AIの環境整備に投資しすぎてもダメな話

AIは、そのまま使うよりも環境を整備したほうが圧倒的に強い。

• ルールを定義する
• レビュー方法を固定化する
• CLAUDE.md や AGENTS.md を置く
• ログ収集を整える
• ハーネス化する
• 自動評価を入れる

ここまでやると、品質も安定するし、自動化も進む。

実際、自分もかなり環境を作り込んでいる。

ただ、最近思うのは 「環境整備に投資しすぎると逆にロックされる」ということ。

例えば今は ClaudeCode がかなり強い。 でも、来年もそうとは限らない。

Vibe Coding 自体、まともに盛り上がったのここ1年くらいの話。

来年は別のAIエージェントや別の開発スタイルが主流になっている可能性は普通にある。

すると何が起きるか。

ClaudeCode 専用で作り込みすぎた仕組みが、全部負債になる。

• 独自プロンプト
• 独自ハーネス
• 専用プラグイン
• エディタ設定
• MCP構成
• AI前提の運用

こういうものが、乗り換えコストになる。

しかも怖いのは、環境整備って「やってる感」が強いこと。

新しいプラグインを試す。 新しいMCPを入れる。 話題の構成を試す。 AIレビュー環境を改善する。

これは楽しい。

でも、気づくと「開発してる時間」より「環境いじってる時間」のほうが長くなる。

昔の Linux カスタマイズ沼みたいなもの。

なので最近は、

• 本当に効果が大きいものだけ固定化
• AI固有ではなく汎用ルールを優先
• 乗り換え可能性を常に残す
• 手動運用でも成立する設計にする

この辺をかなり意識している。

結局、AI活用もバランス。

環境整備は重要。 でも、環境整備そのものが目的になり始めたら危険。

たぶんそこに時間を溶かしてるエンジニア、かなり多いと思う。