2025年7月22日·1 分
初心者が犯しがちなAIアプリ開発のミス（とその修正）
AIでアプリを作る際によくあるミス—目的の不明瞭さ、弱いプロンプト、評価不足、UXの信頼欠如など—を具体的な対策とともに解説します。
AIでアプリを作る際によくあるミス—目的の不明瞭さ、弱いプロンプト、評価不足、UXの信頼欠如など—を具体的な対策とともに解説します。
AIアプリは最初は簡単に思えることが多い：APIをつなげ、いくつかプロンプトを書けばデモは印象的に見えます。ところが実際のユーザーは雑な入力、あいまいな目的、エッジケースを持ち込み—突然アプリは一貫性を欠き、遅くなり、あるいは自信満々に間違うようになります。
「初心者のミス」は能力の問題ではありません。新しい種類のコンポーネントで作ることに起因します：確率的で、コンテキストに敏感で、時にもっともらしい答えをでっち上げるモデルです。多くの早期失敗はチームがそのコンポーネントを通常のライブラリ呼び出しのように扱うことに起因します—決定論的で、完全に制御可能で、ビジネスに合わせられている前提で。
このガイドはリスクを素早く減らすよう構成しています。まず影響が大きい問題（課題選び、ベースライン、評価、信頼のためのUX）を直し、次に最適化（コスト、遅延、監視）に移ります。もし時間が限られるなら、サイレントな失敗を防ぐ項目を優先してください。
AIアプリを以下のチェーンとして考えてください：
プロジェクトが早期に破綻する場合、通常の原因は「モデルが悪い」ことではありません。チェーンのどれかのリンクが未定義、未テスト、または実使用とズレているのです。以降のセクションでは最も弱いリンクとその実践的な修正を示します。
実用的なヒント：早く動くなら、素早く反復できて即ロールバック可能な環境を使ってください。Koder.aiのような（チャット経由でウェブ／バックエンド／モバイルを作れるvibe-codingプラットフォーム）はプロトタイプを速く作れ、変更を小さく保ち、スナップショット／ロールバックに頼れるので役立ちます。
よくある失敗モードは「まずAIを追加しよう」としてから使いどころを探すことです。その結果、デモでは印象的だが実用では無関係（あるいは迷惑）な機能が生まれます。
モデルを選んだりプロンプトを設計する前に、ユーザーの仕事を平易に書いてください：何を達成しようとしているのか、どんな文脈で、現在何が難しいのか。
その後、測定可能な成功基準を定義します。例：「返信にかかる時間を12分から4分に短縮する」「初回応答エラーを2%未満にする」「フォーム完了率を10%向上させる」。測れないものはAIが助けたかどうか判定できません。
初心者はオールマイティなアシスタントを作ろうとしがちです。v1では、AIが明確な価値を出せるワークフローステップを一つ選びましょう。
良いv1の特徴：
同じくらい重要なのは、v1に入らないものを明示すること（追加ツール、複数データソース、エッジケースの自動化など）。これでスコープが現実的になり学習が早まります。
すべての出力が同じ精度を要するわけではありません。
この線引きを早めに行うと厳格なガードレールや引用、人間承認が必要か、それとも「草案支援」で十分かが決まります。
驚くほど多くのAIプロジェクトは「LLMを入れよう」で始まり、基本的な問いに答えません：何と比較するのか？
現在のワークフローを記録していない（あるいは非AI版を作らない）と、モデルが助けているのか害しているのか、単に仕事を別の場所に移しているだけなのか分かりません。結局、議論は意見戦になり測定ではありません。
最もシンプルに動くものから始めます：
このベースラインが正確さ、速度、満足度の物差しになります。また、どの部分が本当に「言語が難しい」のか、どこが単に構造不足なのかを明らかにします。
ベースラインとAIで追うべき成果をいくつか選びます：
タスクが決定的（フォーマット、検証、ルーティング、計算）なら、AIはトーン書き換えなどの小さな部分だけを担当させ、残りはルールで処理した方が良いことが多いです。強いベースラインはそれを明確にします。
初心者によくあるパターンは「効くまでプロンプトをいじる」です：文をちょっと変えて一度うまくいったら解決したと思い込む。しかし非構造化プロンプトはユーザーやエッジケース、モデル更新で挙動が変わりやすい。リアルデータが来れば予測不能な出力に変わることがあります。
