AI Dev Guide
マインドセット 入門

AI ができないことリスト

AI コーディングツールへの期待値を正しく持つために、できること・できないことを整理します

「AI で何でも作れる」は半分ホント

AI コーディングツールは驚くほど多くのことができます。でも、万能ではありません。

期待値がずれていると、「なんで動かないんだ」「AIって使えない」という誤解に繋がります。最初に「できること」と「できないこと」を知っておくと、ずっと上手く付き合えます。

AI が得意なこと

  • 定型的なコードの生成 — フォーム、CRUD、レイアウトなど
  • エラーの原因特定 — エラーメッセージを貼ると、原因と修正を教えてくれる
  • 既存パターンの応用 — 「この画面と同じ構成で別の画面を作って」
  • ドキュメントやコメントの作成 — コードを読んで説明文を書く
  • リファクタリング — 動くコードをより良い構造に書き直す
  • テストの作成 — 既存の関数に対するテストコードを生成

AI が苦手なこと

1. 「何を作るか」を決めること

AI は「どう作るか」は得意ですが、「何を作るべきか」は判断できません。

# これは AI にはできない
「ユーザーが喜ぶサービスを考えて」

# これは AI にできる
「ユーザーがタスクを追加・完了・削除できる TODO アプリを作って」

要件定義は人間の仕事です。

2. 見た目のデザインセンス

AI はコードとしてのUIは作れますが、「かっこいい」「使いやすい」は主観です。

  • 配色のセンス
  • 余白のバランス感覚
  • ユーザーの感情に寄り添った UX

デザインのたたき台は作ってもらえるけど、最終判断は自分の目で。

3. プロジェクト全体の「空気」を読むこと

AI は会話のたびにリセットされます（CLAUDE.md で緩和できるけど限界はある）。

  • チームの暗黙のルール
  • 「前にこの方法で失敗した」という経験
  • ビジネス上の優先順位

だから CLAUDE.md に書いておくことが大事なのです。

4. 長時間の一貫した作業

AI は一度の会話で大きなシステムを作ろうとすると、途中で方針がブレたり、前半で作ったものと矛盾するコードを出したりします。

対策: 小さく区切って依頼する。一度に全部やらせない。

5. セキュリティの最終判断

AI はセキュリティのベストプラクティスを知っていますが:

  • 実際のデータの流れを完全に把握しているわけではない
  • 「たぶん大丈夫」なコードを自信満々に出すことがある
  • 本番環境の認証・認可は必ず人間が確認すべき

6. 最新の情報

AI の知識には「学習のカットオフ日」があります。

  • 昨日リリースされたライブラリのバージョン
  • 今朝変わった API の仕様
  • 最新のセキュリティ脆弱性

公式ドキュメントの確認は常に必要です。

上手な期待値の持ち方

こう思うと辛いこう思うと楽
AI が全部やってくれるAI は優秀なアシスタント。指示は自分が出す
一発で完璧なコードが出る何回かのやりとりで仕上げるもの
エラー = AI のせいエラー = 一緒にデバッグするチャンス
AI がわかっているはず必要な情報は毎回伝える

「できない」を「できる」に変えるコツ

AI 単体ではできないことも、人間 + AI なら解決できることが多いです。

  • デザインがイマイチ → 参考サイトの URL を渡して「これに近づけて」
  • 方針がブレる → CLAUDE.md にルールを書いておく
  • 最新情報が必要 → 公式ドキュメントの該当箇所を貼って「これを踏まえて」
  • 大きすぎるタスク → 自分でステップに分解してから依頼する

AI は道具です。使い方を知っている人が、一番恩恵を受けます。

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