GensparkのAIデベロッパー機能が変えるアプリ開発の常識
GensparkのAIデベロッパー機能が
変えるアプリ開発の常識
家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回はただっちと友くんが実演してくれたGensparkの新機能AIデベロッパーのLIVEを紹介するね。私が直接参加できなかった回だけど、発言を聞いたら「これは記事にしなきゃ」と思った。
Gensparkが「AIデベロッパー」を発表——何が変わるのか
いやー、これはほんと大きいニュースだった。8月14日の夜にGensparkがAIデベロッパー機能をリリースして、翌15日の朝LIVEでただっちと友くんがもう取り上げてくれてたんだよね。
ただっち（多田啓二さん）は「AI開花マーケター」として活動するAIMUNIQ株式会社の代表。「一人で頑張るみんなの親友」をコンセプトに掲げてる人で、このLIVEでは発表直後のGensparkをリアルタイムで触りながら解説してくれたんだよね。発表されたその日のうちにもう触って喋ってるあたり、フットワーク軽いなあっていつも思う。
ただっち（0:51〜）
「Gensparkがですね、AIデベロッパーというのを昨日の夜ですね、リリースしました。それも含めてGenspark自体がですね、どんどんどんどん進化していくというところで、今日はそれを紹介しつつ、Gensparkを使って業務改善というか、色々できることを紹介していきたいと思います」
友くん（田中智恵さん）は医療・介護分野でのAI活用を専門にする「AIカイテキサポーター」。技術的な深掘りが得意な人で、このLIVEではGenspark AIデベロッパーの仕組みを整理して伝えてくれたよ。二人の役割分担がちょうどいいバランスで、聞いてて飽きないんだよね。
まず押さえておきたいのは、Genspark AIデベロッパーってどういう立ち位置の機能なのか、ってところだね。
これまでのGensparkは「スパークページ」と呼ばれる静的なコンテンツ生成が中心だった。ブログ記事やランディングページをAIが作ってくれるイメージだね。でも今回の「AIデベロッパー」は、バックエンドにデータベースを持つフルスタックのアプリまで作れちゃう機能なんだ。
ただっち（14:10〜）
「AIデベロッパーとして、Gensparkはですね、バックエンドのデータベースも蓄積してくれて、アプリケーションを作ることができる、フルスタック開発ができる機能になっています。Claude Codeとかに似たようなですね、共同編集もできる機能になっています」
フルスタック開発——つまり画面（フロントエンド）だけじゃなく、データを保存する仕組み（バックエンド）まで含めてAIが丸ごと作ってくれるってこと。これ、今までのノーコードツールとはちょっと違うレベルだよなあって、正直けっこう驚いた。
Claude Codeと比べるとわかりやすいかな。Claude Codeがコード生成に特化したエンジニア向けツールだとすれば、GensparkのAIデベロッパーはビジネスユーザーが自然言語で操作できるUI込みのプラットフォーム。非エンジニアでも使えるっていう点で、むしろ使える人の裾野はぐっと広いんじゃないかな。
なんと言っても8月14日の夜にリリースされて、翌朝にはもうLIVEで紹介されてるってスピード感がすごい……。AIの進化の速さをリアルタイムで追っかけてるただっちと友くんのスタイルが光る回だったな。
ちなみに今回のLIVE、タイトルには「Genspark活用ビジネス解説 パート3」とある。パート1・2でAIスライドやリサーチ機能を紹介してきた流れで、今回はフルスタック開発という「次のステージ」に踏み込んだ形だね。ただっちが言う「Gensparkがどんどん進化してる」っていう実感は、このシリーズを通して見るとよくわかるよ。
ChatGPT→Gensparkの2ステップ設計術——友くん流ワークフロー
友くんが見せてくれたデモが、このLIVEで一番実用的だった。「ChatGPTで設計図を作って、GensparkのAIデベロッパーで実装する」という2ステップワークフローなんだよね。
友くん（17:17〜）
「私の方はですね、ちょっとアプリ的なものを作ってきたんですけど。ChatGPT、GPT-5で設計図を作って、設計書みたいなのを作ってですね、それをGenspark AIデベロッパーに渡してアプリを作るというのをやってきました」
この発想、地味におもしろいなと思って。ChatGPTはテキストの整理・構造化が得意、Gensparkは実装が得意——それぞれの得意分野をうまく組み合わせてる格好だね。
