AIに作らせるものの見つけ方｜種が見つかる3つの場所と「うちでもできるのでは？」の勘
AIを使い始めたのに、いざ「何を作ろう」となると手が止まる——この原因は、AIの実装力ではなく人間側の「何を作るか」という発想にあります。 ChatGPTやClaude Codeの使い方は分かってきたのに、自分の業務に落とせず前に進まない。この記事では、みやっち🧑💻が実際に自分のブログの機能を1つ作ったときの話をもとに、AIに作らせるもの（種）の見つけ方を、経営者・個人事業主・士業・会社員向けに整理します。
AIに作らせるものの見つけ方: AI開発でつまずく本当のボトルネックは、AIの実装力ではなく「何を作るか」という人間側の発想にある。大きな計画から始めず、自分の業務で不便が生じた瞬間に、その1つを小さく作るのが近道になる。「あのサイトでできているなら、うちでもできるのでは？」と実装可能性のあたりをつける感覚は、いろいろなサービスや他社サイトを見てインプットするほど育つ。
「AIに何を作らせるか思いつかない」が本当のボトルネック
Claude Code・Codexのようなツールは、指示さえ出せば驚くほどのものを作ってくれます。実装力はもう十分に高い。だから今、成果の差を分けているのは「AIに何をやらせるか」を思いつけるかどうかです。
人間にインプットがない限り、AIへの指示は生まれない——これが、みやっち🧑💻がAIを触っていていちばん実感していることです。頭の中に「これができたら便利だな」という種がなければ、どれだけ高性能なAIを前にしても、打ち込む言葉が出てこない。ボトルネックはAIの側ではなく、いつも人間の側にあります。
実例: みやっち🧑💻がプレビュー共有機能をAIに作らせた日
具体例を1つ。最近、クライアントの事例をこのブログで紹介することが増えてきました。そこで「noteやPR TIMESのように、公開前の記事を限定リンクで見てもらえる機能があれば」と思いつきました。取材相手に事前確認してもらう場面が増えていたからです。
思いついたその場でClaude Codeに頼み、出てきた動きを確かめながら直して、公開前のドラフトを推測できないURLで共有できるようにしました。大した計画も分厚い要件定義書もなく、必要が生じたそのタイミングで、小さく1つ作った——ただそれだけです。
ここで効いたのは、AIの実装力そのものではありません。noteで見た機能が、頭の中の「作れるかもリスト」に入っていたこと——他のサービスでできているなら、うちでもできるはずと思えたことです。その種が先にあったから、指示が生まれました。
発想の源は2つ — 業務の不便と「うちでもできるのでは？」
「何を作るか」の種は、大きく2つの場所から拾えます。
- 自分の業務の「地味な不便」に気づくこと。 大それた新規事業ではなく、「毎回この転記が面倒」「この確認、手作業でやってるな」という小さな引っかかりです。必要が生じた瞬間に、その1つだけを小さく作る。完璧な要件定義から始める必要はありません。
- 他社のサービスを見て「うちでもできるのでは？」とあたりをつける感覚。 これは実装可能性の見当をつける勘で、いろいろなサービスや他社サイトを普段からどれだけ見ているかで育ちます。便利な機能に出会うたび「これAIで作れる？」の目で眺めていると、種がどんどん溜まっていきます。
逆に言えば、この2つのインプットが薄いと、高性能なAIを前にしても手が止まります。以前、AIで作ったアプリがしょぼくなる原因は完成イメージのインプット不足だと書きましたが、根っこは同じ。AIの性能より、人間側のインプットが成果を決めるという話です。
既製SaaSが合わない業務こそ、AIツールの自作に向く
「便利な機能が欲しいなら、既製のSaaSを探せばいいのでは？」と思うかもしれません。でも、出来合いのツールは世間の平均的な業務に合わせて作られているので、自分のやり方にぴったりは、たいてい合いません。結果として、既製ツールの枠に自分の業務のほうを合わせにいく。これが地味に効率を削っています。
ここで変わるのが、使う前と使った後の状態です。
- これまで: 既製のSaaSやChatGPTに、自分の業務のほうを合わせていた。決まった枠に入りきらない部分は、手作業で埋めていた。
- これから: 自分の業務で生じた不便を、その形のままAIに作らせる。ツールを自分に合わせられる。
汎用のチャットにその都度依頼して答えをもらうのでも、既製SaaSの決まった枠に自分を合わせるのでもなく、Claude Code・Codexで自分の業務に合わせた仕組みを1つずつ作る。これが「自分専用の分身」を育てるということです。同じAIを使っても、ここで成果が分かれます。SaaS・外注・自作の違いは業務アプリの作り方（3択を費用と自由度で比較）でも整理しています。
AIに作らせるものの種が見つかる3つの場所
「不便に気づけ」と言われても、慣れないうちは何が種か分かりにくいものです。まずは次の3か所を意識して眺めてみてください。2番目は、さっきのプレビュー共有機能を思いついたときの拾い方そのものです。
- 毎月・毎週、手作業でくり返している作業。 表への転記、コピー＆ペーストの繰り返し、決まったフォーマットへの整形。「面倒だけどこういうものだ」と諦めている定常作業ほど、小さく作る価値があります。
- 他社サイトやサービスで「これ便利」と思った瞬間。 さっきのプレビュー共有機能も、出どころは他社サービスでした。便利だと感じた機能をスルーせず「うちでもできるのでは？」と一度立ち止まる。それが種の拾い方です。
- 既製ツールの枠に、自分を我慢して合わせている場面。 「本当はこう並べたいのに、このツールだとできない」という小さなストレスは、自分専用に作れば消える不便のサインです。
AIで作れるものは業務の不便の数だけある——まず1つ、小さく作る
やることはシンプルです。今日から、使っているサービスや他社サイトの便利な機能を「これ、AIで作れる？」の目で見る習慣を持つ。そして、自分の業務で「地味に面倒」を1つ見つけたら、その場でAIに頼んで小さく作ってみる。
大事なのは、集めた種を寝かせないことです。「いつか大きなシステムを」と溜め込むより、必要が生じたそのタイミングで、その1つだけを小さく形にする。プレビュー共有機能も、壮大な計画の一部ではなく「いま欲しい」の1点から生まれました。
いきなり完璧なものを狙わなくていい。まず動くものが1つできると、「次はここも」と種のほうが増えていきます。作り方の入口はVibe Codingで動く業務アプリをAIに作らせる始め方にまとめました。動かしてみて、詰まったところだけ必要に応じて学んでいけば十分です。
「何を作るか」は、才能ではなく習慣です。AI Crewでは、Claude Code・Codexの両方を使いながら、経営者・個人事業主・士業・会社員が自分の業務から作るネタを見つける練習を一緒にしています。まず無料セミナーでお会いしましょう。
