AIと仕事をして
学んだこと

AIと一緒に仕事をして、学んだこと

コードが読めない福祉職が、業務アプリ11本をつくるまでに起きたこと

同じ棚にある体験記のスライドは、「つくれるようになるまで」の話です。
こちらはその続きで、「つくれるようになってから、気をつけていること」を書いています。
うまくいった話より、つまずいた話を多く入れました。そちらのほうが役に立つと思うからです。

目次

まず、期間の話から

ここを間違えると、あとの話が全部ずれます。

「AIを使えば、短い期間でアプリが作れる」——そう聞こえる話が多いので、先に正確なところを書いておきます。

何から何までの期間か
何の期間かいつからいつまで長さ
入口から現在まで2025年前半より前 〜 2026年8月13か月以上
Claude Code を使い始めてから2026年3月20日ごろ 〜 2026年8月約5か月

道具は、乗り換えたのではなく重なっていた

「AをやめてBにした」という話ではありませんでした。ただし、重なり方も一様ではありません。

使った道具を時系列で見ると、新しいものに乗り換えたのではなく、重ねて使いながら、少しずつ入れ替わっていたことが分かります。

使った道具の順番
時期起きたこと
2025年3月3日パソコンを買う(購入の記録が残っている)
2025年3月中旬この時期の仕事の記録を見ると、まだAIを使っていない
この間のどこかでGemini を使い始める。Gemini Canvas で最初の2本、
Gemini Code Assist で3本目以降をつくる
2025年6月25日送ったメールの文面が、明らかにAIの助けを借りたものになっている
2025年7月28日Manus(AIエージェント型のサービス)を使い始める
2025年8月12日その2週間後、Claude の有料契約を一度始めた
2025年9〜10月Claude の請求が止まっている(続かなかった)
2025年11月18日Claude の契約を再開。ここから毎月続く
2026年3月20日ごろClaude Code のデスクトップ版を使い始める
2026年5月27日OpenAI の契約を追加。CODEX の併用が始まる
2026年7月5日Manus の年契約が終了。以降ほぼ使っていない

変わったのは道具ではなく、入口だった

いちばん大きな転換点は、ここでした。

体験記のスライドでは「Claude Code Desktop で、本当に変わった」と書きました。これはそのとおりなのですが、理由を取り違えると話が通じなくなるので、ここに書いておきます。

「新しいものが出たから、できるようになった」ではありません。前からあったものに、やっと入れたのです。

つくる前に、広める側にいた

2025年9月の研修資料が残っていました。そこに何が書いてあったか。

施設内のアプリを作り始めるより半年以上前の、AI活用の研修資料が残っています。日付は2025年9月です。

つまり、つくれるようになるより先に、広める側にいたのです。

そのときの導入の進め方(資料に書いてあったこと)
決めていたこと中身
少しずつ始めるいちばん負担の大きい業務から入れて、少しずつ広げる
扱える人から一気に全員ではなく、できる人が次の人に伝えていく
成功体験を分け合う定例会で「どれだけ短くなったか」を共有して、効果を実感する

順番でたどる ― 「完成日」は無い

日付ではなく、何のあとに何が来たかで見てください。

この先に出てくるアプリには、完成した日がありません。日付を忘れたのではなく、そもそも決められないからです。

そこで、日付ではなく順番で並べます。何のあとに何が来たか——そこにこそ、たどった道すじが出ています。

起きた順番(Claude Code のデスクトップ版に移ってから)
起きたこと
1Claude Code のデスクトップ版に移った。ターミナルの入口は無理だと思っていたが、押せる画面になって入れた
2ショートステイの部屋割アプリを作った。最初に本格的に作った施設内アプリ
3実調表、そして稼働管理表へ。日々の記録と集計まわりに広がっていった
4現場の愚痴が、そのまま次の仕組みになった(下の囲みを見てください)
5自作アプリをAIに採点させる工程を入れた。作りっぱなしにしないため
6荷物チェックアプリ(作り込みすぎて、現場では使われなかった)/シフトアプリに、もう一度挑んだ

数字を疑う

いちばん危なかったのは、ここでした。

AIに資料を作らせたとき、こう書かれていました。

全受刑者のうち高齢者は1,345名で30.8%
出典:AIが作った資料の草稿(誤りの例として掲載)

