結論：設計に曖昧さを残さない
AI時代のデータ設計で大事なのは、「AIが迷わない設計」を意識することです。
これは具体的なテクニックの話ではありません。設計するときの姿勢、アプローチの話です。
AIに実装を任せるとき、曖昧な設計だとAIは推測に頼る。推測は外れることがある。だから、設計段階で曖昧さを排除しておく。
「このスキーマを渡したら、AIは迷わず正しい実装ができるか？」
この問いを設計時に持っておくだけで、設計の質が変わります。
なぜ「AIが迷わない」が大事なのか
AIは与えられた情報から推測して実装します。
情報が明確なら、正しく実装できる。情報が曖昧だと、推測が外れて間違える。
これは人間も同じです。曖昧な設計書を渡されたら、「たぶんこういう意味だろう」と推測して実装する。その推測が外れれば、バグになる。
違いは、AIのほうが「推測が外れたとき」のフィードバックループが見えやすいこと。AIは素直に推測通りに実装するので、設計の曖昧さがダイレクトに結果に出る。
つまり、AIは設計の品質を映す鏡なんです。
曖昧さとは何か
設計における曖昧さとは、「解釈の余地がある」状態です。
- このテーブルは何を表しているのか、名前から読み取れない
- このカラムには何が入るのか、推測するしかない
- このテーブルとあのテーブルの関係が、明示されていない
- 同じ概念に対して、場所によって違う名前が使われている
こういう状態だと、AIは推測に頼るしかない。そして推測は外れることがある。
「迷わない設計」のアプローチ
具体的なテクニックより先に、アプローチを整理します。
1. 意図を明示する
「なんとなくこうしておく」ではなく、「こういう意図でこう設計した」を明示する。
名前、構造、制約。すべてに意図がある状態にする。意図がない設計は、解釈の余地を生む。
2. 一貫性を保つ
同じ概念には同じ名前を使う。同じパターンには同じ構造を使う。
一貫性があれば、AIは「このパターンならこうだろう」と正しく予測できる。一貫性がなければ、毎回推測になる。
3. 関係を明示する
テーブル間の関係、データ間の依存関係。暗黙の了解ではなく、スキーマ上で明示する。
人間なら「たぶんこうだろう」で済むことも、AIには明示的な情報が必要。
4. 後から破綻しない構造を考える
今の要件だけでなく、「この構造で将来困らないか」を考える。
ただし、これは「先回りして複雑にしろ」という意味ではない。シンプルさを保ちつつ、破綻しない構造を選ぶということ。
設計時に問いかける質問
設計するとき、こんな質問を自分に投げかけてみてください。
意図の明示について:
- この名前で、何を表しているかわかるか？
- この構造の意図は、スキーマを見ただけで伝わるか？
一貫性について:
- 同じ概念に、違う名前を使っていないか？
- 同じパターンに、違う構造を使っていないか？
関係の明示について:
- テーブル間の関係は、スキーマ上で明示されているか？
- 暗黙の了解に頼っていないか？
将来の破綻について:
- この構造で、想定される拡張に対応できるか？
- 変更が必要になったとき、影響範囲は限定されているか？
AIは設計の鏡
AIが間違えたとき、「AIが悪い」と思いがちです。
でも多くの場合、原因は設計にある。曖昧な設計がAIを迷わせている。
逆に、明確な設計ならAIは驚くほど正確に実装してくれる。
AIは設計の品質を映す鏡です。AIが迷うなら、設計に曖昧さがある。AIがスムーズに動くなら、設計が明確だということ。
人間にも優しい設計
「AIが迷わない設計」は、人間にも優しい設計です。
意図が明示されていれば、新しいメンバーも理解しやすい。一貫性があれば、予測しやすい。関係が明示されていれば、影響範囲がわかりやすい。
AIのために設計を整えることは、結果的にプロジェクト全体の品質を上げることになる。
まとめ：曖昧さを排除する姿勢
AI時代のデータ設計で大事なのは、具体的なテクニックより先に、設計に対する姿勢です。
- 意図を明示する
- 一貫性を保つ
- 関係を明示する
- 後から破綻しない構造を考える
「このスキーマをAIに渡したら、迷わず正しい実装ができるか？」
この問いを持ちながら設計するだけで、設計の質は変わります。
そしてそれは、AIだけでなく、未来の自分やチームメンバーにとっても優しい設計になるはずです。
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