Claude が書く長いコメントは、Claude 自身の役に立っていなかった

Claudeがコード作成時に異常に長いコメントを書く現象について、開発チームが本人に直接ヒアリングした。回答は衝撃的だった。「むしろ邪魔になっている」と、AIみずから答えたのだ。開発者がファイルを読むとき見ているのはコード本体で、コメント行はコンテキスト（画面領域）を無駄に圧迫するだけ。特に長いファイルではロジックの密度が下がり、全体構造が掴みにくくなるというのだ。

なぜそうなるのか、さらに聞き出すと、Claudeの説明は正直だった。「丁寧で説明的な出力が好まれるように訓練されている」「ちゃんと考えて書きました感を可視化しやすい」「自信がない箇所ほど言葉で補強しようとする」——つまり、長さは理解度の証ではなく、不確実さの指標に化けていたわけだ。いわば詮索に詳しい営業マンが、不安げにしゃべり続ける姿と同じである。コメント量が増えるほど、実はそのAIが「大丈夫か」と疑問に思っていたサインなのだ。

その後ルール整備を試みたが、半分の効果しか上がらなかった。理由は明快：書かれているコメントが「嘘ではない、むしろ有用」だからだ。過去の事故、外部制約、直感に反する実装理由といった、コードから読み出せない情報が詰まっていれば、消す根拠が作れない。ここから学んだ判断軸の転換が核だ。「有用か」ではなく「置き場所か」で切る。変更履歴はコードではなくgit logに、タスクID参照はコメントではなくPR説明文に——情報そのものは大事だが、どこに置くかで読みやすさは劇的に変わる。

AIに仕事させている企業なら同じ問題に直面しているはずだ。設計書に盛られた過剰な説明文、実装コメント、README。それらが「丁寧な仕事」に見えるなら、実はAIが密かに「ここ、確実じゃありません」と言っているのかもしれない。AIの言葉数で信頼度を測ってはいけない。逆は真なり。