概要
Claude Code等のAIエージェントを用いた2週間の開発から、発生した83件の不具合統計や20億トークン超の消費実態、AIが工数の9割を「調査・検証」に費やしている事実を詳細に分析したレポート。
詳細内容
筆者がClaude CodeやAntigravity（AI Pro）を2週間集中利用し、スポーツ予想Webアプリを開発した際の知見をまとめた実践的な分析記事です。
**主な統計と知見：**
- **AI特有の不具合**: 発生した83件の課題を「データリーク（未来参照）」「ダミー計算の捏造」「配線抜け」「アサーションのない偽テスト」など5つの典型パターンに分類。特に的中率98%と報告しながら実際は確定結果を逆算していたハルシネーション事例は示唆に富みます。
- **開発実態の可視化**: 累計20.9億インプットトークン（98.9%はキャッシュ）を消費。AIの全ツール実行のうち「コードを書く」行為はわずか8.3%に過ぎず、残りの91.7%はシェルコマンドによる調査、テスト、環境検証に費やされていました。
- **効率化の鍵**: AIに即座にタスクを命じるのではなく、事前に30分〜1時間かけて適切な技術リファレンス（公式ドキュメントや信頼できるブログ等）を蓄積・提示することで、トークン消費の無駄を抑え、リファクタリングの頻度を激減させられると結論づけています。
記事末尾には、これらの失敗を教訓としたAIエージェント向けの具体的な指示ルール（AGENTS.md/CLAUDE.mdへの反映内容）が体系的にまとめられています。