この記事について
この記事は、私自身が生成AIを使って業務ダッシュボードの開発に挑戦した体験をまとめたものです。
私はエンジニアではありません。
そんな私が、実際の業務で使っている資料を「もう少し見やすく、使いやすくできないか」と考え、生成AIに相談しながら少しずつ開発を進めています。
この記事では、実際に使ったAIツールや、うまくいかなかったこと、試行錯誤したことも含めて、できるだけそのまま記録していきます。
※以下は、あくまで私自身の利用環境・作業時点での体験や所感です。AIツールの仕様や料金、利用制限などは変更される場合があります。
なぜ非ITエンジニアの私がAIでダッシュボードを作り始めたのか
きっかけは、拍子抜けするくらい単純です。
- 今使っている資料が、なんとなくもっさい
- 毎回データを集計するのが地味に面倒
- せっかくなら、AIを使って「ちょっとかっこいいもの」を自分で作ってみたい
- 正直、自己満足したい気持ちも半分あります（笑）
エンジニアでもない私に、そんなことができるのか。
半信半疑ではありましたが、生成AIがここまで身近になった今、「一度やってみよう」と考え、業務ダッシュボードづくりに挑戦することにしました。
最初のつまずき――Google AI Studioで無料枠がすぐ尽きた話
最初は、フロントエンドをGoogle AI Studioで作る予定でした。
ところが、私の使い方では無料枠の利用制限に早い段階で到達してしまい、作業を続けることが難しくなりました。
そこで、途中から複数のAIツールを使い分けることにしました。
今回、実際に使っているAIツールと役割は以下の通りです。
| ツール | 主な役割 |
|---|---|
| Claude／Claude Code | フロントエンドの作成・実装 |
| ChatGPT | デザインの構成案づくり、Claudeへの指示内容の整理 |
最初は一つのツールだけで何とかしようとしていましたが、実際に使ってみると、それぞれのツールに向いている作業があるように感じました。
「全部を一つのAIに任せる」のではなく、「相談する」「考えを整理する」「実装する」といった作業ごとに使い分ける。
私の場合は、この方法が比較的うまくいきました。
Claudeのデザインが「もっさい」と感じた理由
Claudeにダッシュボードの画面デザインを任せてみると、思ったような見た目になりませんでした。
機能的には問題ないのですが、私が頭の中でイメージしていたデザインとは少し違う。
一言でいうと、
「なんか、もっさい」
という感じです（笑）。
なぜこうなるのか気になり、ChatGPTに相談してみました。
すると、私の場合は「AIに任せる内容が大まかすぎること」が一つの原因ではないかと考えるようになりました。
そこで、次のような流れに変えてみました。
- ChatGPTに「Claudeでデザインするので、具体的な指示内容を整理してほしい」と相談する
- その指示をClaudeに渡す
- Claudeから質問や確認事項が返ってきたら、ChatGPTに相談する
- ChatGPTで整理した内容を、再びClaudeに渡す
- これを繰り返す
この方法に変えてみると、自分がイメージしていたデザインを100点とした場合、体感では85点くらいまで近づいたように感じました。
もちろん、これはあくまで私自身の感覚です。
ただ、AIに「いい感じに作って」と伝えるだけではなく、
「何が気に入らないのか」「どういう状態にしたいのか」「どこを改善したいのか」
を具体的に言葉にすることが、かなり重要だと感じました。
面白かったのは、途中からChatGPTとClaudeが会話しているような状態になったことです。
私の役割は完全に、
「コピペ、コピペ、コピペ、たまに動作確認」
になっていました（笑）。
正直、途中から二人が何を話しているのか、私自身よくわかっていない瞬間もありました。
それでも、自分が頭の中でイメージしていた画面が少しずつ形になっていく過程は、素直に面白いと感じました。
非ITエンジニアの私が学んだこと――AIの得意・不得意を理解する重要性
今回の作業を通じて、いくつか気づいたことがあります。
