ラピットくん 
AppTalentHubでは最近、「提案書よりも先にプロトタイプを出す」というスタイルで仕事をしています。パワーポイントで機能一覧を並べるより、実際に動くものを触ってもらったほうが100倍早い。AIコーディングツールの進化で、それが現実的になりました。
「古着の在庫管理、なんとかなりませんか？」-そんな相談をいただいた翌日には、Claude Code（AIコーディングツール）で業務システムのプロトタイプを完成させ、デモURLをお渡ししていました。提案書ゼロ、打ち合わせ1回。「これでいいですか？」「ここをこう変えてほしい」——動くものを前にした会話は、圧倒的に速いのです。
本記事では、このプロトタイプをどう設計し、AIでどう作ったかを公開します。「AIで本当に業務システムが作れるのか？」と気になるエンジニアにも、「うちの店にもシステムが欲しいけどコストが…」と悩む店舗オーナーにも、参考になるはずです。
デモ版：古着在庫管理システム（ゲストログインでお試しいただけます）
ソースコード：GitHub（MIT License）
なぜ「自作」なのか——SaaSでは解決できない3つの壁
古着店の在庫管理には、汎用的なPOSシステムやクラウドサービスでは対応しきれない特有の事情があります。
壁1：古物営業法の本人確認
古着の買取は古物営業法の規制対象です。買取時にお客様の氏名・住所・本人確認書類の種類を記録する義務があります。一般的なPOSシステムにはこの機能がありません。手書きの台帳と併用するのが現状ですが、それでは「システム化した意味」が半減します。
壁2：買取→在庫→販売の一気通貫
新品アパレルの仕入れは「業者から仕入れる」だけですが、古着は「お客様から買い取る」ところから始まります。買取の査定→在庫登録→値付け→販売という流れを一つのシステムで管理できるサービスは意外と少なく、あっても月額費用が小規模店舗の経営を圧迫します。
壁3：一点物の個品管理
古着は一点物が基本です。「Levi’s 501 × 10本」ではなく、「このLevi’s 501のこの1本」を追跡する必要があります。SKU管理を前提とした汎用在庫システムでは、運用に無理が生じます。
これらを踏まえると、「自店の業務フローにフィットしたシステムを自作する」のが最適解——とはいえ、開発コストが障壁でした。AIコーディングツールの登場で、この前提が変わりつつあります。
Claude Codeで何を、どう作ったか
今回のプロトタイプ開発で使ったのはClaude Code（Anthropic社のCLIコーディングツール）です。開発の流れを時系列で紹介します。
フェーズ1：設計計画をAIと壁打ち（約30分）
最初にやったのは、要件をClaude Codeに伝えて設計計画を作らせることです。
「古着買取・販売店の在庫管理システムを作りたい。従業員20名、1店舗。在庫管理・顧客管理・レジ・棚卸しが必要」——このレベルの指示から、Claude Codeが以下を自動生成しました。
- データモデル（Firestoreコレクション設計）
- 画面一覧（12画面）とURL設計
- ディレクトリ構成
- 技術選定の根拠
- 実装フェーズの分割
人間がやったのは「買取時に本人確認が必要」「価格は税込統一」「バーコードはHKM形式で」といった業務知識の補足だけです。
フェーズ2：一括実装（約2時間）
設計計画を承認したら、「この計画を実装してください」と指示。Claude Codeが77ファイル・約12,000行のコードを一気に生成しました。
- プロジェクト初期化（Next.js 16 + TypeScript + Tailwind CSS v4 + Firebase）
- UIコンポーネント群（Button, Input, Card, Table, Modal, Toast等 11個）
- Firebase認証 + Firestoreフック（useItems, useCustomers, useTransactions）
- 全12画面の実装（ダッシュボード、買取フロー、販売レジ、在庫管理、顧客管理、取引履歴）
- 型定義・定数・ユーティリティ
途中、静的エクスポートとの互換性でビルドエラーが1回出ましたが、Claude Codeが自分でエラーを読み、修正し、ビルドを通しました。人間がコードを1行も書いていません。
フェーズ3：機能追加の対話（約1時間）
MVP完成後、以下の機能を対話的に追加しました。
- 「ゲストログインボタンをつけて」→ Firebase未設定でもUI確認可能に
- 「サンプルデータを入れて」→ 顧客4名・在庫8点・取引6件のデモデータ
- 「買取時にカメラとQRコード読み取りを」→ MediaDevices API + BarcodeDetector API
- 「販売はQRコードで商品を紐づけて」→ スキャン→在庫照合→カート自動追加
- 「GitHub Pagesで公開して」→ Actions workflow作成→自動デプロイ
