この記事は、AIコーディングツール（主にClaude Code）を使ってフリーランスとしてWeb制作や自動化ツールの開発を受注している筆者が、実際の案件でAIをどう使っているかをまとめた体験記です。
「AIでプログラミングが楽になる」という話はよく聞きますが、実際に仕事として使うとどうなのか——案件の種類ごとに、使えた場面・使えなかった場面をリアルに書きます。
筆者の状況
フリーランスとしてWeb制作・ツール開発を行っています。主な作業環境はターミナル上のAIコーディングツール（Claude Code）で、コードの生成・修正・デバッグの大部分をAIと対話しながら進めています。
受注している案件の種類は、大きく分けて以下の3つです。
- ランディングページ（LP）制作
- 業務自動化ツールの開発（データ取得、API連携、在庫同期など）
- AIを組み込んだアプリ・ツール開発
LP制作でAIコーディングをどう使っているか
使える場面
LPの制作はAIコーディングツールとの相性が非常にいい分野です。
- デザインカンプからのコーディング：「このセクションをFlexboxで横並びにして」「このボタンにホバーエフェクトをつけて」のような指示で、HTML/CSSが一瞬で出てきます
- レスポンシブ対応：「スマホでは1カラムに」のような指示だけでメディアクエリを書いてくれます
- フォームの実装：バリデーション付きのフォームも、要件を伝えれば動くものが出てきます
体感として、LP1ページのコーディング時間はAIなしの3分の1以下になりました。
使えない場面
- デザインのセンス：AIは「こういうデザインにして」と指示すれば作りますが、「クライアントの業種に合ったトーン」を自分で判断することはできません。デザイン方針の決定は人間の仕事です
- クライアントとのやりとり：「もうちょっと高級感を出して」のような曖昧な要望を具体的なCSS指示に翻訳するのは人間がやります
- 最終的な微調整：余白1pxの調整、フォントの太さの微妙な違いなど、視覚的な最終チェックはブラウザで確認しながら自分でやります
実感
AIは「コーディングの手を動かす部分」を圧倒的に速くしてくれます。でも「何を作るか決める部分」は人間がやらないと、クライアントが満足するものにはなりません。
業務自動化ツールでの活用
使える場面
自動化ツール開発もAIの得意分野です。
- APIの呼び出し：外部サービスのAPIドキュメントを読ませて「このデータを取得するスクリプトを書いて」と指示すると、認証処理からデータ取得まで一通り書いてくれます
- データの整形・変換：CSVの加工、JSONの変換、DBへの格納など、定型的なデータ処理はAIが得意です
- エラーハンドリング：「APIがタイムアウトした場合のリトライ処理」のような要件も伝えれば実装してくれます
ある案件では、ECサイトの在庫データを別のプラットフォームと同期するツールを開発しました。2つのAPIの仕様を読み込ませて、差分検出→更新の処理を組むのに、AIなしなら数日かかるところを1日で形にできました。
使えない場面
- 外部APIの仕様変更：AIが持っている知識は学習時点のもの。APIのバージョンが上がって仕様が変わっていると、古い書き方でコードを出してくることがあります。公式ドキュメントを突き合わせる確認作業は必須です
- 本番環境特有の問題：ローカルでは動くが本番では権限が足りない、ネットワークの制限で通らない——こういった環境依存の問題はAIには見えません
- ビジネスロジックの理解：「この商品カテゴリの場合だけ在庫の扱いが違う」のようなクライアント固有のルールは、人間がヒアリングしてAIに伝える必要があります
実感
自動化ツールは「動くものを速く作る」フェーズではAIが圧倒的に速い。でも「正しく動くものにする」フェーズでは、人間がテストして確認する工程は省けません。
AIを組み込んだアプリ開発
使える場面
AI APIを使ったアプリ開発では、AIコーディングツールがAI APIの使い方を熟知しているという強みがあります。
- プロンプト設計の壁打ち：「このようなタスクに最適なプロンプトは？」と相談しながら設計できます
- API統合：OpenAIやAnthropicのAPIを呼び出す処理は、ほぼ指示通りに書いてくれます
- ストリーミング処理：チャットUIでリアルタイムに応答を表示する処理なども、パターンとして持っています
使えない場面
- プロンプトの最適化：「精度が低い」「意図と違う出力が出る」時に、プロンプトを改善するのは試行錯誤が必要です。AIコーディングツールがプロンプトを提案してくれますが、実際のデータで試してみないと分からないことが多い
- コスト管理：APIの呼び出し回数やトークン数によるコスト計算は、ビジネス判断と密接なので人間が管理します
AIコーディングで仕事をするために必要なこと
半年以上AIコーディングツールを使って仕事をしてきて、確信していることがあります。
AIは「何を作るか」を決めてくれない
クライアントのヒアリング、要件の整理、技術選定——こうした「上流」の仕事は全部人間がやります。AIが速くしてくれるのは「決まったものを作る」部分です。
コードを読む力は必須
AIが書いたコードをそのまま納品するのは危険です。セキュリティの問題、パフォーマンスの問題、保守性の問題——AIは「動くコード」は書けますが、「良いコード」になっているかは人間が判断します。
AIの得意・不得意を知ることが差別化になる
「AIでなんでもできる」と思っている人と、「AIはここが得意でここは人間がやるべき」と分かっている人では、仕事の質が全然違います。この境界線を実務で理解していることが、フリーランスとしての差別化になっています。
まとめ
AIコーディングツールは、フリーランスのWeb制作・ツール開発を確実に速くしてくれます。でも、速くなるのは「手を動かす部分」であって、「何を作るか決める部分」と「品質を担保する部分」は人間の仕事のままです。
この2つをしっかりやれる人がAIを使うと、1人で複数案件を回せるようになります。逆に、AIに丸投げすると品質が下がり、クライアントの信頼を失います。
AIは道具です。良い道具を使いこなすには、使い手のスキルが要ります。