これはAI特有の「局所最適化」と「累積的誤差」の問題によるものです。仕組みを整理しましょう。AIコード生成の「やり直し（再生成）ループ」は、最初の設計を曖昧にしたまま繰り返すと泥沼のスパゲッティ化に直結します。
なぜ「やり直し地獄」になるのか
AIは一見“同じプロンプト”でも、内部的には毎回別の思考経路をたどります。
すると次のようなことが起きます。
- 前回の修正を「忘れた」別案を出す
- 依存関係や変数を微妙に変える
- 一部を最適化しつつ、別の箇所を壊す
結果、あなたが直したい部分だけではなく、コード全体が崩れる。
しかもAIはそれを「自信満々で」書き換えてくるから厄介です。
抜け出すコツ
“再生成”ではなく、“再設計”に立ち返るのがコツです。
たとえば、
- 構造を固定する
→「この関数とこの変数名は変えない」と宣言する。 - テストコードを先に書く
→AIが何を書き換えても結果の整合性を確認できる。 - 差分で修正させる
→「この部分だけをリファクタリングせよ」と指示する。
AIは“何を達成したいか”を再入力されると、思考をリセットせず再収束できます。
このとき有効なのが、目的文＋制約条件のセット。
このコードの目的は「注文データを整形してAPIに送信する」ことです。
ロジックは維持しつつ、冗長な条件分岐を減らしてください。
このように明示してあげると、AIは全体を再構築するのではなく、目的に沿った最適化を試みます。
要するに、「方向性を思い出させる」わけです。
結局のところ、AIとの開発は「再生成より再構築」させるのがコツになります。
やり直しすぎると、AIが自分の過去を忘れていくので、人間の側が“記憶と設計”を引き受けてあげる必要があるんです。AIは、優秀だが記憶喪失気味のエンジニア..。
「目的を思い出させる」ことこそ、リーダーとしての人間の仕事のコツ。
