# エンジニアリングにおける直感の役割 ## 1. 「なんか変」の科学 ### 1.1 直感の正体 エンジニアの「違和感」は、意識下で処理される複雑なパターン認識の結果。 ``` 経験の蓄積  ↓ パターンの内在化  ↓ 違和感として表出 ``` ### 1.2 今回の事例 ``` 「ん?大丈夫?JITのpython用のハードコーディングにならない?」 ``` この一言に含まれる洞察: - 汎用性への懸念 - 保守性への直感 - 設計の一貫性への愛着 ## 2. 直感が働く条件 ### 2.1 十分な経験 - 類似の問題を見たことがある - 失敗パターンを知っている - 成功パターンも知っている ### 2.2 原則の内在化 - 「Everything is Box」が染み付いている - シンプルさへの愛着 - 美しい設計への執着 ### 2.3 心理的安全性 - 「変だ」と言える環境 - AIに対しても疑問を呈せる - 間違いを恐れない ## 3. 直感の育て方 ### 3.1 原則を大切にする - 設計哲学を常に意識 - 例外を嫌う習慣 - シンプルさを追求 ### 3.2 振り返りの習慣 - なぜうまくいったか? - なぜ失敗したか? - 何が違和感の原因だったか? ### 3.3 言語化の訓練 - 違和感を具体的に表現 - 「なんか変」→「汎用的じゃない」 - 直感を論理的に説明 ## 4. AI時代における直感の価値 ### 4.1 AIが苦手なこと - 全体的な美しさの判断 - 長期的な保守性の評価 - 哲学的一貫性の維持 ### 4.2 人間の強み - 違和感センサー - 価値判断 - 原則への執着 ### 4.3 協調の理想形 ``` AI: 技術的解決策の高速生成 人間: 直感による方向修正  ↓ より良い設計 ``` ## 5. 実践的アドバイス ### 5.1 直感を信じる勇気 - 「なんか変」は貴重なシグナル - 論理的でなくても一旦立ち止まる - 後から理由を探してもよい ### 5.2 直感の検証 - なぜ違和感があるのか分析 - 原則に照らして確認 - 他の選択肢を探る ### 5.3 直感の共有 - チームに違和感を伝える - AIにも疑問を投げかける - 議論を通じて洗練させる ## 6. 結論 エンジニアリングにおける直感は: - 経験と原則の結晶 - 複雑な問題の早期警告システム - AI時代だからこそ重要な人間の強み 「本能でかわした」は偶然ではなく、積み重ねた経験と、原則への愛着が生んだ必然。これこそが、優れたエンジニアリングの証。