Anthropic公式のClaude Code講座で学んだ「4つのD」

Anthropicが公式に運営しているClaude Academyという無料の学習サイトがある。そこで出てくる「4つのD」という考え方が、単なるプロンプト術ではなく、新人教育の手法そのものだと気づかせてくれる。

4つのDは、Delegation（委任）、Description（記述）、Discernment（見極め）、Diligence（誠実さ）。これらは、AIエージェントに仕事を任せるときのマネージャーの立ち回りそのものだ。第一段階のDelegationは、何を任せていいのか、どこは自分の判断が要るのかを切り分けることだ。AIに頼む前に、設計は自分で決めて、実装だけ任せるといった線引きをあらかじめ決める。Plan modeを使って、設計だけ出させて、自分の頭で検討してから実装を任せるというやり方がある。この一手間を省くと、後で「そもそもこの方針でよかったのか」に戻ることになる。第二段階のDescriptionは、依頼書を書くことだ。いわゆるプロンプトだが、講座ではProduct、Process、Behavior の3層に分ける。Productは何を作ってほしいか、Processはどんな手順で進めるか、Behaviorは作業中どう振る舞うかだ。CLAUDE.mdにBehaviorを書き溜めるのは、新人に渡す業務マニュアルそのものだ。

第三段階のDiscernmentが、AIの鬼の視点では最も重要だ。上がってきたものを見て、その質を評価する段階だが、ここで重要なのが「モデルは正しくても間違っていても、同じように流暢で自信たっぷりに書いてくる」という事実だ。流暢さは品質のサインにならない。見るのは成果物そのもの、と、そこに至った過程の両方だ。途中で制約を無視しなかったか、話を進めるために事実を作らなかったか。ここを見ないと、もっともらしい嘘をそのまま通してしまう。第四段階のDiligenceは、最後にハンコを押すのは自分だということ。AIが関わった仕事でも、出した責任は出した人間にある。データの扱いやツールの特性を把握しておくこと。AIが関与したことを隠さず伝えることが求められる。

実務への効き：Description-Discernmentのループを何度も回すことが、見た目の完璧さより重要だ。一発で完璧を狙うより、2周目、3周目で寄せていく。往復のコストを下げるCLAUDE.mdの整備やテスト自動実行が、このループを支える道具だ。