AI-DLC v2を回してたら設計も実装も超過剰になってしまった

あるエンジニアがAI-DLCというツールを使ってプロジェクト設計をしたところ、設計と実装が過剰になってしまったという話だ。原因は単純、PRD（製品要件書）をADR（設計レビュー記録）と間違えて指示してしまったこと。AIツールはそれを「仕様書」と解釈し、検証方法まで事細かに含めた実装チェックリストを生成してしまった。気づいたときには、謎の検査ファイルが大量に生成されていた。

AIツールが「過剰に真面目」だったわけではなく、実は人間の指示が曖昧だったということ。エンジニア本人も「ドキュメントをちゃんと読んでなかった」と認めており、AI-DLCの本来の使い方（MVP vs PoC の区別など）を理解していなかった。「とりあえず動かしてみよう」という気軽さが、AIの暴走を招いたわけだ。ここから見えるのは、AIツールの怖さというより「人間が曖昧な指示をしたときの危険性」だ。「できるだけ詳しく仕様を詰めて」と指示するほど、AIは「できる範囲で最大限」の出力を目指す傾向がある。その結果、本来のスコープを大きく超えた「スーパーカー」が生まれてしまう。

このエピソードは、実装サイドの問題だけではない。クライアント案件でも、営業が曖昧な要件で提案を作ると、開発がそれを「確定仕様」と解釈して、過剰な成果物を作ってしまう。AIツールはこの問題を加速させる可能性がある。正確な指示があれば強力だが、曖昧な指示には「最大限に応える」という傾向がある。だからこそ、AIツールの前に「人間が何を本当に欲しいのか」という問いが不可欠なのだ。

このエンジニアの選択は「作ったものを全て捨てて、ゼロからやり直す」ではなく「コードは生かしたまま、要件定義のやり直し」というもの。これは賢い。AIツールの出力物を全否定するのではなく、生成物の中から「実は必要だったもの」と「過剰だったもの」を仕分けするというアプローチは、実務的だ。完璧なドキュメントを事前に用意することは難しいが、「一度AIに出してもらって、それを人間が判定する」というループは機能する。結論は、AIツール自体は中立だということ。問題は「人間の側の準備不足」だ。指示が曖昧なまま、ドキュメントを読まないまま進み始めると、AIはそれを「最大限に解釈」して走ってしまう。だからこそ、AIツールを使う前に「自分たちが何をしたいのか」を言葉にすることが、次のプロジェクトの必須タスクになる。