「AI の理解」レポートで 42/100 点を獲得すると、AI プログラミングの世界に本格的に足を踏み入れたことになります。 メンバー@Danielshi1とチャットしながら経験を広げる AI に直接コードを書かせないでください。代わりに、まず 3 層のデータを分析してレポートを生成させます。 最初の層: 現実の確認 - 「私を騙そうとしているのだろうか?」 それが本物のデータベース クエリなのか、ハードコードされた偽のデータなのか、本物の API 呼び出しなのか、シミュレートされた応答なのかを判断します。 GPT-5やClaude 4.5のようなAIでさえ、「錯覚」や「怠惰」といった欠陥を抱えています。時には、ユーザーを満足させるために、コードに酷似した「疑似コード」を書くこともあります。これは運用リスク管理と呼ばれ、最低限の要件です。この層に障害が発生すると、システムは導入時に災害現場と化します。 第 2 層: コードの美学 - 「これは後で変更できますか?」 コードがクリーンかどうか。これは「もっと読む」こと、つまり「言語感覚」や「センス」と呼ばれるものを必要とします。 AIが書いたコードは、時に「糞の山」のように見えることがあります。機能は実現されているものの、変数名が場当たり的（例：var a, b, c）であったり、すべてのロジックが数百行の単一の関数に詰め込まれていたりします。 これは技術的負債管理と呼ばれます。このレベルの理解がなければ、プロジェクトは「単発」になってしまいます。今日はうまくいったとしても、来週には新しい機能を追加したくなり、完全に途方に暮れて、最初からやり直さなければならないかもしれません。 3 番目の層: 製品ソリューション - 「これは本当にユーザーが必要としているものでしょうか?」 製品の設計計画は合理的ですか? これが現在の AI の最も弱い点であり、また最もかけがえのない側面でもあります。 AIは「イエスマン」です。「ユーザーがパスワードを入力すると、画面にパスワードをプレーンテキストで表示する」という関数を作成してほしいと依頼すれば、AIはすぐにそれを作成します。コードは非常にエレガント（第2レベル）で、ロジックは正しい（第1レベル）かもしれません。 しかし、あなたは「ゲートキーパー」です。「いや、これは製品ロジックに反しており、セキュリティリスクがあります」と即座に判断できなければなりません。あるいは、「このプロセスは面倒すぎます。ユーザーは結果を確認するために3回クリックする必要があります。ワンステップのプロセスに変更できますか？」と尋ねなければなりません。 これは戦略的整合と呼ばれます。ビジネスロジックとユーザーエクスペリエンスを活用して、技術的な実装を制約します。 率直に言えば、「請負業者」は「レンガを動かす」必要はありませんが、壁が正しく構築され、セメントのグレードが正確であることを確認する必要があります。 AI と対峙し、異議を唱え、質問し、コードの行数に至るまで AI が導き出した結論すべてについて具体的な証拠を要求する必要があるかもしれません。 ---広告休憩--- 私は最近、「Hai Ge and His Friends」という知識共有コミュニティを始めました - (コメント欄のリンク)。 もしあなたが - 「AIプログラミングを学び、副業として開発業務も行いたいプロダクトマネージャー/プロダクトオーナー」 - このコースは、AI に関する深い経験がないプログラマーを対象に、最前線の AI プログラマーが各 AI ツールの機能をどのように捉えているかを理解し、すぐに使い始められるようにすることを目的としています。 - 「Vibe コーディングを学びたい初心者は、使えるプロジェクトを作成する方法を学び、新しいプログラミングパラダイムをより早く習得したいと考えています。」 そうすれば、私の惑星があなたにとって大きな助けになるかもしれません。 さらに、先着100名様にはハイ・ゲとの1対1のリモートAIチャットが無料で提供され、過去の参加者からは終了後にチャット時間を延長してほしいという要望も寄せられた。
