AIエージェントの「検証・修正の仕組み」とは何か｜書いたコードを誰が・どうチェックするか

AIにコードを書かせて業務システムを作る——ここまでは、今はそれほど難しいことではなくなりました。けれど非エンジニアの担当者が次に必ずぶつかる疑問はこうです。「このコードが正しいかどうか、自分にはどう分かるのか」。ハーネスを構成する3つの要素のうち、この疑問に直接答えるのが「検証・修正の仕組み」です。この記事では、その考え方を整理します。

検証・修正の仕組みとは何か

検証・修正の仕組みとは、AIが作った・直したものが期待どおりに動くかを確認し、ずれていれば直すところまでを含めた一連の流れのことです。コードを読んで理解する作業ではなく、「入力に対して、期待した結果が返ってくるか」を確認する作業に重点があります。これにより、コードの技術的な中身が分からない人でも、動作の正しさを判断できるようになります。

なぜ「動いているように見える」では不十分なのか

見た目は正常に動いていても、特定の条件でだけ誤った結果を返す、というケースは珍しくありません。たとえば普段使う入力では問題なく動くが、月末の締め処理や、特定の組み合わせの注文だけ金額がずれる、といった具合です。見た目の動作確認だけでは、こうした条件付きの不具合に気づけません。

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検証の仕組みを、どう組み立てるか

検証の仕組みは、次の3つの段階で考えると組み立てやすくなります。

期待値をテストケースとして用意する

「この条件で、この結果になるはずだ」という具体的な期待値を、いくつかのパターンとして書き出します。業務を一番理解している担当者自身が、最も価値を発揮できる工程です。

AIに自分の出力を確認させる

AI自身に、用意したテストケースを実行させ、期待値と実際の結果を比較させます。ずれがあれば、AIがその場で修正を試みることもできます。ただし、これは明らかな矛盾を見つけるための工程であり、業務上の正しさの最終判断には使いません。

重要な処理ほど、人の確認を残す

取り消しが難しい操作や、金額・契約に関わる処理は、テストが通ったあとも、人が最終確認する工程を残します。この判断基準は、ガードレール設計と同じ考え方です。

テストケースがある場合とない場合の違い

ハーネスの3要素が揃うと、何が変わるか

何を伝えるかを絞り込む「コンテキストエンジニアリング」、安全な範囲を決める「ガードレール設計」、そして動作の正しさを確かめる「検証・修正の仕組み」。この3つが揃うことで、非エンジニアの担当者は、コードを書く技術がなくても、AIに安心して仕事を任せられるようになります。詳しくはAIエージェントの「コンテキストエンジニアリング」とは何か、AIエージェントの「ガードレール設計」とは何かも参考にしてください。なぜ非エンジニアでもAI駆動開発ができるのかという全体像は非エンジニアでもAI駆動開発ができる理由で整理しています。

発信：株式会社オルアナ（新規事業開発・システム開発・AIエージェント開発・バックオフィス業務支援）