GeminiCLIやコードアシスタンスが修正に失敗しまくる理由

最近のAIツール、特にGeminiCLIや各種コードアシスタンス機能に「コードをこう修正して」と頼んでも、意図どおりに動いてくれないことが多い……。

ちゃんと仕様も伝えて、ルールも書いて、それっぽいプロンプトにしてるのに、なぜ失敗が起こるのか？その理由を分解して解説していく。

読者

「え、仕様とプロンプトさえ書けば勝手に直してくれるんじゃないの？」

実は、AIが得意なことと苦手なことを正しく理解してないと、意図した修正どころか逆にバグを埋め込まれることさえある。

まずは失敗のパターンから見ていこう。

ごりら

「パターン別に整理すると、見えてくるぞ。修正失敗の原因はほぼ“構造のズレ”だ！」

「この関数呼び出しをこう変えて」と具体的に伝えたつもりでも、「いつ」「どこで」「何と一致したとき」という条件がAIに曖昧に伝わると、全体の変換ルールがズレる。

とくに空白、改行、順序が絡むようなコードでは、AIは“厳密に一致”しないとスルーしがち。

読者

「え、それくらいはAIがいい感じに補完してくれると思ってた…」

だから、修正のプロンプトには「Before/Afterの変換例」を必ず含めて、AIがイメージしやすいようにすることが必須になる。

ごりら

「Before→After例をつけるだけで変換精度は爆上がりするぞ！」

フォームやカードUIなど、画面構造を大きく組み替えるような変更（ex: 幅を揃える、ラベルの並びを横にする等）は、AIにとって鬼門。

なぜならAIは「今ある構造の中で微調整」するのは得意でも、「構造自体をどう再構成すべきか？」という判断は苦手だから。

読者

「入力フォームの幅を広げてって頼んだら、変なとこだけ変わってバグったんだけど…」

この手の修正は、先に人間がベース構造を軽く作って、AIに細部を埋めさせるようにした方が成功率が高い。

ごりら

「構造の方向性は人間が決めて、装飾と調整だけAIに任せるのが正解！」

「これ全部一気に直して」ってプロンプトは、一見便利だけど実は落とし穴。

AIは1回の応答中に複数ルールを適用しきれず、一部漏れたり、逆に過剰修正したりしやすい。結果的に「半分だけ直ってる」みたいな中途半端な仕上がりになる。

読者

「前に直したとこが戻ってたり、変な差分が出るのってそのせいか…」

確実に修正したいなら、ルールを1個ずつ適用して確認・再適用する“ステップ運用”が安定する。

ごりら

「全部まとめて頼むな！一つずつ、確認しながら直していけ！」

まとめ

GeminiCLIやコードアシスタンスに期待しすぎて、「プロンプト書けば全部自動で直してくれる」は幻想。

AIを使った修正を成功させるには、次の3つを守るのが鉄則だ。

読者

「結局、AIに任せっきりは危険ってことね」

✅ 変換ルールはBefore/After例と一緒に伝える
✅ レイアウト再構成は先に人間が骨組みを作る
✅ 一括修正じゃなく、ステップ分割で進める

ごりら

チェックリスト！1. プロンプトは具体的に！2. 修正対象は絞って！3. 1ステップずつ試す！この順でやれば失敗はだいぶ減るぞ！