モデルが「理解すること」を期待する代わりに、仕事を明確に指定します：
こうすることで曖昧な要求がテストでき再現可能になります。
難しいケースにはいくつかの良い例（「ユーザーがXと聞いたらYのように答える」）と少なくとも1つの反例（「Zはやらない」）を足します。反例は、数字をでっち上げる、存在しない文書を引用するといった自信満々の誤りを減らすのに特に有効です。
プロンプトを資産として扱ってください：バージョン管理に入れ、名前を付け、短いチェンジログ（何を変えたか、なぜ、期待する影響）を残します。品質が変化したときに素早くロールバックでき、先週使っていた「プロンプト」について記憶に頼って議論することがなくなります。
よくある初心者ミスは、モデルに会社固有の事実（現行の価格ルール、内部ポリシー、最新の製品ロードマップ、サポートチームの対処方法など）を尋ねることです。モデルは自信を持って回答するかもしれません—それが誤情報が出荷される原因になります。
LLMはパターン認識、要約、書き換え、与えられたコンテキストに基づく推論が得意です。組織の最新事実をライブで知っているわけではありません。訓練データに似たビジネスが含まれていたとしても、あなたの現在の現実を知っているとは限りません。
有用なメンタルモデル：
もし回答が社内の“真実”と一致する必要があるなら、その真実を提供しなければなりません。
RAGを入れるならそれは「作業を見せる」システムだと捉えてください。承認済みソースから具体的な抜粋を取り出し、アシスタントにそれを引用させます。引用できないなら事実として提示しないでください。
プロンプトも変わります：単に「返金ポリシーは？」ではなく「添付されたポリシー抜粋を使って返金ポリシーを説明し、該当行を引用してください」のように尋ねます。
不確実性に対する明確な挙動を作ってください：「提供されたソースに答えがなければ、わからないと答え、次の手順を提案する」。良いフォールバックは人間への引き継ぎ、検索ページへのリンク、短い確認質問などです。これでユーザーを守り、後でチームが自信満々の誤りを片付ける負担を減らせます。
RAGはAIアプリを賢く見せるのに早く機能します：ドキュメントを入れ、いくつかの関連チャンクを取り出し、モデルに答えさせる。初心者の罠は「検索すれば自動的に正確になる」と思うことです。
多くのRAG失敗はモデルが「どこからでも出してくる幻覚」することではなく、システムが誤ったコンテキストを与えていることに起因します。
よくある問題：テキストをアイデアの途中で分割して定義が切れる、キーワードは一致するが意味的に関係ない結果を返す、古いドキュメントを引用する、など。取得されたコンテキストが弱いとモデルは自信満々に答えますが、それはノイズに根ざしたものです。
検索は品質管理が必要です。実用的なパターン：
意思決定に使われるアプリでは検証が必要です。すべての事実主張にドキュメントの抜粋、タイトル、最終更新日を示す引用を要求してください。UIにソースを表示し、参照セクションを開きやすくすること。
2つの簡単なテストで多くを発見できます：
システムが確実に取得と引用を行えないなら、RAGは信頼性ではなく複雑さを追加しているだけです。
多くの初心者チームは「見た目良ければOK」のデモで機能を出荷します。予測どおり、最初の実ユーザーがエッジケース、フォーマット崩れ、モデルの自信満々の誤答に当たり、どれほど悪いか測る手段がありません。
小さなテストセットといくつかの指標を定義していないと、プロンプトの微調整やモデルのアップグレードは賭けになります。あるケースを直して五つを静かに壊すかもしれません。
数千件は要りません。実際のユーザーが尋ねそうな30〜100件を用意します：
期待される“良い”挙動（回答＋必須フォーマット＋不確かならどうするか）を保存します。
ユーザー体験に結びつく3つのチェックから始めます：
基本的なリリースゲートを追加します：プロンプト／モデル／設定を変更して本番へ出す場合、同じ評価セットをパスしなければならない。CIで軽量なスクリプトを回すだけでも「直したら壊れた」ループを防げます。
出発点が必要なら、簡単なチェックリストをデプロイ手順のそばに置いてください（参照: /blog/llm-evaluation-basics）。
初心者の多くは一つのクリーンなプロンプト、一つの完璧な例、一つの理想的な出力で開発します。ユーザーはデモスクリプトのように振る舞わないため、ハッピーパスだけをテストすると実運用で崩壊します。
