AIも人間も設計判断を忘れる ― Repository Decision Memoryを作った理由

AIもエンジニアも、なぜそれを作ったかを忘れる。R2というAIコーディングエージェントの開発で、この課題に直面した。ファイル削除で索引が古いままだと、AIは読めないファイルを読もうとして失敗する。その失敗の責任を「AIの応答が不正」と記録していたが、実は問題はAI ではなく、材料が空のまま呼ばれたこと。そこで材料が1つも無いと判定したら、AIを呼ばずに止める修正を入れた。だがここからが本当の課題だ。その決定に至った理由、検討した他の案、どうなったら見直すかといった情報は、コードに書かれない。次のセッションで別のエンジニアやAIが同じ場所に触れるとき、同じ案を「これでいいのでは」と思いつく。その繰り返しを止めるために、Repository Decision Memoryという仕組みを作った。設計判断を1件1ファイルで保存し、「何を決めたか」だけでなく「なぜか」「何を捨てたか」「どうなったら見直すか」をセットで記録する。これはドキュメント管理の話ではなく、チームの外部記憶化の話だ。人間も忘れるし、AIはセッションが変われば前の対話を持たない。だから決定そのものをメタデータとして残す。中小企業でシステム構築するなら、この発想が欠けていることが多い。改修のたびに「なぜこの仕様なのか」と聞かれて答えられない状況を避けたいなら、Excelでいい。「決定日・何を決めたか・なぜ・検討して捨てた案・見直し条件」の5欄あれば、次の改修は判断が速まり、属人化も防げる。