52歳、非エンジニア。なぜ自分でSaaSを作ろうと思ったのか。
コンサルティングや事業戦略の領域でずっと仕事をしてきた。 プログラミングとは無縁の人生だった。
LLM（大規模言語モデル）が出てきたとき、直感が動いた。 「もう1人の自分」としてAIを使えば、 エンジニア経験ゼロでもアプリを作れるのでは？
実際に3ヶ月かけて、ゼロからSaaSアプリを構築した。 今はお客様が実際に利用している。
この記事は「Claude Codeの使い方」ではない。 「なぜ経営者が自分で作るべきなのか」の話だ。
自分で作ろうと思った理由は単純だった。
ChatGPTに設計を聞き、Claude Codeで実装し、 Codexで文脈を復元する──3つのAIの役割分担を見つけた瞬間、 「これは開発ではなく、マネジメントだ」と気づいた。
ChatGPTは「設計専門のアーキテクト」。 要件の整理、アーキテクチャ思考が得意。 ただしファイルの読み書きやプロジェクト全体の構造把握は苦手。
Claude Codeは「実装専門のペアプロパートナー」。 複数ファイルにまたがる変更を一度に処理し、 Git操作まで自動化する。
Codexは「コンテキスト復元アシスタント」。 長時間作業でAIが文脈を忘れたとき、 「前回のPhase、変更ファイル、次のタスク」をまとめた 指示文を生成してくれる。
そしてAIと共同開発するための「4原則」を編み出した。 ①前提を最初に固定する（技術選定を揺らさない） ②Phase（段階）と完了条件を最初に作る（AIに地図を与える） ③コード修正は「説明→方針→diff」の順番で依頼する ④会話をすべてMarkdownに保存する（文脈の資産化）
インストールに15分。初回の動作確認に30分。 最初の実用ツール完成に2日。合計3日。 外注なら3ヶ月かかるものが、3日で手元に生まれる。
- 構造①：3つのAI役割分担──設計（ChatGPT）×実装（Claude Code）×文脈復元（Codex）
- 構造②：AI開発4原則──前提固定・Phase設計・段階的依頼・文脈の資産化
- 構造③：プロンプトは「魔法の呪文」ではなく「共同作業の文脈設計」
- 構造④：経営者の課題特定力がそのままAIへの指示精度になる
「1つのAIでは限界がある」と気づいた瞬間
最初はChatGPTだけで全部やろうとした。
設計や方針の整理は見事だった。 しかしファイルを直接編集できない。コピペ地獄になる。 プロジェクト全体のファイル構造を把握できない。 差分管理もできない。
逆にClaude Codeは実装の精度が高い。 しかし設計や全体方針を自分では考えない。
そこで役割を分けた。 ChatGPTに「あなたはSaaSアプリの設計専門アーキテクトです」と宣言。 Claude Codeに「あなたはペアプロパートナーです」と伝える。
ここで重要な発見があった。 AIへの役割設定は「職業」ではなく「関係性」で指定する。 「10年の経験を持つフルスタックエンジニア」と書くより、 「私は超初心者なので、一緒に進捗を出してください」と書く方が、 はるかに精度の高い出力が返ってくる。
プロンプトとは、魔法の呪文ではなかった。 共同作業のための「文脈設計」だった。
コンテキスト復元──開発が止まる最大の原因を潰す
Claude Codeでの開発が止まる最大の理由は「文脈切れ」だ。
長時間の作業や複数セッションを跨ぐと、 以前の設計方針を忘れる。 プロジェクト全体の構造を見失う。 どのファイルをどう修正したか追跡できなくなる。
ここでCodexが活きる。
Codexに「これまでの作業内容」「完了Phase」「次のタスク」 「関連ファイルのパス一覧」を渡すと、 Claude Codeの新しいセッションにそのまま貼れる 「完全版コンテキスト指示文」を生成してくれる。
朝一の作業再開、エラー発生時、セッション切り替え── すべての場面で、この文脈復元が効く。
プロジェクトフォルダには「HOW-TO-DEVELOP.md」 「PHASE-RUNBOOK.md」「Performance-Specification.md」 といったドキュメントが蓄積されていく。 これらはAIとの対話から生まれた「未来のAIのための資料」であり、 同時に自社の知的資産でもある。
導入に失敗する経営者の共通パターン
Claude Codeの導入に挫折する経営者には共通点がある。 「完璧なものを最初から作ろうとする」ことだ。
初日から「物件管理、顧客管理、契約管理、請求管理、 分析ダッシュボードを全部含むシステム」を指示する。 結果、複雑すぎて動かない。 修正指示も複雑になり、AIの出力が安定しなくなる。
成功する経営者は逆のアプローチを取る。
まず1機能だけ作る。動くことを確認する。次の機能を足す。 最初のバージョンはログイン、一覧表示、メモ機能。 それで十分使える。
「小さく作って、育てる」。 これは経営でも開発でも同じ原理だ。 そしてこの「育てる」は、外注では極めて高コスト。 自分で作るから、育てるコストがほぼゼロになる。
AIネイティブ化の全体像は /for-ceo でご覧いただけます。
Claude Code導入──経営者のための5ステップ
- ChatGPTに「自社の〇〇課題を解決するWebアプリを作りたい。技術スタックはGitHub/Vercel/Supabase固定で、Phase 0〜Nの開発ロードマップを作ってください」と依頼する
- Node.jsをインストールし（公式サイトからLTS版、5分）、ターミナルで「npm install -g @anthropic-ai/claude-code」を実行する
- Claude Codeを起動し、Phase 0の内容を「あなたはペアプロパートナーです。私は超初心者です」の前提で渡す。最初の機能は3つ以内に絞る
- 動いたらすぐデプロイ。「ここを直して」「この機能を追加して」と日本語で修正指示を重ねる
- セッションが切れたらCodexで文脈復元プロンプトを生成し、新しいClaude Codeセッションに貼り付けて再開する
プログラミングを学んだのではない。 自分の業務を言葉にしただけ。
3つのAI、4つの原則、そして日本語。 エンジニア経験ゼロから、SaaSが動いている。
才能ではなく構造化で、ここまで来た。 あなたが次に「言葉にしたい業務」は、何だろう。
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