本番に近いシナリオには乱れたデータ、中断、予測できないタイミングが含まれます。テストセットは実際の使われ方を反映させてください：実ユーザーの質問、実ドキュメント、実制約（トークン制限、コンテキストウィンドウ、ネットワーク障害）。
エッジケースは幻覚や信頼性問題が最初に現れるところです。必ずテストする項目：
1リクエストが動くだけでは不十分です。高負荷、リトライ、遅いモデル応答を試し、p95遅延を測定し、応答が遅いときにUXがまだ意味をなすか確認します。
モデルはタイムアウトするし、検索は何も返さないことがあるし、APIはレート制限することがあります。それぞれの場合にアプリがどうなるか決めてください：「答えられません」状態を表示するか、単純な手法にフォールバックするか、確認質問をするか、ジョブをキューに入れるか。失敗状態を設計しておかないと、ユーザーは「AIが間違っている」と解釈してしまいます。
初心者のAIアプリが失敗する理由はモデルの品質だけではなく、UIが出力を常に正しいように見せてしまうことです。UIが不確実性や制約を隠すと、ユーザーはAIを過信して失敗したり、逆に全く信頼しなくなったりします。
チェックが簡単で速くできる設計をします。有効なパターン：
ソースを出せないなら素直にそう伝え、出力を「草案」や「提案」に寄せて、権威的な表現は避けます。
入力が不完全なときは自信満々に答えさせないでください。1〜2の確認質問を入れるステップを追加しましょう（「どの地域ですか？」「どの期間ですか？」「どのトーンで書きますか？」）。これで幻覚が減り、ユーザーはシステムが自分と協働していると感じます。
ユーザーの予測可能性と回復手段があると信頼は上がります：
目的はユーザーを遅らせることではなく、正確さが最速の道になるようにすることです。
初心者の多くはモデルが「悪い」とは考えませんが、何をしてはならないか決めていません。アプリが有害な助言を出したり、機密情報を漏らしたり、取り返しのつかない虚偽を提示したりすると、品質の問題だけでなく信頼と法的責任の問題になります。
まず簡単な「拒否またはエスカレーション」ポリシーを平易に書きましょう。何を答えないか（自傷行為の手順、違法行為、医療や法的助言、嫌がらせ）を決め、どのケースで人間レビューを呼ぶか（アカウント変更、高リスクの推奨、未成年に関わるもの）を定義します。このポリシーは製品に組み込むべきで、放置してはいけません。
ユーザーは名前、メール、請求書、健康情報を貼り付けます。収集は最小限にし、原文を保存する必要がない限り保持しないでください。ログや downstream に送る前に機密フィールドを赤字化／トークン化し、保存や第三者共有のときは明確な同意を求めます。
デバッグのためにログは必要ですが、ログが漏えい源になり得ます。保存期間を設定し、誰が会話を見られるか制限し、開発環境と本番環境を分離してください。高リスクなアプリでは監査証跡とレビューのワークフローを追加し、誰がいつ何を見たか証明できるようにします。
安全性、プライバシー、コンプライアンスは書類仕事ではなく製品要件です。
よくある初心者の驚きは：デモは速く安く感じたのに、本番トラフィックで遅く高価になることです。これはトークン使用量、リトライ、安易な「大きいモデルに切り替え」の放置が原因です。
大きな要因は予測可能なことが多い：
プロトタイプでも早めに予算を設定します：
また、不要なテキストを送らないようにプロンプトと検索を設計します。古い会話は要約し、ファイル全体ではなく上位数件の関連抜粋だけをつけるなど。
「リクエストあたりのコスト」を最適化するのではなく、成功したタスクあたりのコストを最適化してください（例：「課題解決」「草案採用」「引用付きで回答」）。失敗して二度やり直すより、少し高くても一回で成功する方が安いことが多いです。
価格帯を決めるなら早めに上限を設計し（参照: /pricing）、パフォーマンスと単位経済が後回しにならないようにします。
多くの初心者はログを取るという「責任ある」ことをして、それを見ません。アプリは徐々に劣化し、ユーザーは回避策を見つけ、チームは何が悪いか推測し続けます。
監視は「ユーザーは何をやろうとしたのか、どこで失敗したのか、どう直したか」を答えられるべきです。高シグナルなイベントをいくつか追います：
