概要
https://speakerdeck.com/erukiti/claude-code-fights-uncertainty
詳細内容
## Claude Codeを使って不確実性と戦う
https://speakerdeck.com/erukiti/claude-code-fights-uncertainty
AIの特性を理解し、その挙動を観察することで、Claude Codeを活用して不確実性の高い開発課題に取り組む方法を解説する。
[[AIコーディングエージェント, 不確実性への対応, LLMの認知特性, 開発ワークフロー, 観測とギャップ分析]]
本プレゼンテーションは、AIコーディングエージェント（LLM）の認知特性が人間と大きく異なる点を踏まえ、Claude Codeを用いて不確実性の高い開発課題に取り組む実践的なアプローチを提示します。AIへのタスク依頼は小さく分割し、失敗を前提とすることで、AIが生成するコードをあくまで提案として捉える重要性を強調しています。特に「観測」の概念が重要視されており、コード分析による現状理解の深化、理想と現実のギャップ特定、意図的な大規模実装を通じたAIの「ズレ」や「クセ」の把握、そしてWeb検索や試行錯誤による「実測」を通じた知識補強が挙げられます。これにより、確実性の高いタスクはAIに任せ、人間はより創造的で不確実性の高い課題に集中すべきであるという、今後の開発パラダイムを示唆しています。
**編集者ノート**: このプレゼンテーションは、Webアプリケーションエンジニアにとって、AIとの協業のあり方を再考させる点で非常に重要です。AIを単なるコード生成ツールとしてではなく、不確実な領域における探索と学習のパートナーとして捉える視点は、今後の開発ワークフローを大きく変えるでしょう。AIの迅速な仮説生成とテスト能力を活用することで、より堅牢で革新的なソリューションが生まれる可能性を秘めています。将来的には、人間とAIが反復的な観測と洗練を通じて協働する開発スタイルが主流となり、エンジニアにはプロンプトエンジニアリング、AI出力の批判的評価、そしてAI向けの効果的なタスク分解能力がこれまで以上に求められると予測します。