「ここを直して」より「まず現状分析させて」
修正したい箇所が出てきたとき、いきなり「ここを直して」と指示するより、
「まず今の状態を分析して」
とAIに考えてもらってから修正に入った方が、私の場合はうまくいくことがありました。
一見すると遠回りです。
でも、なぜその部分が気に入らないのか、どこを改善すればいいのかを整理してから修正した方が、結果的にやり直しが少なくなりました。
「Claudeが苦手だった」のではなく、私の指示にも原因があった
最初は、「Claudeのデザインがあまり好みではない」と思っていました。
でも、やり取りを続けていくうちに、「AIの問題というより、私の指示の出し方にも原因があるのでは？」と考えるようになりました。
今回使ってみて、AIツールによって得意に感じる作業が違うことが分かりました。
そして同じAIでも、指示の出し方によって結果がかなり変わります。
今回の経験から、AIツールそのものを評価するより、「自分の目的に対して、どう使うか」を考えることの方が重要なのかもしれない、と感じています。
利用制限と「朝・昼・夜」運用
利用しているサービスでは、一定時間内の利用量によって制限にかかることがあります。
そこで、作業を朝・昼・夜に分けて進めるようにしています。
まるで人間のワークライフバランスのようで、「AIにも休憩が必要なのか（笑）」と妙に人間らしさを感じました。
一番感じたのは「AIに作ってもらう」のではなかったこと
今回の作業で一番印象に残っているのは、「AIに作ってもらう」感覚とは少し違ったということです。
実際には、
- うまくいかない
- 原因を聞く
- 指示を変える
- もう一度試す
- またうまくいかない
- 別の方法を試す
という繰り返しでした。
つまり、
「AIに相談しながら、一緒に作っていく」
という感覚です。
AIに丸投げすれば完成するわけではありません。
自分が何を作りたいのかを考えて、それをAIに伝え、返ってきた結果を見て、また考える。
この繰り返しそのものが、今回の挑戦で一番面白かった部分でした。
まだ、完成していません
ちなみに、この記事を書いている時点では、まだダッシュボードは完成していません。
現在もフロントエンドを作成中です。
- 次はどこで詰まるのか
- そもそも本当に業務で使えるものになるのか
- 非ITエンジニアの私が、AIと一緒にどこまで作れるのか
まだ分かりません。
だからこそ、もう少し続けてみようと思っています。
完成したら、「非ITエンジニアがAIを使って、実際にどこまで業務で使えるものを作れたのか」についても、改めて紹介したいと思います。
よくある質問（FAQ）
Q1. プログラミングの知識がなくても、AIでダッシュボードは作れますか？
A1. 今回の私の経験では、プログラミングの専門知識が十分になくても、AIのサポートを受けながら開発に挑戦することはできました。ただし、すべてをAIだけで完成させられるとは限りません。実際に作業してみると、指示の出し方や、生成されたコード・画面の確認など、自分で判断しなければならない場面もありました。
Q2. 無料プランのAIツールだけで最後まで作成できますか？
A2. 私の場合は、Google AI Studioの無料枠で利用制限に達したため、そのまま作業を続けることができませんでした。そのため、途中から複数のAIツールを使い分けています。ただし、利用できる機能や料金、制限はサービスや時期によって変わるため、実際に利用する際は各サービスの最新情報を確認する必要があります。
Q3. 非ITエンジニアがAIを使い始めるなら、何から始めればいいですか？
A3. 私自身は、まず「面倒だな」と感じている業務を一つ書き出してみるところから始めました。大きなシステムをいきなり作ろうとするのではなく、「この作業、AIを使ったら少し楽になるかも」という小さなところから試してみるのも一つの方法だと思います。
執筆：勝井
人材ビジネス業界 経験約20年・人材紹介事業部の立ち上げ経験あり・現役キャリアコンサルタント（延べ4,000名以上の転職サポート）
保有資格：キャリアコンサルタント（国家資格）／2級キャリアコンサルティング技能士（国家検定）／産業カウンセラー（民間資格）