これらは「使ったトークン数」より行動に結びつきます。
悪い答えをフラグできる簡単な方法（親指ダウン＋任意で理由）を追加し、それを運用に落とし込みます：
評価セットはやがてプロダクトの“免疫システム”になります。
パターンが埋もれないように軽量なトリアージプロセスを作ります：
監視は余分な仕事ではなく、同じバグを新しい形で送り続けるのを止める方法です。
最初のAI機能を作るときはモデルを“出し抜こう”とせず、プロダクトとエンジニアリングの選択を明確・テスト可能・反復可能にしてください。
4つを含めます：
正しくできる最小のワークフローから始めます。
許可されるアクションを定義し、可能なら構造化出力を要求し、「わからない／情報が必要」は有効な結果にしてください。RAGを使うならシステムを狭く保つ：少数のソース、厳格なフィルタリング、明確な引用。
Koder.aiで開発する場合は、まずPlanning Modeでワークフロー、データソース、拒否ルールを明示し、小さな変更で反復し、スナップショット＋ロールバックでプロンプトや取得の微調整による回帰を防ぐパターンが有効です。
出荷前に確認：
品質が低いときはこの順で直してください：
こうすれば進捗が測定可能になり、「ランダムなプロンプトいじり」が戦略化するのを防げます。
プロトタイプを毎回作り直したくないなら、迅速な反復と本番へのクリーンな引き渡しをサポートするツールを選んでください。たとえば Koder.ai はチャットからReactフロントエンド、Goバックエンド、PostgreSQLスキーマを生成し、ソースコードをエクスポートしてカスタムドメインでデプロイ／ホストできるため、AI機能がプロトタイプから実運用へ移るときに便利です。
まずは「やるべき仕事（job-to-be-done）」を平易な言葉で書き、測定可能な成功基準（例：時間短縮、エラー率、完了率）を定義しましょう。そして既存のワークフロー内で価値を出す狭いv1のステップを選び、何を「まだ作らないか」を明確に列挙します。
「より良くなったか」を測れないなら、デモ最適化に終始してしまいます。
ベースラインとは、AI導入前（または最小限のAI）の“対照”で、正確さ、速度、ユーザー満足度を比較するためのものです。
実用的なベースライン例：
これがないとROIを証明できず、AIがワークフローを悪化させているかどうかすら分かりません。
“動くまでプロンプトをいじる”のではなく、プロダクト要件のようにプロンプトを書きます：
さらに、いくつかの良い例と少なくとも1つの反例（やってはいけない例）を用意すると、“感覚”ではなくテスト可能な挙動になります。
モデルはあなたの現行のポリシーや価格、ロードマップ、顧客履歴を知っているとは限りません。
内部の事実と一致させる必要があるなら、承認済みの文書やデータベースの結果など、正しい情報をコンテキストとして渡し、モデルに引用させる必要があります。そうできない場合は「提供された情報ではわかりません—確認方法は〜」のような安全なフォールバックを強制してください。
検索（RAG）は「検索したら正しくなる」とは限りません。よくある失敗は、テキストの分割（chunking）が悪い、キーワード一致はするが意味的に不適切、古いドキュメントを参照している、などです。
信頼性を上げるには：
引用できないものは事実として提示してはいけません。
まずは小さく、代表的な評価セット（30〜100件）を用意します。含めるべきは：
一貫してチェックする項目：
プロンプト／モデル／設定を変更する前に必ずこれを実行し、静かな回帰を防ぎます。
デモは“ハッピーパス”しか見ませんが、実際のユーザーは以下を持ち込みます：
明確な失敗状態（検索結果なし、タイムアウト、レート制限）を設計し、アプリが無意味な応答を返したり沈黙したりしないようにします。
検証をデフォルトにして、ユーザーが素早く確認できるようにします：
最も安全な挙動が最も簡単な道になるように設計してください。
何をしてはならないかをまず決め、それを製品挙動として強制します：
これらは「後回しのコンプライアンス」ではなく製品要件です。
コストと遅延の主要因は、コンテキスト長、ツール呼び出し、マルチステップチェーン、リトライ／フォールバックです。
初日からコード側で制限を設けます：
「リクエストあたりのコスト」ではなく「成功したタスクあたりのコスト」を最適化してください。失敗してリトライを繰り返す方が高くつきます。