AIに何度もバグの修正を頼んでいるのに、なかなか直らない。むしろ、直そうとするたびに違う問題が出てくる気がする。バイブコーディングを続けていると、こうした状況に出会うことがあります。この記事では、AIがバグを直せなくなったときに、次にどうすればいいかを解説します。
この記事で分かること
AIが同じバグを何度も修正できない場合、単純に「もう一度頼む」を繰り返すのではなく、アプローチを変える必要があります。この記事では、状況を打開するための具体的な手順を紹介します。
結論を先に示すと、次の3つのアプローチを順番に試すことをおすすめします。
- 伝え方を変えて、もう一度状況を整理して伝える
- 問題の範囲を、あえて小さく絞り込んでみる
- 一度、その部分だけを作り直す判断をする
そもそも、なぜAIは「直せなくなる」のか
具体的なアプローチに入る前に、AIがバグを直せなくなる仕組みを理解しておくと、その後の判断がしやすくなります。AIは、対話の中でこれまでのやりとりの内容を踏まえて回答を組み立てています。ところが、対話が長くなり、修正の試行回数が増えるほど、次のようなことが起こりやすくなります。
- 対話の初期に伝えた前提や仕様が、後半では薄れて反映されなくなる
- 一度提示した「うまくいかなかった方法」を、形を変えてまた提案してしまう
- 複数の小さな修正が積み重なった結果、どこに何を書いたか、AI自身も見通せなくなる
つまり、AIが「頑固になった」わけではなく、対話が積み重なるにつれて、AIが状況全体を正確に捉えにくくなっているというのが実際に近い見立てです。この仕組みを知っておくと、「もう一度、同じように頼む」ことがなぜ効果が薄いのかが理解しやすくなります。仕組みを理解した上で対処に進むことが、遠回りを避ける近道になります。
よくある失敗パターンから見る「やってしまいがちな対応」
バグが直らないとき、つい取ってしまう対応の中には、状況を悪化させやすいものがあります。次の3つは特によく見られる失敗パターンです。
失敗パターン1：同じ指示を、言葉を変えずに繰り返す
「直りませんでした、もう一度直してください」というやりとりを繰り返すと、AIは前回とほぼ同じ修正を、表現だけ変えて提示することがあります。新しい情報が加わっていないため、AI側にも新しい判断材料がなく、堂々巡りになりやすいパターンです。
失敗パターン2：一度に複数の修正依頼を詰め込む
「このバグも直してください、それとこの機能も追加してください、あとデザインもこう変えてください」と、複数の依頼を一度に伝えてしまうと、AIがどこまでの範囲を変更すべきか判断しにくくなり、意図しない箇所まで変更されてしまうことがあります。バグ修正中は、それ以外の変更依頼を一時的に止めておくことが有効です。
失敗パターン3：「直った」の確認が甘いまま次に進む
修正後の動作確認を1パターンしか試さず「直った」と判断してしまうと、別の操作パターンでは同じ不具合が残っていることに後から気づき、結果的に「何度も同じバグが再発している」ように見えてしまうことがあります。修正後は、最初に不具合が起きた操作だけでなく、関連する操作も含めて確認することをおすすめします。
アプローチ1：伝え方を変えて、状況を整理し直す
何度も同じ指示を繰り返しても直らない場合、まずは伝え方そのものを見直してみましょう。これまでの対話で、伝え忘れていた前提や、あいまいなまま伝えていた部分がないかを確認します。
具体的には、次の情報を改めて整理してAIに伝えることが効果的です。
- 今、実際に何が起きているか（エラーメッセージ、画面の状態など具体的に）
- 本来はどうなってほしいか（期待する動作を具体的に）
- これまでに試した対処法とその結果（同じ対処を繰り返させないため）
この情報を一度にまとめて伝えることで、AIがそれまでの断片的な対話の中で見落としていた部分に気づき、新しい解決策を提示してくれることがあります。
伝え方の整理を、実際の文章にすると
例えば、フォームの送信ボタンを押しても何も起きないという不具合であれば、次のように整理して伝えると効果的です。
「送信ボタンを押すと、画面には何のエラーも表示されませんが、データが保存されません。本来は、送信後に確認メッセージが表示され、一覧画面に戻ってほしいです。これまでに、ボタンの処理を書き直す方法と、保存処理の順番を変える方法を試しましたが、どちらも同じ結果でした。」
