AIツールと活用
AI の修正が堂々巡りするのは、「もっと洗練させて」が比べられないから
AI に手直しを頼むほど遠ざかっていくとき、たいていの原因はプロンプトの出来ではなく、違いの見えないフィードバックにある。「もっと自然に」「もっと洗練させて」には十通りの解釈がある。毎回伝えるのは三つだけにする。残すもの、目に見える一つの変更、触れてはいけない部分。そして AI に二つの版を出させて比べ、どの版も残しておく。
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開発と技術
AI にデータの空欄を 0 として数えさせない
表計算の空欄は、まだ入力されていない、該当しない、取り込みに失敗した、のどれかかもしれず、0 と同じではない。AI に集計させる前に、各列の空欄を「0 と確認済み」「不明」「対象外」の三つに分け、割合を出すときは、どの分母を使い、欠けた値がいくつあるかを一緒に示す。
開発と技術
AI に速いコードを自動で探させる前に、何をもって「より良い」とするかを書いておく
Google の AlphaEvolve のようなツールは、大量のコードの版を自動で作り、最も点数の高いものを選ぶ。見ているのは評価プログラムが測れるものだけで、測られていない条件は犠牲になりうる。任せる前に、基準、点数、破ってはいけない制約、停止条件、承認する人を書き出しておく。
開発と技術
AI が出したコード変更の第一版は試し見積もり。本当の請求はレビューと保守にある
AI によってコードの第一版を書くのは安くなったが、それをレビューし、半年後に保守するコストは下がっていない。第一版は試し見積もりとして使い、AI との対話記録を見ずに説明できる人と、保守を引き受ける人がいてから取り込む。
セキュリティ
脆弱性の優先順位は点数だけで決めず、まず実行経路と外部からの入力を調べる
スキャンの点数が測っているのは脆弱性そのものの深刻さで、自分のシステムでの緊急度ではない。順位を決めるときは、外ですでに悪用されているか、自分のサービスがそのコードを実行するか、外部からの入力がそこに届くかを順に問う。AI は警告ごとに証拠をまとめられるが、警告を閉じるのは人が決める。
AIツールと活用
長時間の AI タスクの費用は、再試行とコンテキストの読み直しに消えている
モデルの単価は下がり続けているのに、長時間タスクの請求額は想定を超えがちだ。費用の多くは、毎ステップのコンテキスト再送と失敗後のやり直しに使われている。だから上限は、モデルの外側のプログラムで、タスク全体で共有する一つの予算として管理する。
セキュリティ
AI ワークフローツールに問題が起きたら、まず流れの中にどの鍵があるかを調べる
AI ワークフローツールが露出したとき、危ないのはツールそのものだけではない。それぞれの流れに保存され、呼び出せる認証情報だ。まず入口を閉じ、ログを保全し、「どの流れがどの鍵を持っていたか」で入れ替えの順番を決め、再発行のときに権限も絞る。
セキュリティ
Mac にパスワードを求められたら、見た目では本物か偽物か見分けられない。直前に何をしたかで考える
クリップボードのツールになりすます Mac のマルウェア PamStealer は、「Maccy が変更を加えようとしています。許可するにはパスワードを入力してください」という画面を出し、間違えると正しいパスワードを得るまで何度も求める。見た目では見分けられない。判断の手がかりは状況だ。直前にパスワードの要ることをしたか、この App はどこから来たか。説明できないなら、まずキャンセルを押す。
開発と技術
AI クローラーを止めるかどうかは、それが何をしに来たかで決まる
サイトの内容を取りに来る AI クローラーには、検索のために索引を作るもの、利用者のためにその場でページを読むもの、モデルの学習に使うものがある。サイトとやり取りするものがまるで違うので、「AI を止めるか」というスイッチ一つでは決めない。用途ごとに初期ルールを決め、最も守るべきページを選び出す。
AIツールと活用
AI で作ったグラフは、数か月後に同僚が作り直せるようにしておく
Anthropic が科学研究向けの AI 作業台 Claude Science を出した。売りは、どの図にもそれを作ったコード、実行環境、対話の全記録が付くことだ。どんな AI の分析ツールも同じ問いで判断できる。数か月後にこの図を受け取った同僚が、AI に聞かずに作り直せるか。
開発と技術
AI が書いたコードをスマホでマージする前に、リポジトリの規則に関所を任せる
Cursor の iPhone アプリでは、スマホから AI のコーディングエージェントを動かし、変更の差分を見て、エージェントが終わればそのままマージもできる。スマホは作業を始めたり進み具合を追ったりするのに向いているが、小さな画面と細切れの時間でマージを押すのを、その場の自制心だけに頼るべきではない。「どの変更はマージできないか」を先にリポジトリの保護規則に書いておく。
ワークフロー自動化
AWS FinOps Agent は費用が急増した理由を突き止められる。担当者にたどり着けるかは、先に書いておくもの次第
AWS FinOps Agent は、クラウド費用の異常を調べ、どの設定変更が原因かを突き止め、Slack や Jira に送れる。だが報告にある「担当者」が正しいかどうかは、アカウントとチームの対応表を先に渡しているかで決まる。導入する前にこの対応表を書き、そのうえでどの結果をチャンネルに流し、どれをチケットにするかを決める。
ワークフロー自動化
Apple のハードが AI の影響で値上げ。買い替えの理由は、いま詰まっている仕事から考える
Apple は、AI データセンターがメモリの供給を奪っているとして、Mac と iPad の価格を引き上げた。値上げであなたに必要なものが変わったわけではない。「将来の AI 機能のために先に買い替える」ことが高くなっただけだ。買い替えの理由は、新しい価格や AI の宣伝からではなく、いま毎週詰まっている仕事から考える。
AIツールと活用
知り合いからの緊急電話は、声だけで本物かどうかを判断しない
Android の偽着信検出は、電話が知り合いのスマートフォンから本当にかかってきたかを確かめられるが、電話の向こうが本人かどうかはわからず、「番号を変えた」という話も止められない。頼れる防御は家族の決まりだ。お金や認証コードを求める依頼は着信中に済ませず、切ってから、もともと知っている番号にかけ直す。
AIツールと活用
Windows の AI PC を買う前に、毎日使うソフトが Arm でネイティブに動くかを確かめる
NVIDIA の RTX Spark は、Arm のプロセッサー、強力なグラフィックスのチップ、最大 128GB の共有メモリを Windows のノートパソコンに持ち込み、手元で AI を動かすことを売りにしている。だが Arm の構成に替わると、毎日使うソフト、プラグイン、ドライバーがすべてネイティブに動くとは限らない。買う前に自分の道具の一覧を一つずつ照らし合わせ、毎週待たされている仕事で実際に試す。
開発と技術
Python のログが十分かどうかは、前回の障害の記録を再生してみればわかる
ログのよしあしは、何行書いたかではなく、ログだけで、いつ、どこで、何が起き、そのときどんなデータを扱っていたかに答えられるかで決まる。前回の障害を一度再生すれば、何が足りないかがわかる。Python に組み込みの logging でほとんどできる。Loguru に替えると主に設定の手間が省けるが、既定でエラーの記録に変数の値を書き込む点に気をつける。