AIに頼めば、動くものはたいてい作れます。ボタンを押せば画面が切り替わり、フォームを送信すればデータが保存される。一見、何も問題なさそうに見えます。

でも、それが「良い作り」なのか「とりあえず動いているだけ」なのか、自分の言葉で判断できないまま次に進んでしまうことがあります。

任せるなという話ではありません。任せた結果を、自分の言葉で良し悪し判断できるかどうかの話です。

以前、公開前にAIコードのどこを確認するかという実測チェックの話を書きました。今回は、確認する項目の話ではなく、確認できる力そのものをどう育てるかという話です。

評価できないと、次の指示も出せなくなる

AIが「これで実装できました」と返してきたとき、それが本当に良い実装なのかを自分で判断できないと、次に頼めることは「もっと良くしてください」くらいになってしまいます。

具体的にどこがどう良くないのかを言えないと、AIも何を直せばいいのか分からず、当たり障りのない微調整を返してくることがあります。何度もやり取りしているのに、実装の質があまり変わらない、という状態につながりやすくなります。

これは、AIの能力の問題ではありません。こちらが「良し悪しを判断する基準」を持てていないことが原因です。

判断の基準を、1つだけ持っておく

すべてのコードを理解する必要はありません。まず1つだけ、「なぜこの書き方にしたのか説明してください」とAIに聞く習慣を持つだけで、状況はだいぶ変わります。

説明を聞いて、自分がすんなり納得できればそれでいいです。逆に、説明を聞いてもピンとこないときは、それは自分の理解がその部分に追いついていないサインです。そこだけ「もう少し具体的に教えてください」と掘り下げて聞きます。

毎回全部を理解しようとすると疲れてしまいますが、「なぜ」を1つ聞く、という範囲であれば無理なく続けられます。

評価できる範囲は、少しずつ広げていける

最初は、聞いても説明の半分も分からないかもしれません。それでも構いません。同じような書き方に何度か出会ううちに、「あ、これは前に聞いたやつだ」と気づける範囲が少しずつ広がっていきます。

評価できる範囲が広がるほど、AIに出せる指示も具体的になり、「もっと良くして」ではなく「ここをこう変えてください」と言えるようになります。任せる範囲は変わらなくても、任せた結果をどれだけ自分の目で確かめられるかが、実装の質を左右します。

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