Claude Codeに「○○を作って」と指示すれば、それらしいものは出てきます。しかし、それが業務で使える水準かというと、話は別です。
「動くけど使えない」「修正を重ねるほど崩れていく」——そうした状況に陥る背景には、AIに対する仕様の与え方があります。
本記事では、大澤文孝氏の著書『開発効率をアップする! Claude Code 実用入門』(マイナビ出版、2026年5月19日発売)の一部を先行公開し、実務で成果を出すための考え方を紹介します。
「作って」の一言で、AIはどこまで通じるのか
Claude Codeのような自律型エージェントは、「○○を作って」という一言だけでも成果物を返してくれます。たとえば「落ちモノパズルゲームを作って」と指示すれば、一般的な構成を自動的に補完してくれるでしょう。
しかし業務アプリでは事情が異なります。
細かい仕様を渡さずにClaude Codeに作らせると、完成物がブレます。(中略)「商品管理アプリ」や「在庫管理アプリ」ではカスタム要件が多く、挙動が決まりにくくなります。
先ほど例にあげた落ちモノパズルゲームのように「正解が共有されているもの」と違い、業務アプリは現場ごとに要件が異なります。そのため仕様を決めずに開発を進めると、後からの調整が前提の作り方になりがちです。
同書ではこの状態をソーシャルゲームの「ガチャ」にたとえています。
ガチャのように何度もやり直すのではなく、 「望みの結果が出やすい条件を先に整える」。 これが、Claude Codeを効率的に使うための基本姿勢です。
仕様とは「外れた道筋」を潰すこと
では、仕様を与えるとはどういうことでしょうか。
同書では在庫管理アプリを例に、以下のような情報を整理して渡すことを推奨しています。
- 管理項目(JANコード、商品名、入出庫)を日付で管理
- 店舗のみ対象(倉庫は扱わない)
- 権限(一般ユーザー/店長)を分ける
- POSレジ連携はしない
重要なのは、「何を作るか」だけでなく、「何を作らないか」まで明示して、不要な道筋を潰すことです。
これにより、AIが生成する結果の範囲が絞られ、短時間で完成度を高めやすくなります。
技術面でも同様です。Webかスマホか、使用ライブラリは何かといった前提を共有して道筋を狭めることで、想定とのズレを抑えられます。
「CLAUDE.md」― AIに前提を持たせる
仕様を伝える方法として、同書では「CLAUDE.md」が紹介されています。
プロジェクトの概要、技術仕様、ルールなどをファイルにまとめておくことで、Claude Codeがそれを前提として読み込みます。
毎回プロンプトで説明するのではなく、最初に“共通認識”を与える仕組みです。
また、仕様づくり自体が難しい場合は、AIと対話しながら詰めていく方法も有効です。
対話しながら、「こういうものを作りたいのだけれど、どうすればよいか」「こういう仕様を考えたが、漏れはないか」といった具合に仕様を詰めることで、精度の高い仕様を作れます。
仕様は「最初から完璧である必要はない」という点も、実務上の重要なポイントです。
「正確に書き切る」だけが正解ではない
ここまで仕様の重要性を見てきましたが、すべてを厳密に書けばよいわけではありません。
「雑な指定」と「正確な指定」の案配が、実は大切です。
業務ロジックのような間違えてはいけない部分は正確に、
レイアウトなどはまず雑に作らせて後から調整する。
この使い分けが、実務でAIを活用するうえでの現実的なポイントです。
前回の記事、「Claude Codeを使いこなせない原因は? チャットAI感覚から抜け出す解決法」では、「雑な指示だと、出来上がるものも雑」というClaude Codeの原則を紹介しました。本記事では、その前提を踏まえた実務でのバランス感覚を補う内容となります。
まとめて作ると、調整は一気に難しくなる
もう一つ重要なのが、「段階的に作る」という考え方です。
複数の機能をまとめて実装しようとすると、修正ポイントが増え、調整が複雑になります。一方で、機能ごとに分けて実装すれば、問題の切り分けが容易になります。
「まず動くものを作り、少しずつ積み上げる」
これは人間同士の開発でも、AI相手でも変わらない原則です。
結果を左右するのは「任せ方の精度」
本記事で紹介したポイントは以下の3点です。
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仕様ファースト:何を作るか/作らないかを整理する
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雑と正確の案配:全部を細かく書かない
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段階的に進める:一度に多くを求めない
Claude Codeは便利なツールですが、その成果は「どう任せるか」に強く依存します。Claude Codeで実務アプリをどこまで作れるのか、その具体的な手順は同書で体系的に解説されています。