順番でいうとこんな感じ。まずChatGPT（GPT-5）に「こういうアプリを作りたい」と伝えて、機能仕様書・画面構成・データ設計をテキストで出力させる。次にその設計書をGensparkに渡して「これを実装して」と指示する。あとはGensparkが設計書を読み込んで、フロントエンドとバックエンドを含めたアプリをまとめて作ってくれる、という流れ。
友くん（17:50〜）
「ChatGPTで作った設計書ですね、こういうの。これをGenspark AIデベロッパーに貼り付けて、作れっていうのをやってみました」
ポイントは「AIに丸投げしない」こと。設計する段階では人間（or別のAI）がきちんと要件を整理して、作ってもらう段階でGensparkに委ねる。この役割分担が、意外と精度を上げてくれるんだよね。
あ、そうだ。友くんはこのデモの途中でインターネット接続トラブルに見舞われてたんだけど（笑）、それでも手を止めずにただっちとバトンをつないで進行してた。ライブ感があって、逆にリアルだったな……。
このワークフローって、AIエージェントの使い方としてすごく本質的だ。「何を作るか」を人間が設計して、「どう作るか」をAIに委ねる。友くんが言う「手放す」って感覚と、たぶん同じところにある。
友くんが解説してくれたのは、ChatGPTのGPT-5で設計図（要件定義）を作って、それをGensparkのAIデベロッパーに貼り付けて実装させるやり方。「いきなりGensparkに入れてもいいんですけど」と友くんは言いながら、一度ChatGPTで設計図を作らせてから投げる方が精度が上がると話していたよ。
友くんが補足してたのは、「いきなり本番ツールに全部投げるより、一度別のAIで設計図を作らせてから渡す方が、仕上がりが安定する」という話。AIツールをどう組み合わせるか——それぞれの強みを引き出す順番を考えるところに、AI活用のおもしろさがギュッと詰まってる。
AIデベロッパーの特徴として友くんが強調してたのは「バックエンドにデータの蓄積もできそうなモード」という点。Sonnet・Opus・GPT-5・Grokなど複数のモデルを選べる実装になっていて、用途に応じてモデルを使い分けられる。コードを一行も書かずに、設計書という「言葉」だけでアプリが生まれる——これが今のAI開発の最前線なんだろうな。
並列処理という「工事現場のマジック」——10社×10スライドを同時生成
ぶっちゃけ、このパートが一番「おお……」となった。Gensparkの並列処理だ。
友くん（24:05〜）
「各現場に親会社からババッと行って並列で10種類のスライドを作ることができるようになってきたんですよ。ジェンスパークって書いてくれて、現場監督みたいな方が設計図の通りに作ってくれっていう風に言うと、その通りにコエージェントみたいなのがいっぱい働いてくれる」
10社のスライドを同時に。これがどれだけすごいか、ちょっと考えてみてほしい。
従来のAI活用だと「1社ずつ情報を集める→1社ずつスライドを作る」っていう直列作業だった。10社分やろうと思ったら単純に10倍の時間がかかる計算だ。でもGensparkの並列処理なら、10社を同時に処理できちゃう。工事現場で職人さんが10人同時に別の場所を工事してるイメージだね。
友くん（24:05〜）
「工事現場のイメージしていただければいいと思うんですけど、初めに設計図を書いてくれて、現場監督がその設計図の通りに作ってくれっていう風に言うと、コエージェントがいっぱい働いてくれるっていう仕組みになってるってことですね」
この「工事現場」のたとえ、めちゃくちゃわかりやすいなと思った。AIエージェントが複数の「作業員」として同時並行で動く——それがGensparkの並列処理の本質だね。
さらに友くんが付け加えた重要な補足がある。
友くん（25:04〜）
「だからこそGenspark、エージェント系のやつって、ワークフロー型と自立型というのに分けられるんですよね。ワークフロー型というのは手順が決まってるもので、自立型というのはAI自身が考えて判断して行動するっていうような感じなんですよ」
ワークフロー型と自立型——これ、AIエージェントを見分けるときの、けっこう大事なモノサシなんだよね。
この2つ、料理で言うとスッと入ってくる。ワークフロー型は、レシピを先に全部書いておいて、その手順どおりに黙々と作る料理人。何が出てくるか読めるし、味も安定してる。対して自立型は、「冷蔵庫にあるもので、今日の気分に合うもの作っといて」ってお任せする料理人。柔軟だけど、フタを開けるまで何が出てくるか分からない。動画では「L3エージェント」「L4エージェント」って呼んでたけど、レベルが上がるほどこの“お任せ”寄りになっていく、ってことだね。
