「欲しいツールは Gemini に作ってもらえる」——AI でカスタムツールを自動生成する新しい開発パラダイム

2026 年 4 月、フルスタックフリーランスエンジニアのしかじろう氏（@shikajiro）が X で**「欲しいツールは gemini に作ってもらえる」**と投稿し、30 万ビューを突破した。

欲しいツールは gemini に作ってもらえる

Google のGeminiを活用して、必要なツールを自動生成する新しい開発パラダイムが注目されている。

新しい開発パラダイム

従来の開発

従来のツール開発は以下の通りだ。

1. 要件定義 - 要件を定義
2. 設計 - 設計を設計
3. 実装 - コードを実装
4. テスト - テストを実行
5. デプロイ - デプロイ

これには時間とスキルが必要だ。

AI による開発

AI による開発は以下の通りだ。

1. プロンプト - 要件をプロンプトで伝える
2. コード生成 - AI がコードを生成
3. テスト - AI がテストを実行
4. デプロイ - デプロイ

これには時間とスキルが不要だ。

Gemini の特徴

1. コード生成

Gemini はコードを生成できる。

• 複数の言語 - 複数の言語をサポート
• ベストプラクティス - ベストプラクティスに従う
• テスト - テストも生成

2. ツール生成

Gemini はツールを生成できる。

• CLI ツール - コマンドラインツール
• Web アプリ - Web アプリケーション
• デスクトップアプリ - デスクトップアプリケーション

3. 自動デプロイ

Gemini は自動デプロイできる。

• クラウド - クラウドにデプロイ
• ローカル - ローカルにデプロイ
• コンテナ - コンテナにデプロイ

具体的な活用例

例 1: データ変換ツール

データ変換ツールの作成例だ。

CSV を JSON に変換するツールを作って。
コマンドラインで使えて、引数で入力ファイルと出力ファイルを指定できること。

Gemini が以下のようなコードを生成する。

import csv
import json
import argparse

def csv_to_json(input_file, output_file):
    with open(input_file, 'r') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        data = list(reader)
    
    with open(output_file, 'w') as f:
        json.dump(data, f, indent=2)

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('input_file')
    parser.add_argument('output_file')
    args = parser.parse_args()
    
    csv_to_json(args.input_file, args.output_file)

例 2: Web スクレイピングツール

Web スクレイピングツールの作成例だ。

Web サイトからタイトルとリンクを抽出するツールを作って。
BeautifulSoup を使って、結果を JSON で出力して。

Gemini が以下のようなコードを生成する。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

def scrape_titles(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    titles = []
    for tag in soup.find_all(['h1', 'h2', 'h3']):
        titles.append({
            'tag': tag.name,
            'text': tag.get_text(strip=True)
        })
    
    return json.dumps(titles, indent=2, ensure_ascii=False)

if __name__ == '__main__':
    import sys
    print(scrape_titles(sys.argv[1]))

例 3: 自動化スクリプト

自動化スクリプトの作成例だ。

毎朝 9 時に特定の Web サイトをチェックして、変更があったらメールで通知するスクリプトを作って。

Gemini が以下のようなコードを生成する。

import schedule
import time
import requests
from datetime import datetime

def check_website():
    # Web サイトをチェック
    response = requests.get('https://example.com')
    
    # 変更をチェック
    # 変更があったらメールで通知
    print(f"Checked at {datetime.now()}")

# 毎朝 9 時に実行
schedule.every().day.at("09:00").do(check_website)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)

メリット

1. 時間短縮

手動で開発するよりも時間短縮だ。

• 手動 - 数時間〜数日
• AI - 数分〜数時間

2. スキル不要

プログラミングスキルが不要だ。

• 手動 - プログラミングスキルが必要
• AI - プロンプトスキルのみ

3. コスト削減

外注するよりもコスト削減だ。

• 外注 - 数万円〜数十万円
• AI - 無料〜数千円

注意点

1. コードの検証

AI が生成したコードを検証する必要がある。

• セキュリティ - セキュリティホールがないか
• パフォーマンス - パフォーマンス問題がないか
• 機能 - 機能が正しいか

2. 保守

AI が生成したコードを保守する必要がある。

• バグ修正 - バグを修正
• 機能追加 - 機能を追加
• アップデート - 依存関係を更新

3. 依存関係

AI が生成したコードの依存関係を管理する必要がある。

• ライブラリ - 使用するライブラリ
• バージョン - ライブラリのバージョン
• ライセンス - ライセンスの互換性

結論：新しい開発パラダイム

Google の Gemini を活用することで、欲しいツールをプロンプトで伝えるだけで自動生成できる。

• 時間短縮 - 手動で開発するよりも時間短縮
• スキル不要 - プログラミングスキルが不要
• コスト削減 - 外注するよりもコスト削減

これは新しい開発パラダイムで、誰でも簡単にカスタムツールを作成できる時代が到来した。

参考：

• しかじろう氏の X 投稿