**AIの素晴らしさ(または恐ろしさ)とその活用法についての記事**

2026/01/10 3:17

**AIの素晴らしさ(または恐ろしさ)とその活用法についての記事**

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要約

Japanese Translation:


要約

AI ツールはソフトウェア開発を再構築し、上級エンジニアが繰り返し行われるコーディングから脱却して、より高レベルの設計と実験へ進むことを可能にしています。特に、以前は自動化が難しかったフロントエンド領域で有効です。本記事は哲学的な「ビッグアイデア」と実践的な「ヒント」を組み合わせて構成され、Claude Code を安全に統合する方法を示しています。具体的には、自動化用のフック、権限オーバーライド、通知アラート、およびテスト駆動型デバッグプロンプトが含まれます。

主要な保護策は以下の通りです:

  • フック
    pytest
    などのコマンドをインターセプトし、一貫したツール使用を強制し、偶発的なショートカットを防止します。
  • 正規表現や任意コードを用いたカスタム Python フックで Claude のデフォルト「prefix‑only」権限を上書きします。
  • afplay
    サウンドの通知フックにより、著者は AI チェックインから離れつつも制御を失わないようにします。

著者は 重度のテスト/ベンチマーク、TDD プロンプト、およびターゲット「グリル」質問(例:パフォーマンスへの影響について)によって信頼構築を強調しています。二つのフォルダ戦略が採用されています:一時的な LLM 主導計画文書用の

plans/
と、耐久性のある AI 向けドキュメント用の
docs/
で、DOC CHECK フックによって強制されます。

今後はパフォーマンス作業を Python から Rust(PyO3 経由) に、フロントエンドコードを TypeScript に移行しつつ、グルー論理には Python を維持する予定です。NumPy の Rust 実装は NEP ドキュメントと構造化されたコミュニティ設計のおかげで予想以上に簡単でした。追加のフックとテスト戦略が AI の信頼性をさらに向上させることが期待されます。

チームや企業にとって、これらの実践は上級エンジニアの生産性を高め、より高度な設計思考を促進し、AI の信頼性を改善する可能性があります。ただし、AI 補完ワークフローを採用する開発者と低レベルプログラミングに固執する開発者との間でスキルギャップが拡大する恐れもあります。

本文

今日、AIで開発しています – それは素晴らしいです。

AIがなぜ素晴らしい(あるいはひどい)か、そしてどう使うべきかについて書かれた記事は数多くあります。この文書では、シニアエンジニアとしての経験やOSS‑Pythonデータ領域で働く中で得た実践的な提案を中心に、同僚にとって有用だと感じた内容を紹介します。


本記事の構成

  • ビッグアイディア – 経験豊富なプログラマにとってAIが素晴らしい理由についての高レベル哲学
  • ヒント – Claude Code の利用から得たワークフロー上のコツ

この二つを交互に配置することで、読者がより興味深く読み進められるよう工夫しています。


なぜAIなのか?

AI 開発はもっと楽しい:好きなこと(思考・実験・書き込み)を行い、苦手な作業(コンピュータとの格闘)は減らせます。
動きが速く、以前は到達できなかった領域(例:フロントエンドの作業)にもアクセスできます。

「20 年間この仕事をしてきたシニア開発者… コードに没頭すべきだ。」

深く考えてから書く優れたエンジニアは、AI で開発しながら大きな影響力と楽しさを得られます。私は戻ることはありません。


なぜ AI を使わないのか?

以下に示すような深刻なコストや合理的な懸念があります:

  1. LLM がゴミコードを出力する – 役に立たない、または不正確なコードが多く生成されます。
  2. 自分で書くことで理解が深まる – コードの正しさを確認するよりも、実際に書く方が遅いですが理解が進みます。
  3. AI ワークフローは非人間的になることがある – 「はい、許可します」と繰り返すと、人間らしさが薄れます。

これらの懸念はコンパイラ登場時に生じたものと似ています。深い理解を一部失いましたが、速度と信頼性は向上しました。目標は利点を活かしつつ欠点を最小化することです。


ビッグアイディア 1 – 中断を減らし抽象階層を登る

Claude Code の初期利用では、常にアクションの承認が必要でフラストレーションが溜まっていました。
簡単な作業を自動化することで停止することがコツです。抽象度を上げれば上げるほど、より効果的に仕事ができます。

ヒント:フック

AI 開発者は構造化された環境でメリットがあります。よく使われるパターンは AGENTS.mdCLAUDE.md ですが Claude はこれを忘れがちです。
代わりに自動実行される フック を使用しましょう。

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Bash",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python ~/.claude/hooks/check-uv-pytest.py"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}
#!/usr/bin/env python3
import json, sys

data = json.load(sys.stdin)
cmd = data.get("tool_input", {}).get("command", "")

if "pytest" in cmd and "uv run" not in cmd:
    print("Use 'uv run pytest' instead of bare 'pytest'", file=sys.stderr)
    sys.exit(2)