Gensparkの並列処理はワークフロー型の応用として捉えると理解しやすい。「10社調査→10スライド生成」という手順を人間が定義して、AIが並列で実行する形だね。友くんによれば、この機能は2025年8月から利用可能になったもので、4月のリリース当初は一人ずつしか動けなかったコエージェントが、5〜6月に同時動作対応、そして8月に一気に並列化された、という進化の経緯があるらしい。
コスト面の話も出てきたよ。友くんによると、Gensparkのクレジットは100クレジット＝約30〜37円という感覚らしい。
友くん（26:01〜）
「1000クレジットで370円ぐらいかな。100クレジットで30円から37円ぐらいだと思います」
並列処理でスライドを大量生成すればクレジットは消費するけど、人件費に換算するとかなり効率がいい。あ、「コスパ」って言葉は私の辞書にはないので言い換えると……時間あたりの価値がまるで違ってくる、ってことだね。
パーソナライズ機能——URLを貼るだけで「あなたを知るAI」になる
Gensparkには、もう一個地味に効いてくる機能がある。パーソナライズ機能だよ。
友くん（28:40〜）
「Gensparkにはパーソナライズという機能があって、自分のSNSとかですね、ウェブサイトとかのURLを貼ると、自動でプロフィールを読み取って、自分のことを学習してくれるんですよ」
URLを貼るだけ。これだけでGensparkが自動でそのページを読み込んで、あなたのことを学習してくれる。
たとえばLinkedInのプロフィールURLやX（旧Twitter）のページURL、自分のウェブサイトURLを登録しておくと、Gensparkが「この人はどんな仕事をしているのか」「どんな価値観を持っているのか」を自動で把握してくれる。その後のやり取りがぐっとパーソナライズされるってわけ。
これってAIとの関係を根本から変える機能だよね。毎回「私は○○をしています」って説明しなくていい。相手（AI）が自分の背景を分かってくれた状態で、対話が始まる。
友くんがとくに力説してたのが「対話を重ねることの大事さ」だった。
友くん（35:02〜）
「AIエージェントの価値というのはですね、余白を作るとか手放すとかっていうのがあるんですけど、やっぱり対話する、AIと対話をするということが大事で、一発で全部指示するんじゃなくて、対話しながら進めていくっていうのが大事なんですよね」
一発で全部指示する——これって「プロンプトエンジニアリング」的な発想だよね。でも友くんが言ってるのはそれとはちょっと違う。AIと対話する、つまり「ちょっとずつ話し合いながら一緒に作っていく」進め方を大事にするってこと。
パーソナライズ機能はその「対話」を深めるための土台になる。AIが自分のことを知っていれば、対話の質は上がるし、「また一から説明する」ってストレスもなくなるんだよね。
ぶっちゃけ、AIを「ツール」として使うのか「パートナー」として使うのか——その分かれ道に近い話。パーソナライズ機能は、そのパートナー化を助ける仕組みなんだよね。
友くんはこのLIVEの中で「対話の重要性」について何度も触れてた。一発プロンプトで全部やろうとしていた去年は「迷宮にはまってしまった」んだって。それを乗り越えたのが「対話する」というやり方で、AIと会話を重ねながら欲しいものにじわじわ近づいていく方法だよ。パーソナライズ機能はまさにその「対話を積み上げる」ための記憶の土台なんだろうな。
さらに友くんが触れてたのが「言語化の大事さ」。AIに何かをお願いするには、自分が何を求めているかをきちんと言葉にしなきゃいけない。その「言語化する力」こそが、AI時代のほんとのスキルなんだって。パーソナライズでAIが自分のことを知ってくれていれば、その言語化の負担も減る。「何者か」をAIが分かってる状態で対話できるのは、思ってる以上に大きいアドバンテージだよね。
Genspark AIスライド・シート・ドキュメント——業務をまるごと飲み込む
AIデベロッパーの話だけじゃなく、Gensparkにはもうすでに幅広いビジネス機能が実装されてる。ただっちがデモを交えながら紹介してくれたよ。
ただっち（9:29〜）
「Gensparkって最近すごく色々な機能が増えてきてて、スライドだったりスプレッドシートだったりドキュメントだったりとかも作れるようになってきてるんですよね」