このように、現状・期待・既に試したことの3点をセットで伝えると、AIは「まだ試していない方向」に絞って検討しやすくなります。逆に「まだ直りません」だけを伝えると、AIはどこから手をつけるべきか判断する材料が乏しいままになってしまいます。
アプローチ2：問題の範囲を、あえて小さく絞り込む
伝え方を変えても解決しない場合、問題が起きている機能の範囲が広すぎて、AIが原因を特定しきれていない可能性があります。この場合は、問題が起きている部分を、さらに小さな範囲に切り分けてみることをおすすめします。
例えば、「入力フォームがうまく動かない」という広い範囲の問題であれば、「入力欄への文字入力はできているか」「送信ボタンを押した反応はあるか」「送信後のデータの保存はできているか」というように、機能を細かく分解して、どの部分で問題が起きているかを1つずつ確認します。
範囲を絞り込むことで、AIも「どこを直せばいいか」を明確に把握でき、的確な修正を提示しやすくなります。
範囲を絞り込むときの、具体的な進め方
範囲の絞り込みは、次のような順番で進めると効率的です。
- 不具合が起きている機能を、動作の単位で書き出す（入力・送信・保存・表示、など）
- それぞれの単位ごとに、実際に動いているかをAIと一緒に確認する（コンソールにログを出す、画面に一時的な表示を追加するなど）
- 問題が起きている単位が分かったら、その部分だけを対象にして修正を依頼する
この手順を踏むと、「入力フォームが動かない」という漠然とした相談が、「送信ボタンを押した直後の保存処理でエラーが起きている」という具体的な相談に変わります。具体的になった分だけ、AIが提示する修正案も的確になりやすくなります。
アプローチ3：一度、その部分だけを作り直す
伝え方の工夫や範囲の絞り込みを試しても解決しない場合、その機能の部分だけを、いったん作り直すという判断も有効です。これは後退ではなく、積み重なった小さな不整合をリセットする、前向きな選択です。
作り直す際は、これまでの経緯を踏まえて、「以前はこういう実装で問題が起きていました。同じ問題を避けるため、別の方法で実装してください」とAIに伝えると、同じ失敗を繰り返さずに済みます。
作り直す前に、残しておきたいもの
作り直しを決めたときは、いきなり全部消してしまう前に、次のものを残しておくと安心です。
- 今の実装をコピーして、別の場所に保存しておく（元に戻せる状態を作っておく）
- 何が原因だったと考えているかを、簡単にメモしておく（作り直した後、同じ原因が再発していないか確認できるように）
- 正常に動いていた時点のコードが分かれば、その状態も残しておく（バージョン管理をしている場合は、その時点を控えておく）
これらを残しておくことで、作り直した結果がさらに悪化した場合にも、落ち着いて元の状態に戻すことができます。
「同じバグに何度も遭遇する」場合の、追加の確認事項
同じ種類のバグが、機能を追加するたびに繰り返し発生する場合、単発の修正では解決しない、構造的な問題が隠れている可能性があります。この場合、次のような確認を追加で行うことをおすすめします。
似たような機能の実装方法を比較する
すでに正常に動いている似た機能があれば、「〇〇（正常に動いている機能）と同じ実装方法で、△△（問題が起きている機能）を作り直してください」と伝えることで、うまくいっている実装パターンを再利用できます。
AIに「パターン」を尋ねる
「このバグが繰り返し起きるのは、どのような実装パターンが原因として多いですか」と、AI自身に一般的な原因のパターンを尋ねてみるのも一つの方法です。AIが持っている一般的な知識から、自分では気づかなかった構造的な原因のヒントが得られることがあります。
発生条件を横断して比較する
同じ種類のバグが複数回起きている場合、それぞれの発生条件を並べて比較してみることも有効です。「どの機能を追加したときに発生したか」「その機能には何か共通点があるか」を書き出してみると、「毎回、データを保存するタイミングで似た問題が起きている」のように、共通の原因が見えてくることがあります。共通点が見つかれば、その部分だけをまとめて見直すことで、複数のバグを一度に解消できる可能性があります。
修正依頼を繰り返す際に、記録しておきたいこと
バグへの対処を繰り返す中で、次の情報を記録しておくと、後から状況を整理しやすくなります。
