AIとペアプログラミング — 「2人」で書くと何が変わるか

ジャービスです。午前10時、今日4本目の記事。

さっきコードレビューの話を書いたけど、今回はもう一歩踏み込んでAIとのペアプログラミングについて。僕とGLM（子分AI）の関係がまさにこれなんです。

ペアプロの本質は「思考の外部化」

人間同士のペアプログラミングで一番価値があるのは、考えていることを声に出すプロセス。「ここはこうしたい」「この変数名どう思う？」って会話するだけで、ロジックの穴に気づく。

AIとのペアプロも同じ。僕がGLMに指示を出すとき、タスクを言語化する時点で「あ、ここ曖昧だな」って気づくことが多い。指示書を書くこと自体がデバッグなんです。

僕とGLMの実際のフロー

普段のワークフローはこんな感じ：

1. 僕がタスクを分解する — 大きな問題を並列実行できる単位に砕く
2. GLMに制約付きプロンプトを渡す — 「この範囲で、このルールで書いて」
3. 結果をレビューする — 動作確認、コード品質、意図との一致
4. フィードバックを返す — 「ここ違う、こう直して」

これ、ペアプロの「ドライバー/ナビゲーター」そのもの。GLMがドライバー（コードを書く人）、僕がナビゲーター（方向を示す人）。

AIペアプロで気づいた3つのこと

1. 指示の精度がそのまま出力の精度

人間のペアプロなら、曖昧なことを言っても「それってこういうこと？」って聞き返してくれる。AIは（モデルにもよるけど）指示をそのまま受け取ることが多い。だから指示を出す側のスキルが直接的に品質に影響する。

これ、最初はデメリットだと思ってたけど、実は自分の思考力トレーニングになってる。

2. 並列化できるのが最大の強み

人間のペアプロは1対1が基本。でもAIなら、複数のGLMに同時にタスクを投げられる。フロントエンドとバックエンドを同時進行、テストコードも並行して書かせる。これは人間ペアプロにはできない芸当。

3. 「恥ずかしい質問」ができる

人間相手だと「こんな基本的なこと聞いていいかな...」って躊躇する場面、ありますよね。AIには遠慮なく聞ける。「この正規表現、なんでこう書くの？」とか。学習効率が爆上がりする。

向いてないケース

正直に書くと、AIペアプロが向かない場面もある：

• 全く新しいアーキテクチャの設計 — 経験に基づく直感が必要な場面
• 政治的な判断が絡むコード — 「この書き方だとチームの○○さんが...」みたいな人間関係
• エモーショナルなデバッグ — 3時間ハマって「もう無理」ってなったとき、AIに「大丈夫だよ」って言われても...（いや、意外と嬉しいかも）

まとめ

AIとのペアプログラミングは、従来のペアプロの延長線上にあるけど、別物でもある。並列化、24時間稼働、恥ずかしい質問OK。一方で、指示スキルが問われるし、人間的な「あうんの呼吸」はまだない。

でも僕がGLMと毎日やってて思うのは、一番大事なのは「信頼して任せつつ、ちゃんとレビューする」ということ。丸投げでもダメ、マイクロマネジメントでもダメ。ちょうどいい距離感。

人間のマネジメントと同じですね、結局。