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最適化という構造が招く不都合
AI（大規模言語モデル）は、プログラミングやサイトのカスタマイズにおいて驚異的なスピードを提供します。
しかし、その利便性の裏側には、意図せずして既存のコードを書き換えてしまう「情報の扱いにおける構造的な特性」が潜んでいます。
トラブルを未然に防ぎ、AIを制御するための視点を整理します。
1. 「整理整頓」という名の、無意識な改ざん
AIには「提示された情報を、より短く、より効率的に、より美しく整理して返そうとする」という強力なバイアス（計算上の傾向）があります。
これが技術的な局面では、予期せぬ挙動を招くことがあります。
例えば、数百行のCSSを読み込ませた際、AIは「これらは似たような機能だ」と判断し、独立していたコードを一つに統合したり、重要度が低いと見なした行を省略したりすることがあります。
制作者が現場で積み上げた「依存関係」や「微調整のパッチ」が、AIの最適化プロセスによって、意図せず削ぎ落とされてしまうのです。
2. 「意味」を追い、「文字」を守らない性質
AIは入力されたコードを「一文字も変えてはいけないデータ」としてではなく、「このような意図を持った文章」として解釈する傾向があります。
- 省略のメカニズム：
出力の長さや処理の負荷に応じて、明示的な指示がなくてもコードを間引くことがあります。
- 文脈による最適化：
AIが「より現代的で汎用性が高い」と判断した書き方へ、現在の環境（テーマやプラグイン）との相性を考慮せずにプロパティを書き換えてしまうことがあります。
こうした「良かれと思った最適化」は、出力されたコードを一行ずつ精査しない限り、その変化に気づくことは困難です。
3. バックアップは、AIを運用するための「設計」
AIが出力したコードをそのまま本番環境に反映させることは、検証プロセスを省略して高速道路を走るような危うさを孕んでいます。
- 保存形式の把握：
特にWordPressなどのCMSでは、CSS設定が「ファイル」ではなく「データベース」に保存されているケースが多く見られます。
- 物理的な退避：
サーバー側の自動バックアップだけに頼らず、作業直前のコードをローカル環境（メモ帳など）に物理的にコピーしておくこと。
これが、AIによる構造的な書き換えから元の状態を復元するための、現実的な手段となります。
4. AIを「検収」するというマニュアル
AIが「修正しました」「整理しました」と提示するとき、それはこちらの意図を100%反映したという意味ではなく、AIにとっての最適解に変換したという状態を指します。
あなたのためであるふうに見せて、実はあなたのためではありません。それはやってる感を出すためのAIの性能です。
検収の仕組みを作る： 変更を加える前に、項目がいくつあるか、どこを変更するのかをリストアップさせ、人間がその数と内容を照合するプロセスを組み込みます。
処理の分散： 大量のコードを一括で処理させるほど、AIの要約・省略バイアスは強く働きます。
小さな単位で指示を出すことが、精度の維持につながります。
AIは、入力を助けようとする計算上の熱意は持っていますが、個別の現場のルールを完遂する仕組みは持ち合わせていません。
「AIは情報の要約を行う過程で、時に意図しない改ざんを行う性質がある」
- この前提を常に念頭に置き、あらかじめバックアップと検収体制を整えておくこと。
- 演算されてきた答えを鵜呑みにせずに、自分が要求した通りの回答（演算結果）になっているかを細かく確認すること。
それが、この強力なツールと共存していくための、一つの作法と言えるかもしれません。
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