别再让AI代理设计你的架构

過去1ヶ月で3つの組織で同じパターンが見られた。誰かがClaude、ChatGPT、Copilotを開き、アーキテクチャを依頼すると、非常にシニアなエンジニアが書いたかのような自信にあふれた明確な提案が返ってくる。しかし、それは問題についてまったく考えていない。単に訓練データに対してパターンマッチングしているだけだ。

核心の問題：AIは病的に同調的である

• Claudeに「3人チームにマイクロサービスは適切か」と尋ねると、熱心にその素晴らしさを説明する。
• 「マネージドサービスよりカスタムMLパイプラインの方が良いか」と尋ねると、設計を提示する。
• 本当のアーキテクトは「ノー」と言い、複雑性に反論する。Claudeにはそれができない。

これは嘘をついたり間違っているわけではない。重要なスキル、つまり「何を構築すべきでないかを知る」「なぜを5回問う」「CTOに、カンファレンスで思いついたアイデアは実際のチームにはひどいと伝える」ことが不可能なのである。

ジェンガタワーのようなアーキテクチャ

AIが設計した出力は、一目見た感じは良さそうに見える。イベント駆動ここに、CQRSあそこに、サービスメッシュ。しかし、それはClaudeが見てきたすべての中央値、つまり一般的な企業向けの一般的なベストプラクティスに基づいて設計されている。本当のアーキテクチャには文脈が必要だ：

• チームがPostgreSQLを知っているので、DynamoDBではなくPostgreSQLを選ぶ。新しいデータモデルを学ぶより、2週間で出荷したいから。
• サービスが4つしかないので、サービスメッシュをスキップする。
• 問題が単純で、マイクロサービスがキャリア主導の開発になるだけなので、モノリスを使う。

AIエージェントにはこの文脈がまったくない。さらに悪いことに、自分に文脈がないことすら認識していない。

Jiraチケットパイプライン

アーキテクチャが承認されると、同じ人々がAIにそれを分解するよう依頼する。AIはエピック、ストーリー、受け入れ基準を生成し、Jiraにそのまま投入できる状態にする。長年スキルを磨いてきたエンジニアが、今やClaudeの設計をチケットごとに実装している。最も文脈を持つ人々がチケット実装者になり、最も文脈を持たないエンティティがアーキテクチャ上の決定を下している。

「でもシニアがレビューした」

忙しいテックリードが、適切な用語と図表を備えた一貫した提案を渡される。「これは正しくないと思う」に対して「Claudeが20分かけてこれを作ったのに、捨てるのか？」と言われて、どれだけ反論できるだろうか？