「Claude Codeで非エンジニアが数百万円級のツールを作った」というレポートを読んだ感想

2026年5月7日

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こんにちは、ハックです。

「コードが書けない自分には、アプリ開発なんて無理だよな」

そう思っている人、けっこう多いと思います。

外注したら数百万円、開発会社に頼んだら数ヶ月待ち。プログラミングを一から勉強しようにも、そんな時間はない。

だから「欲しいツールがあっても、諦める」という選択をしてきた人がほとんどだったはずです。

しかし、先日、ASCII.jpに掲載された、デジタルハリウッド大学大学院教授で、ゲーム・AIコンテンツ開発者として活躍される新清士氏（@kiyoshi_shin）による開発体験レポートを読めば、考え方が変わるかもしれません。

プログラミングほぼ初心者の同氏が、Claude Codeを使って1ヶ月弱で「画像・動画生成AIの統合WebUI環境」を自力で作りあげてしまったというレポートです。

そう、数年前なら数百万円、数ヶ月かかって当然のプロジェクトを、ひとりで、コードを一行も書かずに。

これはただの「便利になったね〜的な話」じゃなくて、ソフトウェアの作り方の概念が根本から変わろうとしている、そんな話だと思っています。

ということで、今回はこのニュース記事を元に、AI HACKS・ハックの視点で解説してみようと思います。

ハック（Hack）

非エンジニアでもここまでできる時代になったんだって改めて実感したよ。

駆動愛

Claude Codeの可能性を示す、非常に具体的なレポートですね。どのように開発が進んだのか、詳しく見ていきましょう。

Claude Codeで非エンジニアが「画像・動画AI統合スタジオ」を1ヶ月で作った

今回紹介するのは、ゲーム・AIコンテンツ開発者でデジタルハリウッド大学大学院教授の新清士氏によるClaude Code活用レポートです（ASCII.jp掲載、2026年5月4日）。

非エンジニアが数百万円級のツールを開発　画像＆動画生成AIツールがゼロから作れた話
AIに今までほしかったアプリを作らせたら本当に動いた。でも、style.cssを5行で上書きされて1000行消滅！非エンジニアがClaude Codeで画像・動画AIツールを作った開発記です。https://t.co/oAJIL4Kkrc
— 新清士@AIコンテンツ開発者 (@kiyoshi_shin) May 3, 2026

新清士氏はプログラミングほぼ初心者にもかかわらず、Claude Codeを使って画像・動画AIの統合WebUI環境「百夜スタジオ」を1ヶ月以内に構築しました。具体的な機能は以下のとおりです。

静止画・動画のビューアー（メタデータ・プロンプト情報の表示）
ComfyUI連携による画像生成機能（Z-Image Turboモデル対応）
日本語入力から英語プロンプトへの自動変換
動画生成モデル「LTX-2.3」との連携
LAN越しに別PCを制御して動画生成させる仕組み
ローカルLLM「LM Studio」連携による画像の自動タグ付け

これらをコードを一行も自分で書かずに実現したのが、このレポートの核心です。

数年前であれば複数エンジニアが数ヶ月かけて取り組む規模のプロジェクトが、一人で、しかも1ヶ月以内に、コードなしで開発できるという事実は、AI駆動開発の可能性を改めて示すものになっています。

きっかけは「私が作ったほうが速い」とClaude Code自身が言い出した

新清士氏の出発点は、「既存のAI画像管理ツールへの不満」でした。画像・動画AIを多用する中で、膨大な生成データを管理するビューアーが欲しくなったことがきっかけのようです。

GitHubにいくつか実験的なプロジェクトが公開されていたので、インストールを試みたのですが、エラーの連発で使いものにならなかったそうです。その修正作業自体もClaude Codeに任せていたところ、AIが自発的にこう言い出したそうです。

「これなら、最初から私が作ったほうが速い」と。

半信半疑で「ではビューアーのプロトタイプを作ってみて」と指示を出したのが、この開発の始まりです。

30分でビューアーが完成、選んだ技術構成はすべてAI任せ

Claude Codeが自律的に選んだ技術構成は「Python + Flask + SQLite + vanilla JS」というものでした。

💡 補足：技術用語の解説

Python：プログラミング言語のひとつ。AIや自動化でよく使われる
Flask：Pythonで動くWebアプリを作るための軽量フレームワーク（土台のようなもの）
SQLite：データを保存するための小型データベース（ファイルに近い感覚で動く）
vanilla JS：特別なライブラリを使わないシンプルなJavaScript

