このレッスンの到達目標
問題を他者が再現できる形にして、仮説を検証する。
音声とインタラクティブ図解で学ぶ音声を再生すると、下のインタラクティブ図解と本文の段落ハイライトが連動して動きます。
HYPOTHESIS & ROLLBACK MONITOR · AUDIO & INTERACTIVE
AI修正スパイラル検知・最小再現切り分け・ロールバック検証器
「直すたびに認証など無関係なファイルまで壊れる」状況を再現し、闇雲な再指示と、確認済みベースラインからの仮説検証を比較します。
観測事実と停止判断⚠️ 闇雲な連続修正（破綻スパイラル）
「直して」と繰り返すうちに無関係な認証ファイルまで書き換わり、最後に動いていた状態へ戻せなくなります。
専門家へ引き継ぐ相談材料危険信号：無関係なファイル変更・テスト削除・説明と差分の不一致
DB更新や外部送信が伴う場合は、Gitでコードを戻すだけでなくデータと副作用の復旧手順も合わせて確認します。
事実をそろえてから原因を考える
「動かない」ではなく、対象の版、操作、入力、期待結果、実際の結果、頻度を記録します。再現しない場合も、発生時刻、利用者、ログ、直前の変更から条件を探します。
原因候補ごとに、それが正しければ何が観測されるかを考えます。設定、通信、DB、処理の境界で確認し、一度に多くを変えずに仮説を確かめます。
小さくしても、必要な条件は残す
最小構成や少量のデータで問題を再現すると、調査対象を絞れます。ただし同時実行や大量データでだけ起きる問題では、その条件を取り除くと再現できなくなります。
AIには原因の断定ではなく、候補と確認方法を求めると、調査の材料を得られます。実行結果に基づいて候補を採用・棄却し、調査記録を更新します。
判断の練習
仮説を「接続先が違う」「入力データの特定項目で失敗する」のように具体化し、それぞれを確かめる最小の確認を選びます。確認結果が予想と違えば、仮説を修正してください。
本番で再現実験を行う前に影響と許可を確認します。破壊的な操作や大量処理は、検証環境への再現や安全な観測を優先して計画します。
押さえておきたいこと
- 観測事実と原因候補を分ける
- 仮説に確認方法を添える
- 必要な再現条件を維持する
読了記録と習熟度の確認は別です。