気になったので、別のAIに原典を当たらせました。すると、こうでした。

似たことが、もう一度ありました。過去問の出題実績として並んでいた問題番号が、実在しませんでした。手元に正しいデータがあったので、突き合わせてすぐ分かりました。番号・年号・条文番号のように短くて具体的なものほど、それらしく作られます。

「授業で配ったから大丈夫」は通らなかった

教室とWebでは、権利の基準が違います。

講義で使っているレジメを、このサイトに載せようとしたときの話です。権利のチェックをしたら、4か所が引っかかりました

実際にやったのは、引用文は自分の言葉で書き直すページ番号は落とす事例は載せない並べ方は自分の教える順序に組み替える、でした。手間はかかりますが、これをやると自分の資料になります

気をつけるのをやめて、機械に見つけさせる

人が注意し続けるのは、無理でした。

資料どうしをつなぐリンクで、`../dolgoff/` と書くべきところを `../dolgoff.md` と書き間違えたことがあります。プログラムはエラーを出さず、公開してから、リンク切れで気づきました

同じ考え方を、ほかにも2つ使っています。

同じ材料から作る
本の一覧(蔵書目録)は、トップページと同じデータを歩いて作っています。「次に読む」も、棚の並びをそのまま使っています。
2か所に同じことを書くと、必ずどちらかが古くなります。材料を1つにすれば、片方だけ直し忘れる事故が起きようがありません
直したら、変わっていないことを確かめる
プログラムを整理したとき(1つのファイルを7つに分けたとき)、書き出されるページが1バイトも変わっていないことを毎回機械で確かめました。
「整理しただけ」のつもりが中身を変えてしまうのが、いちばんこわいからです。前と後をぶつければ、思い込みを使わずに済みます

ただし、この考え方にも届かないところがあります。同じ日に、それがはっきり出ました。

しかも私は、絵を開いていませんでした。絵に付けてある説明文を読んで「表紙は大丈夫」と判断していたのです。もとを見ずに、もとの説明を見て決めた——この資料の「数字を疑う」で書いたのと、同じ間違い方でした。

止まる仕組みは強い。ただし、その仕組みが見ている範囲の外は、やはり人が見るしかありません。 どこまでが機械の担当で、どこからが人の担当なのか。そこを取り違えると、「仕組みを入れたから安心だ」という一番あぶない状態になります。

測ってから直す

感覚で直すと、直したつもりで直っていないことがあります。

このサイトのトップページには、レールの上を歩く猫がいます。つかんで動かすと部屋を見わたせるのですが、「動かすとカクカクする」という指摘がありました。

感覚で直さず、指の動きと猫の動きを測りました

測って分かったこと
直す前直したあと
つまみが動ける刻み1.24px0.33px
指とのずれが動いた回数55/598/59

同じことが、外部のAIにサイトを評価してもらったときにも起きました。

50点のたたき台が、100点への近道になる

最初から完成品を目指さない進め方があります。

最初から100点の成果物を作ろうとすると、かえって前に進まないことがあります。頭の中だけで考えているうちは、何が足りないのかも、どこが危ないのかも見えにくいからです。

AIに頼むときも同じでした。最初の出力が完璧でなくても、まず形にしてみる。すると、「ここは使える」「ここは危ない」「これは名前を変えた方がよい」「この形では公開しない方がよい」といった判断が、具体的にできるようになります。

今回の予想問題づくりでも、最初にできたものは、そのまま公開できる水準ではありませんでした。けれど、そのたたき台があったからこそ、模試として出すには在庫が足りないこと、正答の作り方に癖が出ること、解説の質をもっと上げる必要があることに気づけました。最終的には、「予想模試」ではなく「一問一答/科目別演習」として作り直す方がよい、という判断につながりました。

仕事の資料づくりも同じです。最初から一人で100点を目指すより、50点の資料を早めに出して相談する。そうすると、相手の意見も入り、根回しにもなり、最終的には一人で抱え込むより良いものになっていきます。

何を外に出さないかを、先に決める

便利さの前に、線を引いておく話です。

施設内で使うアプリを作るとき、データをどこに置くかは、便利さで決めていません

いまは、完成したアプリをNAS(施設内のネットワークに置く共有の保存装置)に保存して共有し、PowerShellランチャーで動かしています。利用時のデータは施設内のネットワークだけで完結しています。

