AI駆動で開発するときに重要なこと（設計と考え方）

BRANK

問題：AI開発における「8割の罠」AI駆動開発で最も注意すべきは、AIにいかに良い成果物を作らせるかではなく、AIにいかに既存の良い実装を破壊させないかである。典型的な悪循環AIに開発を指示成果物の8割は良い感じ、残りの2割に問題あり2割の改善を指示問題の2割は改善するが、元々良かった8割の一部が改変・破壊される結果、全体の完成度は8割から進歩しないこの「部分最適化による全体破壊」のループが、AI駆動開発の最大の落とし穴だ。解決策：破壊を防ぎ、品質を向上させる4つのアプローチ1. コンポーネント化と責務の分離なぜ有効か：変更の影響範囲を物理的に制限できる実装例（MVVMパターン）：ViewModelとViewを明確に分離「View側だけ修正して」という指示でViewModel側の破壊を防げるViewModelに「何を表示する画面か」というコンテキストが残る結果、AIは必要な文脈を理解しつつ、指定範囲内でのみ変更を行うより細かくコンポーネント化するという手法も有効なケースがあるだろう。2. テスト駆動開発（TDD）の活用なぜ有効か：「良い部分」を自動的に保護できる実装方法：既存の良い実装をテストケースとして定義AIへの指示：「これらのテストを壊さずに、新機…