会社員が「空き時間」だけで、SI見積もり1.8億円のシステムをAIと作った話

はじめに

ここ2年、私はClaude（生成AI）と一緒に、株式のトレードシステムを個人で開発してきました。

株価データをリアルタイムに監視し、特定の条件を満たしたときに自動でトレードする——そんなシステムです。
（※ロジックの詳細は伏せます）

平日の日中は会社でエンジニアとして働いているため、開発に使えるのは空き時間だけ。
そんな制約の中で作り上げたシステムが、どれくらいの規模になったのか。AIとのペアプログラミングで生産性はどう変わったのか。
ようやくシステムが安定してきたので、振り返ってみたいと思います。

運用1カ月の「リアルな」成績

まず、きれいごとなしの実績から。

運用開始から1カ月弱。バグと戦いながら少しずつ安定化させてきた結果がこちらです。

そう、まだマイナスです。

ただ、ここ最近はシステム自体が安定してきて、運用・障害対応（サービスマネジメント）に取られていた時間がほぼなくなってきました。
これからは戦略のチューニングに集中できるので、なんとか黒字化させたい——というのが今の心境です。
（もちろん、相場である以上、大きく損失を出すリスクも十分にあることは承知の上です）

作ったシステムの「規模」

開発を続けるうちに、「これ、全体でどれくらいの規模になったんだ？」と気になり、コード量を集計してみました。

最初の1年は、1クラスずつコツコツ手作りしていました。
ところが、Claude 4.6以降、生産性が文字通り別次元になりました。 処理の概要を伝えるだけで、実装からテストまで一気に駆け上がってくれます。

「人間が作ったら、いくら？」をAIに試算させてみた

ふと、この規模を従来のSI（受託開発）の見積もりに換算したらどうなるのか気になり、Claude本人に試算してもらいました。

私：本システムの開発規模を人手で作る場合、現在の品質や難易度も考慮すると、何人月・いくらくらい必要そうか試算できますか？

Claude：SI業界の標準的な見積もり手法（COCOMO / FP法 / 工程別生産性）でざっくり試算してみますね。

難易度評価（係数換算）

本システムは、こんな特性を持っています。

• 金融/取引ドメイン（バグ＝損失に直結） → 難易度 ×1.5
• リアルタイム性（即時発注） → 難易度 ×1.3
• 大規模データ（数億レコード級のDB設計） → 難易度 ×1.2
• マルチタイムフレーム（分/時/日の複数エンジン並走） → 設計コスト増

工程別の人月試算

想定コスト（東京SI標準単価）

ケース別のレンジ感はこちら。

• 楽観（少数精鋭）：80〜100人月 / 8,000万〜1億円
• 標準SI見積もり：150〜180人月 / 1.5〜1.8億円
• 大手SIerフル受託：200〜250人月 / 2〜2.5億円

あくまで機械的な試算ではありますが、会社の空き時間だけで作ったものが、数億円規模に達していたという事実には、自分でも驚かされました。

コーディングは、ここまで変わった

AIの登場で、私のコーディングスタイルは根本から変わりました。

• 昔：ブラウザに作りたい概要を書く → 出てきたコードをコピペ → vimに貼り付けて手動実行 → エラーが出たらまた質問…
• 今：処理概要や要件を伝えるだけ → 実装・修正・テストまで自動で完了

「コードを書く」作業から、「何を作るかを考える」作業へ。重心が完全に移りました。

気づき：AIの生産性は、技術スキルに「比例」する

使ってみて強く感じたのは、AIによる生産性は、使い手の技術スキルにほぼ比例するということです。

スキルが高い人ほど、的確な指示・適切なレビュー・正しい設計判断ができるため、生産性が一気に跳ね上がります。
おそらく、プリンシパルやアーキテクトクラスの人材がAIを本気で使いこなしたら、とんでもない生産性を叩き出しているはずです。

「AIがあれば誰でも同じ」ではなく、AIは技術力を増幅する装置。そう捉えるのがしっくりきます。

おわりに：あなたは、何を作りたいですか？

個人が、数億円規模のシステムを作れる時代になりました。
こうなると、もう「何もしない」という選択肢はもったいないと思うのです。

• ストア公開用のアプリを作るのもよし
• SaaSを立ち上げるのもよし
• クラウドを使えば、インフラ構築だって一人でできる

道具はもう、目の前にあります。

あなたは、何を作りたいですか？