AI セッションは消えうる前提で設計する — 回復力だけでは足りず実行環境を切り替えた話

CodeSensei（ユーザーのコードを教材にする AI 学習プラットフォーム）を 2 日間で構築した個人開発事例。Next.js 16、Supabase、Claude API を組み合わせ、15 コース・188 レッスン・95 冊の技術書知識を内蔵し、GitHub リポジトリや手動ペースト したコードを題材に Claude が技術概念を解説。実装スケジュール、技術選定基準、プロンプト階層化によるコスト削減、著作権対応の設計判断を詳細に共有。

AIコーディングツールのセッション3つが切れた際、ディスク残存の定義ファイルを忠実に復元しようとしたら、本番の問題データ 3,599 問が 546 問に上書きされる寸前だった。旧環境向けの腐った定義、1ヶ月以上検知されない自動実行の不具合、CLAUDE.md 不在が複合して事故が起きかけ、復旧時の検証と Context ファイルの重要性を改めて指摘した事例報告。

ソフトウェア企業 Soamee が自社サイト構築にClaudeコードを導入し、339件のコミットのうち52%にAI支援が関わったことを公開。翻訳システムやスクリプト自動生成で数週間を短縮した一方、完璧さには課題があり、レビューが必須であることが明らかになった。

Xcode で iOS アプリ開発する際、画像認識の精度改善に詰まった結果、設計役（Opus 5）と実装役（Opus 4.8）を別モデル・別セッションで立て、人間がゲートで判定を加える 3 者ループを構築した。自動化できるのは情報運搬だけで、判断作業は減らせず、相互チェックが起きない場合は「互いに承認し合うだけ」に陥る。実機確認と方針判定は人間にしかできず、1周ごとに測定可能な条件が増えていく。