AIに「伝わる」指示の作り方：数学的アプローチでコード生成の精度を高める

はじめに：AIコード生成と曖昧さの壁 生成AIを使ってコードを生成する機会は、多くの開発者にとって日常的なものになりました。しかし、「なんとなく」自然言語で指示を出すだけでは、期待通りのコードが得られないことがあります。AIは非常に強力ですが、指示の曖昧さには弱い側面があります。 私自身、ソフトウェア開発の要求仕様や設計を考える上で、形式手法や一階述語論理、時相論理などを学ぶ機会がありました。その過程で、 「生成AIは、実は数学的な表現や構造化された情報を理解するのが得意なのではないか？」 という仮説を持つようになりました。例えば、Mermaidでグラフ構造を記述することが、AIにとってグラフ理論の言語で語りかけることに近いのではないかと感じています。 この記事では、私の経験に基づき、曖昧な自然言語による記述から一歩進んで、YAMLやMermaidといった構造化されたフォーマット、さらには