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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

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。