2. なぜプロンプトだけでは限界が来るか
プロンプト職人芸の問題
AIに詳しい人が、毎回うまく指示すれば、ある程度は開発できます。
しかし、組織で使う場合はそれだけでは足りません。
理由はシンプルです。
- 個人のプロンプト
- その場ではうまくいく
- 別の人が再現できない
- 品質がばらつく
- 事故や手戻りが増える
よく起きる失敗
| 失敗 | 何が起きるか |
|---|---|
| 仕様を読まずに実装する | 動くが、要求と違う |
| テストを書いたふりをする | テストはあるが、実質何も検証していない |
| 生成コードを手で直す | 次回生成時に壊れる |
| API契約を飛ばして実装する | フロントとバックエンドがズレる |
| DB変更の影響を見落とす | 画面やAPIが予期せず壊れる |
--no-verify で検証を飛ばす |
品質ゲートが無意味になる |
| 会話ログだけに知識が残る | 次回・別メンバー・別プロジェクトで再利用できない |
なぜAIはこういうミスをするのか
AIが怠けているからではありません。
AIにとって、次の情報が曖昧だからです。
- どれが正しい仕様なのか
- どのファイルを編集してよいのか
- 何を変更したらどこまで影響するのか
- どのテストがどの仕様を検証しているのか
- どの操作は禁止なのか
- いつ人間に確認すべきなのか
人間なら空気で判断する部分も、AIには構造化して渡す必要があります。
組織利用での本当の課題
個人のAI活用では、本人が気をつければ済むこともあります。
しかし、組織では以下が必要です。
| 必要なこと | 理由 |
|---|---|
| 再現性 | 誰がやっても同じ品質に近づける |
| 検査可能性 | なぜその判断になったか追える |
| 変更管理 | ルール変更をレビュー・差分管理できる |
| 安全性 | 危険な操作を人間の注意力に依存せず止める |
| 横展開 | 別プロジェクトにも同じ仕組みを持っていける |
結論
プロンプトは大事です。
しかし、プロンプトだけでは作業指示に過ぎません。
組織でAI駆動開発を成立させるには、作業指示ではなく、開発の制御構造が必要です。