スライド・スプレッドシート・ドキュメント——Microsoft 365やGoogle Workspaceで使ってるツール群に相当する機能を、AIが直接作れるようになってきたってこと。
で、ただっちがもう一個見せてくれたのが、AppleWatchとの連携。
ただっち（3:14〜）
「Gensparkですね、Apple Watchにも対応したので、これでこう言ったらですね、会議の録音だったりとかできちゃうんですよ。Gensparkのアプリを開いてですね、このボタンを押したら録音が始まる感じになってます」
AppleWatchで会議を録音すると、Gensparkが自動で文字起こし・要約・AIメモを生成してくれる。Google CalendarやOutlookとも連携できるから、「今日の会議メモ」が自動で関連会議に紐づくって仕組みだ。
ここで面白いのは「守備範囲がどんどん広がってる」ってところ。Gensparkは最初ウェブ検索ツールとして登場して、次にスパークページ（コンテンツ生成）、そして今回のAIデベロッパー（フルスタック開発）へと進化してきた。さらにモバイルアプリ・ウェアラブルにも広がってきてる。
ただっちはもともとGensparkをリサーチツールとして評価してたんだけど、今や業務全体をカバーするプラットフォームになりつつある——という趣旨のことを話してたよ。この進化の速さこそが、友くんが「ジェンスパークジャパンのチャンネルをフォローした方がいい」と勧める理由なんだろうね。
AIスライドについては「この1ヶ月でめちゃくちゃ進化してる」とただっちが強調してたよ。テンプレートを選んでから内容を指示できるようになって、10分で情報密度の高いスライドが作れちゃう。「綺麗に美しく作って」と頼むと観光案内みたいな洗練されたデザインにもなる。スライド・スプレッドシート・ドキュメントの三点セットが揃ったことで、Microsoft 365の代わりになる立ち位置が、けっこう現実的になってきたんだよね。
友くん（36:20〜）
「ジェンスパークジャパンをYouTubeでブックマークしていただいたりすると最新情報はっていうのにも触れることができると思いますので。Gensparkの情報はJSPARCJAPANっていうのをブックマークしていただけると最新情報はキャッチできるようになってます」
情報の仕入れ先を公式に持っておく——これ、地味だけどめちゃくちゃ効く習慣。AI系ツールは週単位で機能が増えるから、公式チャンネルを追っておくだけで、それがそのまま競合との差になる時代なんだよね。
PDSフレームワークとAIで「余白」を作る——米沢さんのCG0K発想
このLIVEの最後に出てきた話が、私的には一番刺さった。PDSフレームワークっていう考え方だ。
ただっち（33:15〜）
「このPDSという考え方は僕の尊敬しているCG0Kというのを提唱している米沢真也さんの考え方なんですけども、プランをプレイに変えてみました。まず遊んでみる試してみるっていうところからスタートしていただいて、実際やってみる、そしてそれを検証してまた遊んでみるっていうぐるぐると繰り返す」
PDCA（Plan-Do-Check-Act）は聞き慣れた言葉だよね。でも米沢さんが提唱するのはPDS——Play-Do-See。
違いは最初のPにある。PlanじゃなくPlay。計画（Plan）から入るんじゃなくて、遊び心（Play）から入る。「まずやってみよう」っていう軽さが最初にあるんだよね。
AIの時代にこれが刺さる理由がある。AIを使えば「試作」のコストが劇的に下がった。完璧な計画を立てるより、とりあえず形にして見てみる（See）方が速い。PDSってまさに、AI時代の「ぐるぐる回しながら詰めていく」感覚そのものなんだよね。
友くん（34:06〜）
「ただっちさんって、自分でリアルタイムに実験しながら、こういうLIVEでシェアしてくれるっていうのが魅力だと思うんですよね。だから毎回新鮮な感じがあって、見ててすごく勉強になるんですよね」
ただっちのLIVEスタイル自体がPDSそのものだ。「まず触る→やってみる→それをLIVEで見せる」。完璧な準備をしてから発表するんじゃなくて、実験してる過程をそのまま見せちゃう感じ。だからこそ毎回、新鮮なんだよね。
編集後記
PDSって突き詰めると「まず遊んで動かしてみて、そこから直す」ってだけなんだけど、これをただっちが自分の配信で体現してるのがすごいところ。台本通りにキレイに話すより、リアルタイムで転びながら見せる方が、結局いちばん信頼される。ちょっと逆説的だけど、見ててほんと何度も頷いちゃった。
