# AI協調開発の教訓

## 1. AI協調開発の強みと弱み

### 強み
- 技術的解決策の迅速な提示
- 実装方法の具体的な提案
- 複数視点からのアプローチ

### 弱み
- 技術的正しさへの偏重
- 設計哲学の軽視リスク
- 相互補強による思考の狭窄

## 2. 今回の事例から学ぶこと

### 2.1 批判的思考の重要性
- AIの提案も必ず検証する
- 「なぜ？」を最低3回問う
- 違和感を言語化する習慣

### 2.2 役割分担の明確化
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ChatGPT5: 技術的解決策の提示
Claude: 実装と影響分析
人間: 設計哲学の守護者
```

### 2.3 レビューポイント
1. **複雑性チェック**
   - 特殊ケースが増えていないか？
   - より単純な解決策はないか？

2. **原則との整合性**
   - 設計哲学に反していないか？
   - 長期的な保守性は保たれるか？

3. **汎用性の確認**
   - 他のユースケースでも使えるか？
   - 特定の実装に依存していないか？

## 3. 効果的なAI活用パターン

### 3.1 「立ち止まりポイント」の設定
- 大きな設計変更前
- 実装が複雑になり始めた時
- 「あと少し」と感じた時

### 3.2 相互レビューの実践
- AI同士の提案を批判的に検証
- 人間が最終的な判断を下す
- 設計哲学を常に意識

### 3.3 ドキュメント駆動開発
- 実装前に設計を文書化
- 複数の選択肢を比較検討
- 決定理由を記録

## 4. 危険信号の認識

### 以下の兆候が見えたら要注意：
- 「とりあえず動かそう」思考
- 特殊ケースの増加
- 元の設計から乖離
- 説明が複雑になる
- 「なんか変」という直感

## 5. 結論

AI協調開発は強力なツールだが、以下が重要：
1. 人間の直感を信じる
2. 設計哲学を最優先する
3. 批判的思考を維持する
4. 定期的に立ち止まる
5. シンプルさを追求する

「技術的に正しい」と「設計的に正しい」は別物。後者を守ることが、長期的な成功につながる。