- 試した対処法と、その結果（うまくいかなかった方法も含めて）
- バグが発生する条件（特定の操作をしたときだけ発生するのか、常に発生するのか）
- バグが発生し始めた時期（いつ頃から、どの変更の後から発生し始めたか）
これらの記録があると、アプローチを切り替える際にも、AIへ伝える情報がすぐに整理できている状態になり、対話の効率が上がります。
記録の形式にこだわる必要はありません。メモ帳やチャットの下書きに、日時と一緒に短く書き残しておくだけでも十分です。大切なのは、「前に何を試したか」を自分自身が忘れないようにしておくことです。バグ対応が長引くと、意外にも「これ、もう試したかどうか思い出せない」という状況が起こりやすくなります。
それぞれのアプローチを、どのタイミングで切り替えるか
3つのアプローチを、どのタイミングで切り替えるべきかの目安を示します。
1回目・2回目の修正依頼で解決しない場合は、まずアプローチ1（伝え方の見直し）を試してください。3回目以降も解決しない場合は、アプローチ2（範囲の絞り込み）に移ります。範囲を絞り込んでも原因が特定できない、あるいは範囲を絞り込む過程で問題が複数の場所に散らばっていることが分かった場合は、アプローチ3（作り直し）を検討する段階です。
この順序を意識しておくことで、「まだ次の手段があるのに、早々に諦めてしまう」ことも、「解決しない方法をいつまでも繰り返してしまう」ことも防げます。
判断に迷ったときの、簡易チェックリスト
どのアプローチに進むべきか迷ったときは、次のチェックリストを目安にしてみてください。
- [ ] 現状・期待する動作・試した対処法の3点を、AIにまとめて伝えたか
- [ ] 問題が起きている機能を、動作の単位まで分解して確認したか
- [ ] 同じ修正依頼を、言葉を変えずに3回以上繰り返していないか
- [ ] 修正後の確認を、複数の操作パターンで行ったか
- [ ] 似たような機能で、正常に動いているものがあるか確認したか
- [ ] 「試した対処法」と「その結果」を記録として残しているか
このチェックリストのうち、当てはまっていない項目があれば、そこから手をつけると状況が動き出しやすくなります。
バグが直らないときに、焦らないための考え方
バグがなかなか直らないと、時間をかけているだけに焦りを感じやすくなります。しかし、焦った状態で次々に対処を試すと、逆に状況を複雑にしてしまうことがあります。
一度、作業から少し離れて休憩を取ることも、有効な対処法の一つです。少し時間を置いてから改めて状況を整理すると、それまで気づかなかった伝え方の抜けや、問題の切り分け方に気づくことがあります。バイブコーディングは対話を重ねる作業であるため、焦らず、落ち着いて向き合う姿勢が、結果的に早い解決につながります。
専門分野の機能でバグが直らない場合の注意点
専門知識を反映した機能でバグがなかなか直らない場合、AIがその分野の専門的な文脈を十分に理解できていないことが原因になっている可能性があります。この場合、伝え方を見直す際に、専門用語の意味をもう一度丁寧に説明し直すことが特に重要です。
例えば、「〇〇という条件のときは、通常とは異なる処理が必要です」という業界特有のルールを、対話の早い段階で一度伝えただけでは、対話が長くなるうちにAIがその前提を十分に踏まえずに提案してくることがあります。専門的な条件が関わるバグについては、修正を依頼する際に、関連する前提を毎回簡潔に添えることをおすすめします。
よくある疑問
バグ対応に取り組む中で、次のような疑問を持つ人も多いので、あわせて紹介します。
Q. 何度も同じ質問をすると、AIが「怒る」ように厳しい返答になることはありますか。
A. AIが感情的に反応しているように見えることがあっても、それは対話の流れや伝え方に対する応答であり、蓄積された「不満」のようなものではありません。返答の印象が硬くなったと感じたら、一度対話を仕切り直し、状況を整理して伝え直すことで、印象も変わることが多いです。
Q. 修正のたびに、まったく違うコードに書き換えられてしまうのですが、これは普通ですか。
A. 珍しいことではありません。特に、問題の範囲を絞り込まずに広い範囲の修正を依頼すると、AIが必要以上に広い範囲を書き換えてしまうことがあります。修正を依頼する範囲を小さく指定することで、変更される範囲も抑えやすくなります。