1つの指示が平均5〜10分で実装完了。「こうしたい」と言えば、コードの変更からビルド検証、Git push、デプロイまでAIが一気通貫で実行します。
完成した主要画面
技術選定：なぜこの構成なのか
技術選定にもAI時代ならではの視点があります。
Next.js（静的エクスポート）+ GitHub Pages
サーバーを持たない静的サイトとしてビルドし、GitHub Pagesで無料ホスティング。ランニングコスト0円でデモ公開できます。本番運用時はFirebase Hostingに切り替えるだけ。
BarcodeDetector API（ネイティブアプリ不要）
QRコード読み取りにライブラリを使わず、Chrome/Edgeに標準搭載されているBarcodeDetector APIを採用しました。追加の依存パッケージなし、ブラウザを開くだけで動きます。スタッフのスマホに「このURLを開いて」と伝えるだけで配布完了です。
Firestore（リアルタイム同期）
複数スタッフが同時に操作するPOS用途では、データのリアルタイム同期が重要です。FirestoreのonSnapshotを使えば、あるスタッフが商品を販売した瞬間に、別のスタッフの画面でも在庫ステータスが「販売済み」に変わります。
QRコード運用：仕組みと作り方
システムの核となるのは、買取時にバーコード番号（HKM-YYYYMMDD-XXXX）を自動発行し、その番号のQRコードを商品に貼るという運用です。
QRコードの作り方は簡単です。
- 無料Webサイト（QRのススメ等）でバーコード番号を入力 → 画像ダウンロード → ラベルに印刷
- Excel一括作成：Google Charts APIのURL式を使い、大量のQRコードを一括生成
- スマホアプリ：「QRコードリーダー & 作成」等で撮影→生成→印刷
- ラベルプリンター（Brother QL-800等）：付属ソフトから直接印刷
販売時はレジ画面でカメラをかざすだけ。商品のQRコードを読み取ると在庫データと照合され、自動でカートに追加されます。
コスト比較：SaaS vs 自作
小規模古着店が在庫管理を導入する場合のコスト感を比較します。
| 項目 | SaaS（一般的なPOS） | 自作（本システム） |
|---|---|---|
| 初期費用 | 0〜10万円 | 0円（OSSベース） |
| 月額費用 | 5,000〜30,000円 | 0円（Firebase無料枠内） |
| 年間コスト | 6〜36万円 | 0円 |
| 古物営業法対応 | △（別途台帳が必要なことが多い） | ◎（システム内で完結） |
| カスタマイズ性 | △（プランに依存） | ◎（自由に変更可能） |
| 開発工数 | — | AIで1日 |
もちろん、SaaSにはサポート体制やアップデートの安心感があります。しかし「AIで1日」で作れるなら、試してみる価値はあるはずです。
AI時代の「作り方」が変わった
今回のプロジェクトで実感したのは、ソフトウェア開発の経済性が根本的に変わったということです。
従来、「古着店専用の在庫管理システム」を外注すれば、最低でも100〜300万円、開発期間は2〜3ヶ月。小規模店舗には現実的ではありませんでした。
Claude Codeのようなツールがあれば、業務を理解している人が、自分の言葉で要件を伝えるだけで、動くプロトタイプが手に入る。エンジニアでなくても、エンジニアと一緒に1日で作れる。この変化は、特に中小企業のDXにとって大きなインパクトがあります。
AppTalentHubがこのスタイルに切り替えた理由はシンプルです。提案書を何枚書いても、お客様の頭の中にあるイメージと一致しているかは分からない。でも動くプロトタイプを見せれば、「ここはこうしたい」「この機能は要らない」が5分で決まる。認識のズレが消えるので、手戻りも減る。結果的に、提案書を作っていた頃より圧倒的に速く、精度の高い開発ができるようになりました。
重要なのは、AIが出力したコードをそのまま本番投入することではありません。「動くプロトタイプで業務フローを検証し、本当に必要な機能を見極める」——このプロセスのコストが劇的に下がったことが本質です。提案書の代わりにプロトタイプを出す。それがAI時代の開発スタイルだと考えています。
まとめ
- 古着店の在庫管理は、古物営業法・一点物管理・買取フローなど特有の課題がある
- QRコード×カメラというシンプルな仕組みで、ブラウザだけで業務を一元管理できる
- Claude Codeを使えば、77ファイル・12画面の業務システムを1日で構築可能
- ランニングコスト0円（Firebase無料枠）で運用でき、小規模店舗のDXに最適
- AIの価値は「完成品を出力すること」ではなく「検証可能なプロトタイプを高速で作ること」
デモ版を公開していますので、ぜひ実際に触ってみてください。
