Claude Codeに「応答が遅い」と伝えたら、丸2日間ずっと見当違いの場所を高速化されていた話

Claude Codeの応答が遅いと伝えて、数日かけてAIに改善を頼んでいた。ところが何度指摘しても、AIが「改善しました」と報告してくる場所がいつも違う。権限確認ダイアログの待ち時間を減らしたり、別の測定項目を追加したり、作業を頼む前に「チェックリストを作れ」と指示しても、その後の報告ではチェックリストが実際には使われていなかった。同じ指摘を繰り返すのに疲れて、症状を言い直した。「遅い」のではなく「止まる」。入力してから反応が返ってくるまでが単に長いのではなく、時々UIが完全に反応しなくなり、停止ボタンを押しても効かなくなることがあると。その一言で、調査の方向が一気に変わった。

原因は、毎ターン裏で動いていた自分のフック処理だった。個人用の記憶データベース（RAG）を検索し、関連する過去の判断や教訓を自動で差し込む仕組みを作っていたのだが、この検索処理がまれに応答不能になり、フック全体が巻き込まれて固まっていたのだ。数秒の「遅さ」と操作受付不能の「停止」は、見た目は似ていても原因も対処も全く異なる。それを「遅い」という一言で丸投げすると、AIはその曖昧さを自分が扱いやすい方向へ埋めてしまう。悪気はなく、むしろ真面目に対処しようとした結果として、見当違いの場所を一生懸命直し続けるのだ。修正後、応答の中央値は改善し、完全停止は1日に7回起きていたものがゼロになった。

ここから学ぶべきことは、AIに何かを「直して」と頼む前に、自分が症状を正確に言語化することの重要性だ。診断が9割、修正は1割という言葉があるが、AIとの協働でもまさにそれが当てはまる。原因が分かれば、修正は早い。逆に、曖昧なまま任せると、丸2日間かけて見当違いの場所を一生懸命直されるはめになる。遅いのか止まるのか、数秒の話なのか操作が効かなくなる話なのか、それを最初に言葉にできていれば、もっと短い時間で済んだはずだ。