LLMでドキュメントを書く時代になったが、運用すると破綻する可能性がある
AI要約
LLMでドキュメント生成は簡単になりましたが、運用では4つの構造的問題が発生します。実装・仕様・ドキュメントの乖離、LLMが古い情報を正確に処理する危険性、総括ドキュメントの更新箇所の把握困難、全体確認による膨大なトークン消費です。「作成は楽になったが、保守コストは増える」という逆説に直面する実務者必読の警告です。
AI要約
LLMでドキュメント生成は簡単になりましたが、運用では4つの構造的問題が発生します。実装・仕様・ドキュメントの乖離、LLMが古い情報を正確に処理する危険性、総括ドキュメントの更新箇所の把握困難、全体確認による膨大なトークン消費です。「作成は楽になったが、保守コストは増える」という逆説に直面する実務者必読の警告です。
AIをただの「何でもやる1人のエンジニア」として使うから上手くいきません。実際のチーム開発と同じように、PM(要件整理)→エンジニア(実装)→レビュアー(品質チェック)の3役に分けてAIに頼むと、仕様のブレや手戻りが劇的に減ります。各工程のプロンプト例付きで、明日から実践できる運用ノウハウです。

