曖昧なエンジニアリング問題を解決するために、私がどのようにAI Councilを活用しているか

1つのAIアシスタントは便利だ。しかし、それだけでは不十分なこともある。

コーディングにAIを使っているなら、そのパターンは分かっているはずだ。問題を説明する。モデルが解決策を提案する。一見、良さそうに見える。それを実装する。そして3日後、重大な欠陥が見つかる。アーキテクチャが境界条件に対応できていなかったり、分離すべきものが結合されていたりするのだ。

これはモデルの失敗ではない。プロセスの失敗だ。単一のモデルには、自分自身の前提に疑問を投げかける能力が欠けている。

複雑なエンジニアリングタスクには、「AI Council（AI評議会）」が必要だ。これは新しいプラットフォームのことではない。複数のAIロール（役割）が、異なる視点から一つの提案をレビューする、構造化されたワークフローのことだ。

目標は、AIの利用を統制されたエンジニアリング・ワークフローへと昇華させることだ。

ワークフローの仕組みは以下の通りである：

• Problem Statement（問題定義）：問題を定義する。 • Architect Agent（設計エージェント）：ソースに基づいたエージェントが初期提案を作成する。 • AI Council（AI評議会）：異なるAIロールが提案をレビューする。 • Feedback Synthesis（フィードバック統合）：エージェントがすべてのフィードバックを統合し、矛盾を特定する。 • Objection Ledger（異議管理台帳）：すべての異議、その深刻度、および解決策を記録する。 • Human Governance（人間によるガバナンス）：停止するか続行するかを人間が決定する。 • Executor Agent（実行エージェント）：別のエージェントが計画を実装する。 • Auditor Agent（監査エージェント）：最終的なエージェントが、元の仕様に照らしてコードをチェックする。

評議会のロールには、以下を含めるべきである：

  • System Thinker（システム思考者）：リスクとシステムの境界を評価する。
  • Critical Reviewer（批判的レビュアー）：前提に疑問を投げかけ、ギャップを見つける。
  • Simplifier（簡素化担当）：不要な複雑さを見つけ出す。
  • Alternatives Reviewer（代替案レビュアー）：異なるアプローチを提案する。

魔法の正体は、モデルの数を増やすことではない。役割の分離（role separation）にある。AIに「これをレビューして」と頼んでも、曖昧な回答しか返ってこない。しかし、AIに「アーキテクチャにおける最大の3つのリスクを見つけて」と頼めば、実行可能なデータが得られる。

また、コンテキストも分離しなければならない。コードを書くエージェントと、コードを監査するエージェントは同一であってはならない。これにより、AIが同じ盲点（ブラインドスポット）を共有してしまうのを防ぐことができる。

人間は手作業を行うのではない。人間は「ゲート（意思決定の関門）」を管理する。フィードバックが十分かどうかを判断するのは人間だ。どのリスクを受け入れるかを決めるのも人間だ。あなたは作業員ではなく、エンジニアリング・マネージャーなのだ。

これは、リスクの高いリファクタリングや、曖昧なアーキテクチャ設計に活用すべきだ。些細なバグ修正に使うべきではない。オーバーヘッド（手間）に見合うのは、ミスをした際の影響が大きい場合に限られる。

Source: https://dev.to/j3nnning/how-i-use-ai-councils-to-solve-ambiguous-engineering-problems-4dii

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