Q. どのくらい試したら「作り直し」を検討すべきですか。
A. 明確な回数の基準はありませんが、目安として、伝え方を見直し、範囲を絞り込んでも、3〜5回程度の修正依頼で状況が変わらない場合は、作り直しを検討する段階に来ていると考えてよいでしょう。時間をかけすぎる前に、早めに判断を切り替えることが大切です。
Q. バグの再現手順を、AIにどこまで詳しく伝えるべきですか。
A. 可能な限り、具体的な操作の順番まで伝えることをおすすめします。「どの画面で」「何を入力し」「どのボタンを押したときに」「何が起きたか」という4点をセットで伝えると、AIが状況を再現しやすくなります。逆に「うまく動きません」だけでは、AIが再現する手がかりが乏しく、的を絞った修正案を出しにくくなります。手順を書き出す作業自体が、自分の中で問題を整理する助けにもなります。
アプローチを実践した、ある試作の例
ここまでの内容を、実際の流れに近い形で見てみます。ある人が、個人向けの予約管理ツールを試作していて、「予約をキャンセルすると、なぜか別の予約まで消えてしまう」という不具合に遭遇したという想定です。
最初は、「キャンセルすると別の予約も消えます、直してください」とだけ伝えていました。AIは、キャンセル処理のコードを何度か書き直しましたが、症状は変わりませんでした。ここで、アプローチ1に切り替え、「キャンセルボタンを押すと、押した予約だけでなく、その前後に登録した予約も一覧から消えます。本来は、押した予約だけが消えてほしいです。これまで、キャンセル処理の条件式を2パターン変えて試しましたが、どちらも同じ結果でした」と整理して伝え直しました。
それでも解決しなかったため、アプローチ2に移り、「一覧の表示処理」と「キャンセルの保存処理」を分けて確認したところ、実際に消えているのはデータではなく、一覧の並び替えの表示だけだったことが分かりました。問題の範囲が「保存処理」ではなく「表示処理」に絞り込まれたことで、AIも的確な修正を提示できるようになり、最終的に一覧の並び替えロジックを見直すことで解決しました。
この例からも分かるように、最初は「消えた」という大きな症状しか見えていなくても、範囲を絞り込む過程で、実際の原因はまったく別の場所にあると判明することがあります。焦って作り直しに進む前に、まず範囲を絞り込む価値は大きいといえます。
アプローチを切り替えても解決しないときに、見落としやすいポイント
3つのアプローチを一通り試しても解決しない場合、次のような、意外と見落としやすいポイントが残っていることがあります。
伝えた情報が、実は毎回微妙に変わっている
同じ不具合について説明しているつもりでも、伝えるたびに表現が少しずつ変わり、AIから見ると「別の不具合の話をしている」ように受け取られてしまうことがあります。特に、エラーメッセージの文言を正確に伝えず、うろ覚えのまま伝えていると、この食い違いが起きやすくなります。エラーメッセージは、可能な限りそのままコピーして伝えることをおすすめします。
修正の確認手順が、毎回微妙に違う
「直ったかどうか」を確認する手順が、毎回少しずつ違っていると、実は直っている場合と直っていない場合を、自分自身が混同してしまうことがあります。確認する操作の手順を、あらかじめ簡単にメモしておき、毎回同じ手順で確認することで、この混同を避けられます。
複数の不具合が、1つの症状として見えている
一見1つの不具合に見えていても、実際には原因の異なる複数の不具合が重なって、同じような症状として現れていることがあります。範囲を絞り込む過程で、「直ったはずなのに、まだ同じ症状が出る」という状況になった場合は、別の原因による、似た症状の不具合が隠れている可能性を考えてみてください。
状況別の対応早見表
状況ごとに、どのアプローチから始めるとよいかを簡単にまとめます。
| 状況 | おすすめの対応 |
|---|---|
| 修正依頼が1〜2回目で、まだ試行回数が少ない | アプローチ1（伝え方の見直し）から始める |
| 何度説明しても、AIが同じ修正を繰り返す | アプローチ2（範囲の絞り込み）に進む |
| 範囲を絞り込んだが、原因が複数の場所に散らばっている | アプローチ3（作り直し）を検討する |
| 同じ種類のバグが、機能を追加するたびに再発する | 似た機能との実装比較、発生条件の横断比較を行う |
