設計、タスク分解、Context Engineering、開発ルール、検証の仕組みに力を注ぎ、複雑なソフトウェアエンジニアリングの仕事を AI が継続的にやり遂げられるようにしています。
コードは 100% AI が書く、1 人で運営する商用プロダクト
この手法で、自分のプロダクト LaiCai Screen Mirroring (LaiCai) を開発・運営しています。Windows / macOS に対応した、Android スマートフォンのミラーリング、操作、AI 自動化プラットフォームです。複数デバイスのミラーリングと操作、キーボード・マウス・ゲームパッドのマッピング、Macro、LaiCai Flow のビジュアル自動化、AI Planner、MCP、Android Agent、画面認識、PC のリモート操作に加え、アカウントのライセンス管理、決済、バックエンド、管理画面、公式サイト、SEO コンテンツシステムまで、すべて含まれています。
機能の多さが一番の特徴ではありません。特別なのは、フロントエンド、バックエンド、デスクトップクライアント、管理画面、公式サイト、決済とメンバーシップ、自動化システムまで、すべてのコード実装を 100% AI が行っていることです。私自身は具体的なコードを書きません。何を作るか、なぜ作るか、システムをどう設計するか、タスクをどう分けるか、Agent をどう動かすか、AI に守らせるルールは何か、そして結果が正しいかどうか。これらを決めるのが私の仕事です。
コードは一部にすぎません。ドキュメント、テスト、デプロイ、SEO、マーケティング、画像や動画の制作、日々の運営にも AI が深く関わっていて、会社全体の実務の約 95%+ を AI がこなしています。
それまでの歩み：10 年のフルスタック個人開発、完全独学
私はもともと商売をしていて、10 年以上ビジネスに携わってからソフトウェアの世界に転向しました。プログラミングを誰かに教わったことはなく、知識はすべて Google 検索と大学の公開講座から得ました。10 年近く、英語とコンピューターサイエンスを並行して学んできました。それ以来、アプリ、バックエンド、Web サイト、デスクトップソフトを 1 人で作り上げ、アーキテクチャからリリースまで自分で責任を持っています。
代表的なプロジェクト：
- LaiCai Screen Mirroring — Android スマートフォンのミラーリング、操作、AI 自動化プラットフォーム。技術の幅が最も広いプロジェクトです。
- Ashera Pet — ソーシャル系アプリ。開発はすべて 1 人で担当し、App Store と Google Play で公開中です。
- VocaSeek — 21 言語に対応した AI 語学学習ツール。
- チェーン店向け POS システム — 複数店舗、会員、在庫、給与に対応し、iPhone、iPad、macOS で動作します。
- 単語学習 / タイ語学習アプリ — 個人で公開した 2 本の iOS アプリで、毎月安定した少額の収入があります。
役割は変わりましたが、ソフトウェアエンジニアリングから離れたわけではありません
私は Developer から Architect / AI Agent Designer / Product Builder になりました。以前は「この機能をどう実装するか」を考えていましたが、今考えているのはこうです。AI が正しく実装できるシステムを、どう設計するか？
AI はすでにコードを書けます。本当に難しいのは、ますます複雑になるプロダクトを、AI に継続的に、安定して、コントロールしながら完成させ続けてもらうことです。これが今、私が主に研究し、実践していることです。
システムアーキテクチャ
システムをどう分割し、モジュール同士をどう通信させ、何をクライアントに、何をサーバーに、何を Agent に任せるかを決めます。実装は AI が担当しますが、AI が最終的に何を作り上げるかはアーキテクチャが決めます。
Agent 設計
要件を AI に投げて終わり、ではありません。計画、コーディング、レビュー、デバッグ、調査のそれぞれに役割とコンテキストを設計し、AI をチャットアシスタントからソフトウェアエンジニアリングのシステムへと変えます。
Skill 設計
アーキテクチャ、コーディング規約、UI ガイドライン、デバッグ手法、リリース手順、SEO の手法を Skills として蓄積します。AI は毎回プロジェクト全体を理解し直す必要がなく、プロジェクトの知識と再現できるワークフローを最初から持てます。
これは Vibe Coding ではありません
AI にコードをでたらめに生成させ、たまたま動くまで何度も試す、というやり方ではありません。私が大切にしているのは、AI が長期的にメンテナンスできるエンジニアリング体制をどう築くかです。アーキテクチャ、コンテキスト、Agent の協調、Skills、ルール、ドキュメント、タスク分解、コードレビュー、テスト、デバッグ、リリースの流れまで含みます。
目標は AI にもっと多くのコードを書かせることではなく、AI により大きなエンジニアリングをやり遂げさせることです。
すでに本物のビジネスです
AI Coding で最も簡単に作れるのは Demo です。難しいのは、プロダクトとして完成させ、長く動かし続け、実際のユーザーに使ってもらい、お金を払ってもらうことです。LaiCai Screen Mirroring はすでに正式リリースされていて、実際のユーザーと有料ユーザーがいます。年間プランを選んでくださった方もいて、プロダクトは改善を続けながら着実に成長しています。Hackathon の作品でも、「AI にコードが書ける」ことを示すための展示用プロジェクトでもありません。
同時に、私がずっと探求してきた問いも検証しています。AI の時代に、1 人でどこまで大きなソフトウェア会社を運営できるのか。かつては開発、フロントエンドとバックエンド、デザイン、QA、DevOps、ドキュメント、SEO、マーケティング、動画、カスタマーサポートが必要だった仕事を、私は組み直しています。方向性、判断、アーキテクチャ、プロダクトは私が担い、実行の大部分は AI が担います。
私がお手伝いできること
「要件どおりにコードを書く」ポジションはあまり向いていません。むしろ、次のようなことが得意です。
- AI-Native ソフトウェア開発： 開発プロセスを設計し直し、AI を単なる Copilot ではなく、エンジニアリング体制の一員にします。
- Agent アーキテクチャ： Coding、Research、Review、Debug、Automation などの Agent と、その協調のしかたを設計します。
- Skills と Context Engineering： チームの経験や規約を、AI が安定して実行できる知識体系に変えます。
- プロダクトアーキテクチャ： 要件の段階から、クライアント、フロントエンド、バックエンド、AI、自動化、インフラ全体の構成を設計します。
私は従来型のソフトウェア開発の経験を持ち、実際の商用プロダクトで AI-Native Development を実践していて、それをユーザーと収益のあるプロダクトに育てる方法も知っています。AI がコード実装の 100% をこなせるようになったとき、人間のエンジニアは時間をどこに使うべきか。これが、あなたとお話ししたいテーマです。
このような人材をお探しなら
特に次のような機会に関心があります。
従来の意味での Developer だけをお探しなら、私は最適な人材ではないかもしれません。ただ、AI をソフトウェアエンジニアリングに本気で取り入れたい、Agent と Skills をどう設計するか考えている、かつてはチームが必要だった仕事を 1 人でこなすにはどうすればよいか知りたい、そうお考えなら、ぜひお話ししましょう。