Claude Codeは学習しない。だから「学習」をファイルで実装した

エンジニア向けのコマンドラインツールで小説を書く。この取り組みが示しているのは、AI時代の仕事の再定義です。100話規模の長編で最大の課題は、文章力ではなく設定の矛盾です。100話ぶんの伏線と年表を人間の記憶だけで管理するのは、実質的に不可能。そこで筆者が気づいたのは、これはコードベースの整合性を保つ問題と全く同じだということです。

Claude Codeに出力させた原稿をそのまま決定稿にはできず、添削を重ねます。ここで多くの人が期待するのは「AIが学習してくれる」ことですが、それは起きません。セッションをまたぐと、前回の添削は完全にリセットされます。そこで筆者が実装したのが、セッション開始時に自動で読み込まれるファイルへの蓄積です。設定書、文体ルール、タイムラインチェック、話者テストといった「AIが毎回参照する正典」を整備することで、セッション間での学習効果を疑似実装しました。

これは小説執筆に限った話ではありません。AI出力は常に「その場限り」です。品質を上げるには、AIが毎回同じ参照先を見るように仕向けるしかありません。中小企業がAIを使う際も同じ発想が必要です。プロンプトを毎回手入力するのではなく、会社のルール・文体・データを常に参照させる設計にする。そうすることで初めて、AIの出力が組織的な資産になります。