このレッスンの到達目標
AIの指摘を補助に使い、人が採用可否を判断する。
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。
CONTEXT & PERMISSION FIREWALL · AUDIO & INTERACTIVE
AIコンテキスト設計・機密マスキング・命令注入防衛パイプライン
AIへ渡す情報の選別（正とする版の明示・秘密値除去・ログ内の不正命令の遮断）と、ツール実行権限のゲート通過をリアルタイムに検査します。
コンテキスト構成と機密保護🚨 未整理・生ログ投入（危険）
資料を無差別に貼り付け、生ログや本番接続権限を渡すと、仕様の取り違えや情報漏洩・本番事故が起きます。
チームへの引き継ぎ基準NG：チャット履歴を読まないとどの版の仕様かわからない状態
AIの利用許可と、あらゆる顧客データの入力許可や本番コマンド実行許可は別です。作業単位で権限を絞ります。
進め方と判断の根拠
AIには設計との不一致やテスト不足の候補を挙げさせられますが、同じ前提を共有した誤りを見逃す場合があります。業務条件、DB更新、権限、性能、運用などの観点を分け、担当する人が根拠を確認します。
指摘には対象箇所、成立する条件、問題の影響、確認方法を求めます。一般論の指摘をすべて採用せず、今回の要件に該当するかを調べます。指摘を退けた場合も、理由と根拠を残します。
実務への適用と確認
並行する変更は、統合後の版で確認します。個別のテストが成功しても、共通部品やデータ仕様の変更が組み合わさると不整合が起きるためです。レビューと統合の担当者、競合解消の方針を定めます。
レビュー完了の条件は、指摘の解決、保留事項の責任者、再検証、必要な承認で決めます。指摘件数の多さやAI同士の同意だけで品質を判断しません。採用する差分と関連する設計・テストをそろえます。
押さえておきたいこと
- 指摘の成立条件を確認する
- 統合後の版で再検証する
- 採用と保留の理由を残す
読了記録と習熟度の確認は別です。