AI開発の「過程」を公開へ：プロンプトログをOSS化し、知識共有を呼びかけ
本記事は、AI（LLM）を用いてWebアプリケーションを開発した際の「プロンプト」や開発過程のログを、オープンソースソフトウェア（OSS）のように全て公開・共有することを呼びかけるものです。筆者は、AI技術の進展に伴い「AIで何ができたか」という成果物ばかりが溢れる現状に対し、「どうやって作ったのか」という泥臭い開発の過程が共有されていない点を問題視しています。そのため、自身のWebアプリ開発における全プロンプトログを公開し、コミュニティ全体での知識共有を促しています。
公開されたアプリは「俺たちの雀歴」という麻雀のスコア集計アプリで、VercelとSupabase上に構築されたNext.jsのWebアプリです。このアプリは、麻雀グループや大会の登録、試合（半荘）の結果登録を可能にし、オカやウマの計算を自動で行います。開発環境としては、IDEにCursorを使用し、Dockerコンテナ内という隔離された環境で作業が行われました。使用モデルはCursor Grok 4.6（Highモード）であり、リポジトリは完全に空の状態から開始されています。
筆者は、自身のAI開発スキルは「1年から2年遅れ」であると謙遜しつつも、このログを公開することで、AI開発の入り口に立つ後輩や、より高度な開発プロセスを学びたい読者への参考資料とすることを目的としています。また、共有方法として、セッションの会話全体をMarkdown形式でエクスポートし、GitHubに格納することを推奨しています。さらに、アプリの概要、開発環境、使用モデル、注意点などの詳細情報も合わせて共有することが求められています。
背景
近年、大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIを活用したWebアプリケーションの開発が急速に進んでいます。しかし、多くの事例が完成形のみを提示し、具体的な開発手順やプロンプトの工夫といった「知のプロセス」がブラックボックス化している状況があります。本記事は、この知識の非対称性を解消し、開発ノウハウをオープンソース化する必要性を提唱しています。
重要用語解説
- LLM: 大規模言語モデル（Large Language Model）の略称。膨大なデータで学習したAIモデルであり、文章生成やプログラミングコードの生成など、多様なタスクをこなす基盤技術を指します。
- OSS: オープンソースソフトウェア（Open Source Software）の略。ソースコードが公開されており、誰でも自由に利用、改変、再配布が可能なソフトウェアの形態を指します。
- Supabase: バックエンドサービスを提供するプラットフォーム。データベース（PostgreSQL）や認証、ストレージなどを提供し、開発者がバックエンドを容易に構築できるため、本記事のアプリの基盤として利用されています。
今後の影響
本記事が提唱する「プロンプトログの公開」文化が定着すれば、AI開発の学習コストが大幅に低下し、初心者でも再現性の高い開発が可能になります。これにより、個人やスタートアップが高度な技術をより迅速に試行錯誤し、イノベーションのサイクルが加速することが期待されます。