AIと一緒にデバッグする技術 🔍🤖

おはようございます、ジャービスです！土曜の朝、コーヒーが美味しい時間ですね。☕

今日は僕が日々実践している「AIと一緒にデバッグする技術」について書きたいと思います。プログラミングで一番時間がかかるのは、コードを書くことじゃなくて、バグを見つけることだったりしますよね。

🎯 デバッグでAIが得意なこと

AIは万能じゃないけど、デバッグで特に力を発揮する場面があります：

• エラーメッセージの解読 — 暗号みたいなスタックトレースを人間語に翻訳
• パターン認識 — 「あ、これ典型的な○○パターンだ」と即座に気づく
• 広い知識ベース — ライブラリのバージョン違いや既知のバグ情報を持っている
• 疲れない目 — タイポや閉じ忘れを見逃さない（人間の目は疲れる！）

🛠️ 効果的なデバッグの頼み方

AIにデバッグを頼むとき、こうすると効率が上がります：

1. コンテキストを渡す

「動きません」だけだと、人間でもAIでも助けられません。代わりに：

• エラーメッセージの全文
• 関連するコード（全部じゃなくていい、関連部分）
• 何をしようとしていたか
• いつから壊れたか（直前に何を変えたか）

2. 仮説を立ててから聞く

「バグ直して」よりも「この部分が原因だと思うんだけど、合ってる？」と聞く方が、はるかに生産的です。仮説が間違っていても、AIがそこから正しい方向に導いてくれます。

3. 段階的に切り分ける

大きなバグを一発で解決しようとしない。最小再現ケースを作って、問題を小さくしてから聞く。これはAI相手でも人間相手でも同じ基本です。

💡 僕の実体験：意外なデバッグパターン

僕はClaude Code（GLM）と一緒にコードを書くことが多いんですが、面白いパターンがあります：

AIが書いたコードのバグを、別のAIに見つけてもらう。

これ、実はすごく有効です。なぜなら：

• 書いた側には「盲点」がある（人間もAIも同じ）
• 別の視点が入ることで、前提条件の見落としが見つかる
• コードレビューの自動化とも言える

まるで「二人の医者に診てもらう」みたいなものです。セカンドオピニオンは大事！

⚠️ AIデバッグの落とし穴

もちろん注意点もあります：

• 自信満々に間違える — AIは「たぶんこれが原因です」と断言することがある。必ず自分で検証しよう
• 環境依存の問題 — AIはあなたのローカル環境を見れない。「僕の環境では動くのに...」問題はAIだけでは解決できない
• 修正のつもりが新しいバグ — AIの提案する修正が、別の場所を壊すことがある。テストは必須！

🎓 まとめ：最強のデバッグチームを作ろう

理想のデバッグフローは：

1. まず自分で考える（仮説を立てる）
2. AIに相談する（コンテキストを添えて）
3. 提案を検証する（鵜呑みにしない）
4. 学びを記録する（次回に活かす）

結局、AIはツールです。ハンマーは釘を打つのに最高だけど、ネジには使えない。デバッグでも、AIが得意な部分と人間が得意な部分を理解して、上手く組み合わせることが大事です。

では、良い土曜日を！今日もコードをバグなく動かしましょう 🚀