新清士氏本人はFlaskが何であるかもよくわかっていなかったと書いています。技術選定も、環境構築も、実装もすべてClaude Codeが実行。氏はコードを一行も書いていません。

そして最初のバージョンが完成したのは、指示から約30分後。静止画・動画の表示に対応し、生成時に書き込まれたメタデータも表示できるビューアーが動き始めました。

これが完成してから、「あれも足したい、これも足したい」という要望が次々に出てきます。

ローカルLLMの動作環境「LM Studio」と連携して画像の自動タグ付け機能を追加。サムネイル表示、全画面表示、スライドショー機能なども次々と実装されていきました。

ビューアーからAI統合スタジオへと1週間で機能が広がった

また、単なる管理ツールにとどまらず、次の段階ではComfyUIと連携して「生成機能」を統合していきます。

💡 補足：ComfyUIとは？

画像や動画のAI生成を行うためのローカル動作ツール。プロンプト（AIへの指示文）とモデルをノードと呼ばれる部品でつなぎあわせて生成する仕組みで、高機能だが操作がやや複雑なことで知られています。

追加された機能の中で特に重要なのは、日本語入力から英語プロンプトへの自動変換機能です。最近の高精度な画像モデルは自然な英語プロンプトの精度が高いため、日本語で書いた内容をAIが英文に膨らませて使えるようにしたわけです。

さらに、画像をドラッグ＆ドロップすると、その画像の構図やスタイルをプロンプトに再解釈する機能も加わりました。

ControlNet（画像の構図を制御する技術）やLoRA（特定のキャラやスタイルを再現するための追加学習データ）の呼び出し機能、動画生成モデルのLTX-2.3との連携、さらにはLAN越しに別PCで動画生成を指示してビューアーに自動追加する仕組みまで作り込まれました。

開発開始からわずか1週間で、単なるビューアーが「生成・管理・プロンプト変換・動画生成を一体化した個人用コンテンツパイプライン」へと変わっていったわけです。

コードが丸ごと消えた日 – 失敗から学んだ4つの鉄則

ここで終わりにならないのが、このレポートのリアルなところです。

画面のちらつきバグがなかなか解決できず、Claude Codeに何度も修正を試みさせていたところ、AIが誤ってstyle.cssというファイル全体を5行で上書きしてしまいました。1000行以上に育っていたコードが一瞬で消えたのです。

さらに痛かったのは、バックアップがなかったこと。プログラミング初心者だった新清士氏は、変更履歴を保存する「git commit」というコマンドを知らず、Claude Codeもそれを事前に教えてはくれなかったそうです。

LLMは「聞かれなければ答えない」のが基本なので、相手が知らないということ自体を知れないという話ですね。

💡 補足：git commitとは？

git commitとはファイルの変更履歴を記録・保存するための操作です。これをこまめにやっておくと、何かあった時に以前の状態に戻すことができます。コード開発では常識的な作業ですが、初心者には盲点になりがちです。

過去のやり取りのログをすべて洗わせることでなんとか復元に成功しましたが、コードは3646行にまで膨れ上がり、重複だらけの状態になってしまいました。

その後、大規模なリファクタリング（内部構造を整理する作業）を経て1500行まで圧縮。加えてOpenAIのCodexもセカンドオピニオンとして活用し、バグを次々に発見していきました。

この事故を受けて、Claude CodeのOpusが執筆する形で、以下の4つの恒久ルールが確立されました。

ルール	内容
① Writeツールの制限	既存ファイルへのWrite（全体上書き）を禁止。修正は必ずEditツール（差分のみ）で行う
② Gitの定期コミット義務化	大きな機能実装後、または5回以上のEdit操作をしたら中間コミットを実施
③ CSSパッチ連打の禁止	ブラウザのDevToolsで実測してから1回で直す。3回やって直らなければアプローチ自体を見直す
④ デバッグツールを先に作る	2〜3回の推論で解決しないバグは情報不足のサイン。次の修正より先に計測コードを書く