AIとの対話を振り返って、改善の種を探す

2026年10月11日

最近、Claude Codeとの対話を振り返るための小さなスキルを作って試している。

普段、AIは目の前の問題を解決するのに便利だけれど、作業が終わると、そのとき何をしていたかをあまり振り返らずに次へ進んでしまう。でも、仕事をしていると、同じような確認や調査を何度も繰り返していることがある。

以前、ログを使った調査で、取得したデータが意図した範囲をカバーしているか、何度も確認していたことがあった。そこを少し楽にできないかと考え、取得結果を検査する小さなツールを作った。一方、最近はAIに作業を任せることも増え、以前なら面倒に感じていた繰り返しも、それほど負担ではなくなっている。でも、負担が減ったことで、同じような作業を繰り返していること自体に気づきにくくなっているのかもしれない。だったら、AIとの対話を後から振り返ることで、そういう繰り返しも拾えるんじゃないか。

作ったスキルはシンプルで、現在のセッションを振り返り、その中で繰り返していた具体的な作業を拾い出す。何度も確認していたことや、同じような調査・比較を繰り返していたことなどが対象になる。そこから、何か改善できることはないかを考える。ただし、AIに改善案を自由に考えてもらうわけではない。実際の対話に根拠がある作業だけを対象にして、次の3つを分けるようにした。

Observed — 実際に繰り返していた作業
Inferred — その背後にありそうな問題
Opportunity — そこから考えられる改善の問い

改善の問いは最大3件。根拠がなければゼロ件でもいい。また、繰り返しているからといって、必ずツール化するわけではない。既存の方法で十分なこともあるし、仕組みを増やすことでかえって複雑になることもある。今のところ自動実行はせず、調査やレビューが一区切りしたところで手動で呼び出している。

まず、小さな開発ツールを作っていたセッションを振り返った。整形チェックやテストの実行、編集後の再インストール、公開前の確認など、繰り返していた作業はいくつか見つかった。その中から、公開前の確認をもう少し機械的にできないか、という問いが出てきた。ただ、これはもともと意識して確認していたことでもある。今の手作業でもそれほど困っていないし、仕組みを作ることで確認漏れがなくなるわけでもない。改善の問いは出たものの、今すぐ何かを作りたいとは思わなかった。

次は、ログを使った調査のセッションを振り返った。こちらでは、もう少し具体的な改善の問いが見つかった。一つは、データを取得する際に、取得結果が十分かどうかを確認し、必要に応じて取得条件を調整する作業。もう一つは、以前と同じ条件で調査をやり直すために、取得条件を手作業で組み立て直していたことだった。どちらも、調査そのものではなく、その準備や確認に関わる作業だった。そこから、取得結果に応じた作業をもう少し簡単にできないか、同じ調査条件を再利用できないか、という問いが出てきた。一つツールを作って終わりではなく、作業を振り返ることで、その周辺に残っている別の改善機会が見えてきた。

もう一つは、UIの見た目や動きを比較するために、単体のモックを作っていたセッション。候補を追加するたびに、複数の箇所を手で揃えたり、編集後の確認作業を繰り返したりしていた。そこから、候補の定義を一箇所にまとめることで、試行錯誤をもう少し楽にできないか、という問いが出てきた。これは独立したツールを作るほどの話ではないかもしれない。モックの構造を少し変えるだけでも、改善できる可能性がある。一方、実際に起きた問題でも、繰り返した根拠が弱いものはあった。そうしたものは、今回の目的とは少し違うので、いったん保留にした。

異なるセッションで試してみて、繰り返していた作業から改善の問いがいくつか見つかった。ただ、繰り返しているからといって、必ず改善する必要があるとは思っていない。今のままで十分なこともあるし、仕組みを増やすことでかえって複雑になることもある。AIには改善の問いを考えるところまで手伝ってもらい、実際に取り組むかどうかは自分で判断する。

まだ試した回数は少なく、見つかった問いが実際の改善につながるかは分からない。今は一つのセッションを振り返っているだけだけれど、いずれは複数のセッションで見つかった改善の種を持ち寄って、共通する問題がないかも探してみたい。しばらく、この使い方を続けてみようと思う。