Codex ~ AIエージェント時代のソフトウェア設計：ハルシネーションと不整合の制御

📚 関連書籍

※この記事は書籍の一部をベースに再構成しています。もう少し踏み込んだ内容（設計や具体例）は書籍の中でまとめているので、気になる方はそちらもどうぞ。

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AIエージェント時代のソフトウェア設計：ハルシネーションと不整合の制御

誤生成を防ぐためのプロンプト設計と検証戦略

ハルシネーションとは何か

LLMは非常に自然な出力を行いますが、常に正しいとは限りません。

それは、もっともらしい誤りを生成してしまう性質を持っているためです。

この現象は一般的にハルシネーションと呼ばれます。

• 存在しない関数を生成する
• 誤った仕様を前提にコードを書く
• 論理的に破綻した処理を構築する

見た目は正しくても、中身が誤っている。

これが最も厄介なポイントです。

ハルシネーションの2つの種類

ハルシネーションは大きく2つに分類できます。

• 参照に関する誤り
• 論理に関する誤り

まず参照に関する誤りです。

• 存在しないライブラリを使う
• 誤ったAPI仕様を前提にする
• 実在しないメソッドを呼び出す

これは「知識のズレ」によって発生します。

次に論理に関する誤りです。

• 条件分岐が間違っている
• 計算式が誤っている
• 例外処理が抜けている

こちらは「推論のズレ」によって発生します。

この2つは原因が異なるため、対策も変わります。

グラウンディングという考え方

参照に関する誤りを防ぐために重要なのが、グラウンディングです。

これは、モデルに対して**「外部の正しい情報」**を与えることを指します。

• 公式ドキュメント
• ライブラリ仕様
• 既存コード

これらをコンテキストとして与えることで、モデルは自分の記憶ではなく、目の前の情報をもとに生成します。

結果として、

• 存在しないAPIの生成が減る
• 仕様とのズレが減る

といった効果が得られます。

このアプローチは、検索によって情報を補完する手法とも密接に関係しています。

必要な情報を取り込み、その上で生成する。

これが現在の標準的な設計になりつつあります。

論理的不整合への対処

一方で、論理に関する誤りは別のアプローチが必要です。

重要なのは、モデルに**「考えさせる」**ことです。

• 処理のステップを分解する
• 中間結果を明示する
• 条件を整理する

このように段階的に構造化することで、論理の一貫性が保たれやすくなります。

複雑な処理ほど、

一度に生成させるのではなく、

段階的に構築する方が安定します。

検証を前提とした生成

ここまでの対策は「生成前」の工夫です。

しかし、現在はさらに一歩進んだアプローチが主流になっています。

それが、生成後の検証を組み込む方法です。

• 生成したコードを実行する
• エラーやログを取得する
• その結果をもとに再生成する

このループを回すことで、不整合は大幅に減少します。

実行を組み込んだ生成プロセス

このアプローチでは、コード生成は単発の処理ではありません。

実行と修正を繰り返すプロセスになります。

• コードを生成する
• サンドボックス環境で実行する
• エラー内容を解析する
• 修正コードを生成する

このサイクルにより、

• 構文エラー
• 依存関係の不整合
• 実行時の例外

といった問題が段階的に解消されます。

結果として、最初から完璧なコードを目指すのではなく、

「動くまで改善する」

プロセスが実現されます。

不整合を前提とした設計

ここで重要な視点があります。

誤りは避けるものではなく、制御するものです。

• 完全な生成は前提にしない
• 検証と修正を組み込む
• 段階的に品質を上げる

この考え方に立つことで、ハルシネーションは致命的な問題ではなくなります。

Codex時代の開発スタイル

これらを踏まえると、開発スタイル自体が変わります。

• 設計段階で正しい情報を与える
• 生成段階で論理を分解する
• 実行段階でフィードバックを得る

この三段構えによって、AIの不確実性をコントロールできます。

結果として、

コード生成は**「一発で当てるもの」**ではなく、

**「収束させるプロセス」**へと変化します。

この理解があれば、

AIを不安定な存在としてではなく、

制御可能な開発パートナーとして扱えるようになります。

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💡 まとめ：このラインナップで“構築者の視点”が身につく

これらの書籍を通じて、
クラウド基盤の理解 → 要件定義 → 分析基盤構築 → 自動化 → AI統合 → 運用最適化
までのモダンデータスタック時代のソリューションアーキテクトとしての全体像を
「体系的」かつ「実践的」に身につけることができます。

• PoC要件整理
• データ基盤の要件定義
• チーム開発／ガバナンス
• AIワークフロー構築
• トラブルシュート

など、現場で直面しがちな課題を解決する知識としても活用できます。