AIに実装させる前に、どんな質問をすれば“勝手に推測”されない？

結論（Conclusion）

聞くべきなのは「背景」より 意思決定を仕様に固定する質問。

• 誰が使う？権限は？
• 何はやらない？（スコープ外）
• 受け入れ条件は？（どうなったら完了？）
• 失敗時の挙動は？（タイムアウト/再試行/部分成功）
• 絶対条件は？（セキュリティ/速度/コスト/運用）

「何が欲しい？」だけ聞くと、AIは残りを全部推測して事故る。

Implementation examples may be available on DevSnips.

背景（Explanation）

AI実装は速いが、曖昧さも同時に増幅する。 穴がある仕様は、AIが“親切に”埋める。 そしてその埋め方がよく外れる。

• UIで隠してるだけの“認可”が崩れる
• タイムアウト/レート制限がなくて本番で死ぬ
• ログにPIIやトークンが混ざる
• 真実のソース（DB/キャッシュ/API）が曖昧で整合性が壊れる

質問リストは手続きを増やすためではない。 事故を防ぐコントロール面を作るため。

実務手順（Practical Guide）

2パスで回す。

• パス1（流入/基本）： 意図・スコープ・成功条件を固める
• パス2（実務者）： 制約・運用・失敗挙動を固める

パス1：意図とスコープ（最低限）

1. 誰が使う？

• ペルソナ：社内管理者/有料ユーザー/匿名？
• 権限：ロール/組織/プロジェクト単位？

2. 目的は1文で？

• 「ユーザーがXできて、Yを達成できる」

3. スコープ外は？

• “やらないこと”を3〜5個、明記する

4. 成功条件は？

• 指標、受け入れ条件、または具体テスト

5. 例はある？

• 入出力のサンプル、スクショ、payload

パス2：制約と運用（本番で壊れる部分）

6. セキュリティ境界は？

• 認証/認可
• PII/秘密情報（ログに残さないもの）
• 許可する外部連携/ドメイン

7. 速度/コスト予算は？

• p95レイテンシ
• トークン予算（LLM利用時）

8. 失敗時の挙動は？

• タイムアウト
• 再試行/バックオフ
• 冪等性
• 部分成功か、失敗で止めるか

9. リリースとロールバックは？

• フィーチャーフラグ？
• 段階リリース？
• 戻すトリガー？

10. 観測（見える化）は何が必要？

• ログ
• メトリクス
• アラート

判断基準：AIに丸投げしていい仕様か？

最低でもこの3つに答えられるなら、AIに実装を委譲して良い。

• 受け入れ条件（テスト）は何？
• 失敗時の挙動は何？
• セキュリティ境界（権限/PII）は何？

どれかが「後で考える」なら、フル実装は委譲しない。

失敗パターン（Pitfalls）

• スコープ外がない → スコープがAIの都合で広がる
• 期限だけ決めて成功条件がない → ずっと終わらない
• 非機能要件が抜ける → 遅い/高い/危ない
• 失敗挙動が未定義 → 最初のタイムアウトで障害
• ロールバックがない → 安全に出せない

チェックリスト（Checklist）

• [ ] ペルソナが特定できている
• [ ] 権限モデルが書かれている（ロール/組織/スコープ）
• [ ] 目的がユーザー価値として1文で書けている
• [ ] スコープ外リストがある（3〜5個）
• [ ] 入力が列挙されている（API/UI/イベント/バッチ）
• [ ] 出力が列挙されている（DB/レスポンス/UI/ログ）
• [ ] 入出力の具体例がある
• [ ] 受け入れ条件がテスト可能
• [ ] セキュリティ制約が明記されている（PII/秘密情報/ログ）
• [ ] レイテンシ予算がある（p95/p99）
• [ ] コスト予算がある（トークン/外部API）
• [ ] 失敗時の挙動が決まっている（タイムアウト/再試行/冪等）
• [ ] リリース計画がある（フラグ/段階/ロールバック）
• [ ] 観測計画がある（ログ/メトリクス/アラート）

FAQ

Q1. それって要件定義では？

そう。ただしAI実装で破綻しやすい決定点に絞って“最小セット”に圧縮している。

Q2. まだ答えられない項目があるときは？

その時点でフル実装を委譲しない。まずはAIに「設計案を2〜3個出して比較」させて、制約を確定してから実装する。

Q3. 毎回ぜんぶ聞く必要がある？

毎回パス1は必須。パス2は、認可/決済/PII/外部API/本番ユーザー向けの機能なら必ずやる。

内部リンク（Internal links）

• 親記事（Hub）：AI開発：まずはここから
• 関連記事：
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  • 認可（IDOR）を潰すチェックリスト
  • 文章のAI臭を消すチェックリスト

参考（一次情報）

• IEEE 830（requirementsの古典）: https://ieeexplore.ieee.org/document/720574

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