■ はじめに
2024〜2025年にかけて、Shopifyの需要は急増しています。
同時に、ChatGPTをはじめとしたAIが普及したことで、Shopify学習者からこんな声が増えています。
- 「LiquidってAIで書けるんじゃないの？」
- 「コード覚えなくてもShopify構築できる？」
- 「AIに任せて大丈夫？バグ出たりしない？」
- 「結論、Liquidはできないと困る？」
本記事では2025年の最新状況をもとに、
「LiquidはAIでどこまで代替できて、どこからが人間の仕事なのか」
を初心者でも分かりやすく徹底解説します。
先に結論を言うと、
■【結論】AIでLiquidの“作業の7割”は代替できる。しかし“3割”は人間の理解が必須。
AIによって以下は簡単にできるようになりました👇
◎ AIで代替できること
- コードの生成（Liquid/HTML/CSS）
- 既存コードの修正
- セクションの追加
- メタフィールドの表示コードの生成
- コレクションカード・商品カードの書き換え
- 簡単なバグの修正
- コードの解説
- “どう書けばいいか” の道案内
しかし…
✖ AIだけでは代替できない部分
- 要件に応じたロジック設計
- セクション構成の設計
- 「どこを直せばいいか」の判断
- デバッグ（AIの出したコードが動かない時の修正）
- アプリ連携の複雑な挙動
- cart・customer・order など高度なLiquid
- 高度な条件分岐やフィルターの使いこなし
- クライアント要望に合わせたUX改善
つまり、
Liquidの“全文暗記”は不要。でも“読める・書き換えられる基礎力”は必須。
2025年現在の最適解は、
AI × 基礎Liquid力（理解力）＝最速で稼げるShopify制作者
です。
Shopify制作にLiquidは必要か？を解説しております↓
■【理由】AIができるところと、できないところを正確に理解すべき（CREC法）
ここからは、AIの得意・不得意を「CREC構成」で深掘りします。
● ① Capability（AIができること）
2025年のAIは、Shopify Liquidに対してかなり優秀です。
以下のようなことはほぼ全て任せられます👇
◎ 1. コード生成
例：「商品ページにメタフィールドを表示したい」
→ 3秒でコード生成
◎ 2. コードの説明
例：「このコードの意味を教えて」
→ 正確に分解して説明してくれる
◎ 3. コード修正
例：「カード画像を丸くしたい」
→ Liquid＋CSSの書き換えまで完了
◎ 4. セクション追加
Dawn・Craft・Prestige・Impulseなど
主要テーマのセクション化も可能。
◎ 5. バグ診断
「なぜ動かない？」の質問にも答えられる。
◎ 6. 簡単な設計
表示の切り替え・条件分岐などはAIだけでも可能。
● ② Risk（AIの限界＝ここは代替できない）
AIが苦手な部分は実務上めちゃくちゃ重要です。
✖ 1. Shopify側の仕様理解
AIは間違ったコードを書くことがあります。
特にテーマによる違い（sections vs templates）に弱い。
✖ 2. ファイル構造の理解
AIはShopifyテーマ特有の構造（layout/sections/snippets）を完全には理解できない。
✖ 3. 「どのファイルを触ればいいか」の判断
これは実務経験が必要。AIには難しい。
✖ 4. 仕様書の理解
クライアントの要望をコードに変換するのは人間の仕事。
✖ 5. デバッグ能力
AIが生成したコードが動かない時、
どこをどう直すかは人間が判断する。
✖ 6. 高度なLiquidロジック
cart, customer, order, filtersの高度活用はまだAI単独では困難。
【2025年版】ShopifyのLiquidの難易度について解説しております↓
● ③ Evidence（AI×人間のハイブリッドが最強な理由）
実際のShopify案件では、
- セクション追加
- デザイン変更
- メタフィールドの表示
- カスタムページ作成
- 商品カードの編集
- Ajax Cartのカスタマイズ
これらはAIを使えば作業が爆速になります。
しかし、
- デザインの意図
- UX改善
- 表示位置の判断
- ファイル構成の整理
- バグ原因の特定
- クライアントの要望整理
これらは100%人間の判断力が必要です。
例えば：
「メタフィールドを商品ページのどこに表示するべき？」
→ AIは判断できない
「商品カードの表示を変えたらどこのCSSが影響するか？」
→ AIも曖昧
だからこそ
“人間のLiquid理解 × AIの生成能力”が最強の組み合わせになります。
● ④ Conclusion（結論：AIでは置き換わらない部分を理解すれば十分）
結局のところ、
- Liquidを全部覚える必要はない
- でも「読める・少し書き換えられる」力は必須
- AIは強力だが、丸投げだと事故る
- AIだけでは実務の判断ができない
- 人間の理解力があって初めてAIが活きる
これが2025年時点の答えです。
■ 実際に「AIでできる／やばい例」を示します
AIでOKな例
✔ セクション化
✔ ブログカードのメタフィールド表示
✔ 商品カードのUI変更
✔ レイアウト調整
✔ 新しいセクションの生成
✔ Liquidの文法解説
AIだと危険な例
✖ テーマ更新後に動かなくなるコード
✖ cart.jsの高度改変
✖ 顧客情報の表示ロジック
✖ 送料計算ロジック
✖ アプリ側の仕様が絡む部分
✖ JavaScriptの複雑な修正
こういった部分は、
Liquidの理解力がないと事故率が高すぎる。
■ Shopify制作者が本当に覚えるべきLiquidは「基礎4つだけ」
実は全部覚える必要はなくて、以下だけ覚えていれば実務はできる👇
✔ ① 変数
{{ product.title }}
✔ ② 条件分岐
{% if product.available %}
在庫あり
{% endif %}
✔ ③ 繰り返し（for）
{% for block in section.blocks %}
{{ block.settings.text }}
{% endfor %}
✔ ④ スナippetsの仕組み
{% render 'product-card', product: product %}
この4つが分かれば、
AIに指示してコードを書かせてもきちんと理解できます。
■ 学習の最短ロードマップ（2025年版）
1. AIを使ってテーマカスタマイズを触る（Dawn推奨）
↓
2. メタフィールドを表示してみる
↓
3. セクションを自作する
↓
4. コードの意味をAIに解説させる
↓
5. テーマ1本を丸々編集できるようにする（Prestigeなど）
この流れが一番早いし、失敗が少ないです。
■ まとめ：AIは最強の味方。でもLiquidの理解が“武器”になる時代
2025年の答えはこれ👇
🔵 AIがLiquidを「書く」
🟢 人間が「判断し、調整する」
こういう役割分担が最も効率的で、
最も早く、最も安全に、
最も高単価なShopify案件を取れる方法です。
Liquid全部覚える必要はゼロ。
でも、AIに丸投げしていい時代でもない。
あなたに必要なのは、
Liquidを“読める程度”の理解 × AIの正しい指示力
この2つだけで、
実務スピードは5倍になり、
稼げるShopify制作者に最短距離で到達できます。
【2025年版】ShopifyのLiquidの学習方法はこちら↓
コメント