# AIコードが動かない！絶望を希望に変える「3往復デバッグ術」

「またか…」

画面に表示された真っ赤なエラーメッセージを前に、僕はPCの前で固まっていました。納期が迫るプロジェクトで、少しでも効率化しようとAIに書かせたはずのコードが、まさかの沈黙。何度AIに「直して！」と投げても、的外れな修正案ばかりで一向に解決の糸口が見えません。

『AIを使えば、もっと早く、もっと簡単に…』

そんな期待は、あっという間に焦りと無力感に変わっていきました。「こんなはずじゃなかった…なぜ私だけがこんな目に？」疲労困憊で徹夜デバッグを強いられ、結局は自力で修正。もう二度とAIには頼るまい、と心に誓ったはずなのに、数週間後にはまた同じ過ちを繰り返していました。まるで呪縛のように、AIコードのエラーに振り回される日々。

正直、AIは賢いフリをしているだけで、結局は人間の手間を増やすだけなのではないか？そんな疑念すら湧いていました。家族の顔が頭をよぎります。「このままじゃ、大切な週末も潰してしまう…」

AIは「完璧な答え」を出す機械じゃない。「最高の対話相手」だ

ある日、僕はふと気づきました。もしかして、AIが悪いんじゃない。僕の「AIへの頼み方」が間違っているんじゃないか、と。

それは、ベテランの先輩エンジニアが言っていた言葉を思い出した瞬間でした。「AIは知識は豊富だけど、まだ新人の域を出ない。人間がしっかりリードしてやらないと、真価は引き出せないよ」。そして、ある技術系カンファレンスで聞いた「AIは質問の質でアウトプットが180度変わる」という専門家の言葉。

AIとの対話は、まるで経験豊富なベテランエンジニアとのペアプログラミング。最初は意図が伝わりにくくても、対話を重ねることで、お互いの理解が深まり、より良い解決策にたどり着く。あるいは、初めての海外旅行で、ガイドブックを渡されて「あとは勝手に楽しんで」と言われるようなものか、具体的な目的地や困りごとを段階的に伝えながら旅をするようなものか。その違いは歴然です。

この気づきから生まれたのが、AIコードのエラーを確実に修正に導く「3往復デバッグ術」です。もう、AIに振り回されるのは終わりにしましょう。あなたがAIを「使いこなす」番です。

絶望を希望に変える「3往復デバッグ術」

AIが出したコードが動かない時、ただエラーメッセージを投げつけるだけでは、AIは「木を見て森を見ず」の状態。必要なのは、段階的に情報を与え、AIの理解を深めていくプロセスです。

【1往復目】状況説明とエラーの提示

目的: AIにコードの全体像と、最初の問題点を認識させる。

プロンプトのコツ:

「このPythonコードで、〇〇（達成したい目的）をしようとしています。しかし、実行すると以下のエラーが出ます。どこがおかしいでしょうか？」

“`python

エラーが出ているコードの一部、または全体

“`

エラーメッセージを全てコピー＆ペースト

“`

ポイント: AIは賢い新人エンジニアです。まずは「何をしたいのか」「何が起こっているのか」を明確に伝えましょう。コード全体を提示するのが難しい場合は、エラーに関連する部分だけでも構いません。AIは提案をしてくれますが、まだ完璧ではありません。

【2往復目】試行錯誤と追加情報

目的: AIの最初の提案を試した後、さらに具体的な状況や試したことを伝える。

プロンプトのコツ:

「ご提案いただいた修正案（〇〇の部分）を試しましたが、まだエラーが解消されません。今度は以下のエラーが出ます。また、〇〇（自分なりに試したことや推測）も試しましたが、ダメでした。他に考えられる原因はありますか？」

“`python

修正後のコード

“`

新しいエラーメッセージ（または変化がないことを明記）

“`

ポイント: AIはあなたの試行錯誤を知りません。あなたが何を試し、どんな結果になったかを伝えることで、AIはより深く問題を掘り下げられます。まるで、医者に症状だけでなく、飲んだ薬やその効果を伝えるかのようです。「なぜこのエラーが出るのか？」といった疑問を具体的に投げかけるのも有効です。

【3往復目】環境と制約の共有

目的: AIに最終的な判断材料を与え、環境に依存する問題や複雑なロジックを解決させる。

プロンプトのコツ:

「これまでのやり取りを踏まえ、このコードが動かない根本的な原因を探したいです。私の開発環境はPython 3.9、OSはmacOS Venturaです。このコードは〇〇（特定のライブラリやフレームワーク）と連携しており、〇〇（特定の制約や要件）を満たす必要があります。これらの情報を考慮し、最終的な解決策を教えてください。」

“`python