Astraのリリースに合わせてAGENTS.mdを修正するなら「request_user_input」も使って体験良くチューニングしよう

新しい AI モデルが出たら、AGENTS.md（プロンプトテンプレート集）を修正する。多くの開発チームが頭を抱える作業だ。通常は「ベストプラクティスのページを AI に渡して、修正して」と指示する。だが修正結果を読むと、自分の理想とズレていることが多い。すべて確認して調整するのは手間がかかるから、「多分いい感じになってるだろう」と確認なしに進めてしまう人も多い。そこで一つの解は「request_user_input」という機能だ。これは Codex（OpenAI の CLI・デスクトップ版）で使える機能で、AI が複数の質問を提示し、ユーザーが選択肢か自由入力で答えられる。Claude Code で言う AskUserQuestion に相当する。

実践的なプロセスは 3 ステップだ。第 1 段階は通常の修正指示。公式の最新モデルガイダンスを AI に渡し、「このベストプラクティスに沿って AGENTS.md を修正すべき箇所を修正した改善案を提案してください」と指示する。ここでは提案段階にしておき、背景共有を優先する。第 2 段階は修正理由の説明。「各修正箇所において、なぜそのように修正したのか説明してください」と聞く。ここまでで、AI が「何を良いと考えているか」がコンテキストに乗る。第 3 段階は request_user_input でヒアリング。これまでのやり取りを踏まえ、AI が「どこまで自己判断して良いか」「優先順位はどうか」といった、自社固有の判断が必要な質問を投げてくる。UI 上で一問ずつ選択肢か自由記述で答えられるので、体験が良い。

AIの鬼的に見どころは、単なる自動修正ではなく「双方向のヒアリング」を間に入れることだ。新モデルに対応する作業は、単なる技術の更新ではなく、自社のポリシーと目標の再確認プロセスになる。自動化に流されるのではなく、意図を言語化する機会として機能する。中小企業でも、AI ツール導入後の調整局面では、この「確認→質問→修正」のサイクルが品質を左右する。一気に全自動化するのではなく、要所で人間の判断を挟む習慣が、実務での失敗を減らす。