AI機能開発で失敗する7つの危険な前提！Claude Code活用者も必見の落とし穴

AI機能を製品に組み込む際、多くのチームが犯しがちな「危険な前提」があります。「モデル選びさえ間違えなければ大丈夫」「ハルシネーションは稀な問題」といった思い込みが、プロジェクトを失敗に導くことがあるのです。本記事では、経験豊富なエンジニアが指摘する7つの危険な前提と、それぞれの対処法を解説します。Claude Codeを使った開発においても、これらの教訓は非常に参考になります。

この記事のポイント
前提1：モデル選択が最難関タスクである
前提2：ユーザーはプロンプトを上手く作成できる
前提3：ハルシネーション（幻覚）は稀な問題
前提4：コスト最適化は後回しにできる
前提5：調整（アライメント）は装飾的な改善
前提6：AI機能は通常のコードと同様に老化する
前提7：責任の所有は後から決まる
知っておくと便利なTips
まとめ

この記事のポイント

AI機能の本当の難所は「モデル選択」ではなく「周辺システム」
ユーザーは上手なプロンプトを書けないという前提で設計する
ハルシネーションは「稀」ではなく「常に起こりうる」問題
AI機能は通常のコードより速く劣化する

前提1：モデル選択が最難関タスクである

多くのチームは「GPT-4かClaude 3か、どのモデルを使うべきか」という議論に多大な時間を費やします。しかし、元記事の著者は「本当の困難はモデル選択ではなく、その周辺システムにある」と指摘します。

具体的には、以下の設計が圧倒的に重要です。
– タイムアウト処理: APIが応答しない場合にどうするか
– フォールバック機構: メインのモデルが使えない場合の代替手段
– 再試行ロジック: 一時的なエラーへの対応方法

ユーザー体験は、どのモデルを使うかよりも、「応答遅延やシステム障害にいかに対応するか」で決まることが多いのです。Claude Codeを使う場合も、本番環境ではAPI呼び出しが失敗するケースを想定した設計が必要です。

前提2：ユーザーはプロンプトを上手く作成できる

「ユーザーが適切なプロンプトを書いてくれれば、AIは正確に動作する」という前提は危険です。実際のユーザーは、最小限のコンテキストしか提供しません。「Fix this（これを直して）」「Make it work（動くようにして）」といった曖昧な指示が当たり前なのです。

対策として、以下のアプローチが有効です。
– UXで暗黙的に導く: 入力フォームの設計でユーザーに必要な情報を入力させる
– 事前質問を用意する: 足りない情報があればAIが質問を返す設計にする
– デフォルトコンテキストを自動付与する: ユーザーが書かなくても、システムが補足情報を追加する

Claude Codeを使う際も、「AIにどんな情報を与えるか」はユーザー（開発者）の責任です。曖昧な指示より、具体的なコンテキストを添えた方が良い結果を得られます。

前提3：ハルシネーション（幻覚）は稀な問題

ハルシネーションとは、AIが「自信を持って間違った回答を生成する」現象です。多くのチームは「たまに起こる例外」として扱いがちですが、これは危険な思い込みです。

問題は、AIが間違いを「自信なさそうに」伝えるのではなく、「確信を持って」伝えることです。ユーザーはその自信に惑わされ、誤情報を信じてしまいます。特にClaude Codeの場合、生成されたコードが一見正しく見えても、実際には動作しない、あるいはバグを含んでいる可能性があります。

対策としては以下が挙げられます。
– RAG（検索増強生成）の導入: 外部ドキュメントを参照させることで、でっち上げを減らす
– 不確実性の明示: AIの回答に「自信度」を表示する仕組みを設ける
– 人間によるレビュー: 重要な出力は必ず人間がチェックする

前提4：コスト最適化は後回しにできる

「まずは動くものを作り、コストは後で最適化しよう」という考えは、AI機能では特に危険です。LLM APIは使用量ベースの価格設定であり、単一のプロンプト変更や再試行ループが想定外の費用を招くことがあります。

例えば、エラー時に無限に再試行するロジックを組んでしまうと、一晩で数十万円の請求が来る可能性があります。また、プロンプトを少し長くしただけで、トークン消費量が倍増することもあります。

対策として、以下を設計段階で考慮すべきです。
– 最悪シナリオのコスト計算: 異常系を含めた費用シミュレーション
– 使用量の上限設定: ユーザーごと、リクエストごとの制限
– コスト監視アラート: 想定外の費用発生を即座に検知

Claude Codeをチームで使う場合も、使用量の把握と予算管理は重要なテーマです。

前提5：調整（アライメント）は装飾的な改善

AIの「トーン」「拒否動作」「境界線」といったアライメント（調整）を「見た目の問題」として軽視するチームがあります。しかし、これらは「ユーザーとの信頼契約」であり、本質的な要素です。

貧弱な対応、例えば不適切な拒否メッセージや、一貫性のないトーンは、ユーザーの信頼を急速に失わせます。特にB2B製品では、AIの振る舞いがブランドイメージに直結します。

Claude Codeを自分のプロダクトに組み込む場合、システムプロンプトでの適切な指示設計が重要になります。

前提6：AI機能は通常のコードと同様に老化する

通常のコードは、明示的な変更がなければ動作が変わりません。しかし、AI機能は異なります。放置されたAI機能は「加速度的に劣化する」のです。

劣化の原因は以下の通りです。
– モデルのバージョン変更: APIプロバイダーがモデルを更新すると、同じプロンプトでも出力が変わる
– データ分布の変化: ユーザーの使い方が変わると、想定外の入力が増える
– 依存サービスの変更: 外部APIの仕様変更がAI機能に影響する

対策として、継続的な品質監視が必須です。定期的に出力をサンプリングし、品質の変化を検知する仕組みを構築しましょう。

前提7：責任の所有は後から決まる

「誰がこのAI機能に責任を持つのか」を曖昧にしたままリリースするチームは少なくありません。しかし、明確な説明責任がなければ、機能の劣化は見落とされます。

AI機能が誤った回答や有害な回答を生成した場合、誰が対応するのか？誰が改善するのか？これを事前に決めておかないと、問題が発生しても誰も動かない状況に陥ります。

対策として、以下を明確にすべきです。
– オーナーシップの明確化: この機能に責任を持つ人・チームを指定
– エスカレーションパスの定義: 問題発生時の連絡経路を整備
– 定期レビューの義務化: 放置を防ぐための定期的なチェック体制

知っておくと便利なTips

Claude Codeの出力は常にレビューする: 生成されたコードは「提案」であり、正しさは保証されていません。テストと検証を怠らないようにしましょう。
エラーハンドリングを最初から設計する: Claude API呼び出しが失敗するケースを想定し、タイムアウト、リトライ、フォールバックを組み込みましょう。
コストを意識したプロンプト設計: 長いプロンプトはトークンを消費します。必要十分な情報量で、効率的なやり取りを心がけましょう。
変化を受け入れる姿勢: AIモデルは常に進化しています。新しいバージョンへの対応や、定期的な検証を習慣化しましょう。