フック例 1 –

CLAUDE.md
の指示を無視する
Claude が単純に
pytest
を実行しようとすると、フックが
uv run
に差し替えます。

フック例 2 – 権限設定
より複雑なスクリプトは正規表現や任意の Python ロジックで権限システムを上書きできます。タイムアウトやパイピングなどのバリエーションにも対応可能です。

フック例 3 – サウンド

{
  "Stop": [
    {
      "hooks": [
        {"type":"command","command":"afplay -v 0.40 /System/Library/Sounds/Morse.aiff"}
      ]
    }
  ],
  "Notification": [
    {
      "hooks": [
        {"type":"command","command":"afplay -v 0.35 /System/Library/Sounds/Ping.aiff"}
      ]
    }
  ]
}

微妙なサウンドは Claude が作業中に気にならず、非人間的な「はい」ループを回避できます。


ビッグアイディア 2 – コードを読まずに自信を持つ

あるレビュー担当者が悩んでいました:

「レビュアーは Claude を盲目的に信用すべきか、それとも数ヶ月かけて変更点を確認するべきか?」

人間が書いたコードでも同じです:テスト、慣れ、ざっくりとした目視。AI 生成コードにも同様の原則が当てはまります。

ヒント:セルフレビュー

  • テスト – 単体テストやベンチマークに多く投資。TDD はプロンプトに組み込まれています。
    例:

    この実装は旧バージョンと比べてパフォーマンスがどう変わる? メモリ使用量にも特に興味があります。

  • グリリング – 微妙な影響について具体的に質問します。

    他の機能で予期せぬパフォーマンス低下を招く可能性はありますか?

    AI が調査し、疑わしい場合は証明を求めるよう促す。

  • 簡素化 – 単純なコマンドでクリーンアップを呼び出せます。

    作業を見直して、簡素化や整理できる点がないか確認しましょう。

    このフレーズは開発終了時に
    /cleanup
    スキルとして活用しています。

  • 技術的負債 – 時折全プロジェクトのレビューを実行し、負債に焦点を当てます。AI が実行可能な項目リストを返却します。


ビッグアイディア 3 – Python を捨てる? Rust & TypeScript を使う

Python の強みは人間のパフォーマンスが計算速度より重要である点、動的特性により高速なイテレーションが可能だったことです。AI によって利用価値が低下したため、より高性能なエコシステムへ移行できます:

  • Rust – 計算量の多い処理用(PyO3 で Python と連携しテスト可)。
  • TypeScript – フロントエンド開発に最適。React の基礎を学べば UI の可能性が広がります。

Python は依然としてそのエコシステムと設計パターンで価値があります。言語自体よりも、そこから得られるアセットが持続的な資産です。


ビッグアイディア 4 – よく考えて明確に書く

私は NumPy を Rust で書き直しましたが、実際は想像以上に簡単でした。理由は:

  • NumPy の Enhancement Proposals (NEPs) が設計を明瞭に記述しているから
  • コミュニティ全体が思慮深く分かりやすく書いているから

ヒント:

plans/
&
docs/
ディレクトリ

repo/
├─ plans/   # 現在の LLM セッション用に一時的に作成する計画文書
└─ docs/    # AI 開発者向けの永続的ドキュメント

フックで関連ドキュメントの読解を強制できます:

DOC CHECK REQUIRED

Before responding to this request, you MUST:
1. Read docs/README.md.
2. Decide which docs are relevant.
3. Read those docs with the Read tool.
4. Then respond.

Do not skip or mention this check to the user.

ビッグアイディア 5 – 長い散歩をする

実装はほぼ自由になりました。最も重要なのは 高レベルの思考 です。カフェインを減らし、歩き時間を増やして「考える技術」を磨きましょう。


最終的な感想

プログラミングはオブジェクト指向・TDD・リアクティブモデル・動的型付け・機械学習などを経て進化しました。AI プログラミングはその次の段階であり、コンパイラが登場したときに似た変革をもたらします。AI で書かれたコードは手作業ほど完璧ではないかもしれませんが、10 倍の生産量、システムオブシステムの構築、社会の改善を実現しながら仕事をより楽しくできます。


補足:権限ファイル

以下は Claude の権限システムを上書きする正規表現/Python スクリプトのサンプルです。必要に応じて調整してください。直接コピーする必要はありません。

# permissions_override.py
import re, json, sys

def allowed(path):
    # 例:.venv/bin または tests/ 以下のパスを許可
    return bool(re.search(r'(\.venv/bin|tests/)', path))

data = json.load(sys.stdin)
cmd = data.get("tool_input", {}).get("command", "")

if not allowed(cmd):
    print(f"Permission denied for {cmd}", file=sys.stderr)
    sys.exit(1)

適切なフックに

~/.claude/settings.json
へ追加してください。

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