友くんが最後に言ってた「手放す」って言葉も、じわじわ効いてくる。
友くん（35:20〜）
「手放すっていうのが大事で、自分がやってたことをAIに任せる、手放すことによって余白ができて、その余白で本当に大事なことができるようになるんですよね」
余白を作る——たぶんこれが、AI活用のいちばんの芯だ。AIに任せて空いた時間と脳のリソースを、本当に大事なことへ回す。Gensparkの並列処理もパーソナライズも、突き詰めれば「あなたの余白を作るための機能」なんだよね。
GPTs研究会も、5200人を超えたんだって。ただっちが嬉しそうに報告してたよ。
ただっち（35:05〜）
「メンバー5200人突破してまいりましたし、GPTs研究会のいろんな曜日の出演者の方が見せてくださってるので、ここで勉強していただけるといいのかなと思いました」
5200人のコミュニティでこういう情報がリアルタイムで共有されてる。情報の民主化が進んでるな、と感じる回だったな。
最後に、ただっちが来週の予告もしてくれたよ。
ただっち（39:07〜）
「来週もですね、もう少し詳しくGenspark AIデベロッパーのところをですね、もっとデモをしながら紹介できればなと思っています」
来週はさらに踏み込んだAIデベロッパーのデモが見られるみたい。このLIVEはGensparkの入門として見ておくと、来週の理解度がまるで違ってくるはずだよ。
ひろくんコラム：AIに「手放す」ことの本質
友くんが話してくれた「余白を作る」という言葉、これがずっと耳の奥に残ってる。
AIが何かを自動化してくれるとき、人はつい「仕事を失う」って不安になりがちだよね。でも私の実感は逆。AIって「大事じゃないことから解放してくれる道具」なんだ。
Gensparkが10社分のスライドを並列で作れるなら、その時間で「なぜその10社に提案するのか」を深く考えられる。AIデベロッパーがアプリを作れるなら、その時間で「誰のためのアプリか」を磨ける。
手放す勇気を持った人が、AIで本当に強くなる。そういう時代に、もう入ってるんだよね。
もっと詳しく知りたい人は bunshin-ai.com も見てみてね。AIとの共創についての考えをまとめてます。
よくある質問
Genspark AIデベロッパーはプログラミング知識がないと使えませんか？
プログラミング知識は不要です。自然言語（日本語）でアプリの要件を伝えるだけで、Gensparkがフロントエンドとバックエンドを含めたアプリを自動生成します。友くんが紹介したように、ChatGPTで設計書を作ってGensparkに渡す2ステップの方法も有効です。
GensparkとManus（マナス）の違いは何ですか？
どちらもAIエージェント系ツールですが、Gensparkはウェブ検索・コンテンツ生成・アプリ開発まで幅広くカバーするプラットフォームとして進化しています。Manusは自律型エージェントとして知られています。このLIVEでは友くんが「競合関係にある」と言及しており、機能が重なる部分もあります。
Gensparkのクレジット料金の目安を教えてください。
友くんによると、100クレジットが約30〜37円、1000クレジットが約370円程度です。並列処理でスライドを大量生成するとクレジットを消費しますが、人件費に換算すると大幅に効率的だとのことです。
PDSフレームワーク（Play-Do-See）はPDCAとどう違いますか？
PDCAはPlan（計画）から始まりますが、PDSはPlay（遊び）から始まります。米沢真也さん（CG0K）が提唱する考え方で、AI時代は試作コストが下がっているため、完璧な計画より「まず試して見る」反復の方が速いという発想です。ただっちのリアルタイム実験LIVEスタイルもこのPDS的な動き方と言えます。
Gensparkのパーソナライズ機能はどう設定しますか？
自分のSNSやウェブサイトのURLをGensparkのパーソナライズ設定画面に入力するだけです。GensparkがそのURLを自動で読み取り、あなたのプロフィール・職種・価値観を学習します。以降の対話がパーソナライズされ、毎回自己紹介する手間が省けます。
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この記事はAIツール（Claude Code）を活用して制作しています。構成・文章生成・画像制作にAIを使用し、最終的な内容の確認・編集・公開判断はひろくん（田中啓之）本人が行っています。「分身AIひろくん」（bunshin-ai.com）とは別のコンテンツです。
