AIエージェントに人気アプリを3つ作り直させてみた。その進め方

REA（Reverse Engineer Anything）は、ソースコードが手元にないアプリの中身を、AIコーディングエージェントが調べられるようにするオープンソースのツールです。対象はネイティブアプリ、JavaScriptやElectronのアプリ、Webサイト、そして実行中のアプリの挙動まで。最近GitHubで特に話題になっているリポジトリのひとつです。READMEでは、その考え方が「気に入った機能があれば、その仕組みをバイナリのレベルまで理解する」とまとめられています。用途についても、合法的な調査、教育、相互運用性の確保、ソフトウェアの保存のためのもので、対象は自分が所有している、または調査を許可されたソフトウェアだと明記されています。

REA自体は何も作りません。エージェントに「中を見る力」を与えるだけで、あとはエージェントの仕事です。

3つとも、同じ5つのステップで進めました。どのステップでもコードを書く必要はありませんが、最初と最後のステップは人がきちんと見ておく必要があります。

結果の良かった順に並べています。この順番そのものに意味があったからです。

3つの結果を並べてみると、きれいに一本の線の上に並びました。プロダクトのうち手元のPCで動いている部分が多いほど、コピーの精度が高いのです。

デザインツールは、エディタのほぼすべてがユーザーの手元に届きます。ツール、描画、デザインを編集可能にするロジックは、どれもブラウザやデスクトップアプリの中で動いているので、REAから見えますし、エージェントにとって手がかりが多いのです。チャットアプリはその逆です。画面に表示されている部分は比較的薄く、価値はサーバー側にあります。メッセージの履歴、検索、すべてのメッセージを全員に届ける仕組み、そして何より、すでにそこにいる人たちです。ホワイトボードはその中間です。エディタは手元に届きますが、同じボードで一緒に作業できることのほうに大きな意味があります。

プロダクトには、中身のほとんどがインターフェースのものもあれば、中身のほとんどがシステム（サーバー、共有データ、同期、そこにいる人たち）で、その手前にインターフェースがあるだけのものもあります。外側から作業するエージェントは、前者のほうをはるかにうまくコピーできます。

とはいえ、3つのアプリだけでは検証とは言えません。各アプリのコードの読みやすさ、私のプロンプトの出し方、モデルがそれぞれのプロダクトについて元々どれだけ知っていたかも影響したかもしれません。インターフェースかシステムかという違いがいちばん大きな要因だと考えていますが、あくまで3つの結果からの読みであって、法則ではありません。

コピーでは届かなかったもの。それは、プロダクトを本物にしているものの大部分です。

個人で使うツールや、小さなチームの社内ツールです。プロダクトのうち実際に使っているのが2割ほどなら、「半日で作れて、手元で動き、必要なことだけをやってくれる」ものが、今では現実的な選択肢になっています。

ただし、自作にはコストがあり、30分で再現できた直後はそれを忘れがちです。誰かが保守し、セキュリティを保たなければなりません。壊れても問い合わせ先はありませんし、仕組みを理解している唯一の人が抜ければ、そこで行き詰まります。個人用のツールならこのコストは小さいものですが、チームが頼るものになると、すぐに膨らみます。

デザイナーやプロダクトに関わる人にとっては、学びの道具にもなります。よくできたプロダクトが実際にどう組み立てられているか、たとえばデザインツールがハンドオフ画面をどう構成しているかを見るほうが、分解解説の記事を読むよりも多くを学べます。なぜその作りになっているのかをエージェントに聞けば、本物に基づいた答えが返ってきます。

そして、プロダクトを作っている人は一度じっくり考えてみる価値があると思います。エージェントが半日で調べて、それなりのものを作り直せてしまうなら、機能だけではもう大きな強みにはなりません。