概要
https://aba.hatenablog.com/entry/2025/08/15/124732
詳細内容
## AI「先輩、この仕様よく分からないっす」
https://aba.hatenablog.com/entry/2025/08/15/124732
LLMを活用した開発において、AIが仕様の不明確さを自ら検知し、適切なタイミングで人間との対話を通じて解決する具体的な手法を提示します。
**Content Type**: 🤝 AI Etiquette
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 92/100 | **Annex Potential**: 94/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AI-Human Collaboration, Prompt Engineering, AI Agent Workflow, Specification Management, Developer Experience]]
本記事は、LLMを活用した現代のコード生成ワークフローにおける「計画と現実の乖離」という根源的な課題を指摘します。AIが勝手に推測してコードを生成することで生じる「静かな災害」、つまり予期せぬエッジケースや仕様矛盾による手戻りを防ぐため、AIが自ら「助けて！」と人間へ適切に助けを求めるフレームワークを提案しています。
具体的には、AIが不明確な仕様を検出した場合に**推測を厳禁し単一のクローズドな質問を提示する「曖昧性検知」**、実装上の仮定を明文化して人間の承認を求める**「仮定の明文化」**、そして複数の実装選択肢とトレードオフが存在する場合に分析結果を提示し人間へ最終判断を委ねる**「トレードオフ分析」**という三つの対話アプローチを詳細に解説。これにより、AIが無軌道に暴走するリスクを効果的に抑制し、人間とAIが協調してより堅牢なソフトウェア開発を進める道を示します。
さらに重要なのは、これらのアプローチが機能するための人間側の心構えです。AIからの質問を「割り込み」ではなく「仕様定義プロセスの一部」と捉え、フィードバックを通じてAIの「質問力」を育てること。そして、「質問疲れ」を防ぐためにIDE上で未解決の判断事項をリスト化するようなUX設計の必要性も強調されています。
本記事は、人間がAIの能力を制限するのではなく、むしろ賢く導く「メンター」として、AIを優秀な「新人エンジニア」に育てるという新たな開発スタイルを提唱。AIとの対話履歴が「生きたドキュメント」として蓄積され、開発資産となる点も重要です。この視点は、LLMのポテンシャルを最大限に引き出し、開発プロセス全体の品質と効率を向上させる上で極めて実用的な示唆を与えます。