何を扱うかで、置き場所が変わる
扱うもの置き場所そのぶん引き受けること
利用者の個人情報施設内のNAS手間は増える。そのかわり「外に出していません」と言い切れる
公開してよい学習資料外のサービス(このサイト)保存の仕組みを持たないぶん、書き出して反映する手間がかかる

AIには書けないところが、はっきりある

ここが、この仕事のいちばん面白いところでした。

このサイトのマイクロカウンセリングの資料を作ったとき、技法の説明はひととおり書けました。ですが、あとから自分でこう書き足しました。

専門職として知識や経験を得れば得るほど、高度な技法からやり始めたくなります。これは人の性(さが)で、力が足りないから起きることではありません。
似た相談で物事を解決した経験があると、その答えを先に提示したくなる。指示を出したくなる。情報提供をしたくなる。
——けれど、本当はその前にやるべきことがあるよね? というのが、このピラミッドが言っていることです。
出典:マイクロカウンセリングの階層構造(管理人の視点として掲載)

大事なのは、混ぜないことでした。定説として確立していることと、自分の見方は、読む人が区別できる形にしておく。この資料でも、そこは分けて書いてあります。

相手のやり方を見てから決める

つい最近やった、分かりやすい失敗です。

できあがったサイトを受け取る形を、「ファイルを1つにまとめよう」という話にしていました。そのほうが分かりやすいはずだ、と。

ところが、実際に画面を見せてもらったら、やり方はこうでした。

この形だと、まとめたファイルでは壊れます。展開して出てくるフォルダの中には、公開に必要な入口のファイルが直下にありません。そのまま置くと表示されず、しかも公開しなくてよいものまで一緒に出てしまいます。

これは、支援の場面とまったく同じ話だと思っています。よかれと思って整えた手順が、その人の暮らし方に合っていないことは、いくらでもあります。

「これは便利だ」と言われた日のこと

作ってよかったと思ったのは、自分が楽になったときではありませんでした。

作ったアプリを現場の人が使って、「これは便利だ」と言ってくれたことがあります。

そのとき思ったのは、「役に立ってよかった」よりも先に、こういうことでした。

福祉の現場で「AIを使おう」と言っても、なかなか伝わりません。言葉が難しく、遠い世界の話に聞こえるからです。

でも、目の前の困りごとが実際に減った道具があれば、話は別です。説明が要りません。使った人が、自分で分かってくれます

言葉の地図

AIの話を読むときに、つまずきやすい言葉をまとめました。

難しく聞こえる言葉ほど、意味は素朴です。ここが分かると、AIの記事や説明が読めるようになります。

AIまわり
言葉意味
生成AI文章やプログラムを作るAI。ChatGPT・Gemini・Claude など
AIエージェント指示に対して、調べる・作る・確認するまでを自分で進めるAI
ハルシネーションAIがもっともらしい嘘を作ること。実在しない出典や番号が典型
トークンAIが文章を数える単位。利用量の計算に使う
コンテキストAIが一度に覚えていられる範囲
スキル「こういうときはこう作る」を書いた指示書。AIが自動で読む
作る・置く
言葉意味
コードプログラムの本文
.bat(バッチファイル)ダブルクリックすると、決まった手順が走るWindowsのファイル
ランチャー各パソコンを回らずに、アプリを起動・更新できるようにする入口
ターミナル文字で命令を打つ画面。入口としては、ここでつまずく人が多い
ビルド材料から、サイトやアプリの完成形を組み立てる処理
デプロイ作ったものを、公開する場所に置くこと
データの置き場所
言葉意味
NAS施設内のネットワークに置く共有の保存装置
クラウドインターネットの向こうにある保存場所
閉域網インターネットにつながっていない、施設内だけのネットワーク
静的サイト保存先を持たず、ファイルを置くだけで動くサイト
JSON人が読める形でデータを書き出す形式
RAIDディスクが1本壊れても止まらない仕組み。バックアップではない

まとめ ― 結局、何が要ったか

ほかの資料とのつながり

この資料は、管理人(ばっふぁ)の作業の記録から組み立てたものです。
日付や数字は、課金の履歴・サービスの利用履歴・作業の記録など、あとから確かめられるものだけを使いました。記憶だけで書いた期間や順序は載せていません。
施設名・職員名・利用者の情報は、素材の段階で落としてあります。