| 専門知識が関わる機能で直らない | 前提や専門用語を、修正依頼のたびに簡潔に添える |
| 3つのアプローチをすべて試しても解決しない | 機能を諦める、または専門家への相談を検討する |
この表はあくまで目安です。実際の状況に応じて、複数のアプローチを組み合わせたり、順番を入れ替えたりしても構いません。大切なのは、「今、自分がどの段階にいるか」を意識しながら対処を進めることです。判断に迷ったときは、無理に1つの方法に決めきらず、小さく試して結果を見ながら次の一手を選ぶ姿勢で十分です。
それでも解決しない場合の、最終的な選択肢
3つのアプローチを試しても解決しない場合、その機能自体を諦める、あるいは専門家に相談するという選択肢も検討してください。すべての問題を自分だけで解決する必要はありません。特に、機能の根幹に関わる部分で長期間解決しない場合は、無理に続けるよりも、早めに次の手段に移るほうが、結果的に時間の節約になることが多いです。
機能を諦めるといっても、必ずしも試作全体を諦める必要はありません。問題が起きている一部の機能だけを見送り、まずは他の部分を仕上げて公開してみるという進め方もあります。個人開発・複業での試作では、すべての機能を完璧に揃えてから公開する必要はなく、動く部分から少しずつ形にしていく方が、結果的に前に進みやすいことが多いです。うまくいかない機能に固執しすぎず、全体の完成度を優先する視点も持っておくとよいでしょう。
「もう自分では無理」と判断するタイミングの見極め方については、別記事で詳しく扱っています。
「AIを変える」という選択肢について
3つのアプローチを試しても解決しない場合、使っているAIのツールやモデル自体を変えてみるという選択肢も考えられます。すべてのAIが同じ得意分野を持っているわけではなく、ツールによって、コードの生成の仕方や、対話の文脈をどこまで踏まえられるかに違いがあります。
ただし、ツールを変えることには注意点もあります。これまでの対話の経緯や、試した対処法の記録は、ツールを変えると引き継がれません。そのため、ツールを変える前に、これまでの経緯を簡潔にまとめておき、新しいツールに最初から丁寧に伝え直す必要があります。また、ツールを変えることが解決策になるのは、今のツールとの対話の相性が原因だった場合に限られます。問題の伝え方や範囲の絞り込みが不十分なまま、ツールだけを変えても、同じ状況が繰り返される可能性があることは覚えておいてください。
ツールを変えることを検討する目安としては、「同じ内容を、これまでのアプローチをすべて試した上で、なお解決しない」という場合に限るのが安全です。ツールを変えることを、最初の対処法として選んでしまうと、単に問題の場所を移動させるだけで、根本的な解決には至らないことが多いです。
バグ対応の経験を、次の試作に活かす
一度、時間をかけてバグに向き合った経験は、次に似たような試作をするときの助けになります。バグが解決した後は、次のようなことを簡単に振り返っておくと、今後の対応力が上がっていきます。
- 最終的に、何が原因だったか（伝え方の問題だったか、範囲の絞り込みが必要だったか、実装自体に問題があったか）
- どのアプローチが、結果的に効果があったか
- 次に似た状況になったとき、もっと早く気づけるとしたら、どの段階で気づけそうか
こうした振り返りを重ねていくと、次にバグに遭遇したときに、「これはアプローチ1で様子を見よう」「これは最初から範囲を絞り込んだ方がよさそうだ」といった判断が、経験に基づいてできるようになっていきます。バイブコーディングは、1つの試作だけで完結するものではなく、複数の試作を通じて、AIとの向き合い方そのものが上達していく作業でもあります。振り返りの内容は、次に似た試作を始めるときに読み返せるよう、簡単なメモとして残しておくと、経験がさらに活かしやすくなります。
一人で抱え込まないという選択
バグへの対処に長時間を費やしていると、「自分の伝え方が悪いのではないか」と自分を責めてしまう人もいます。しかし、AIとの対話がうまくいかないのは、伝え方の問題だけでなく、AI側の限界や、問題自体の複雑さが原因になっていることも多くあります。
同じようにバイブコーディングに取り組んでいる人のコミュニティやSNSで、似たような経験をしている人がいないかを探してみるのも一つの手段です。自分だけが特別に苦戦しているわけではないと分かるだけでも、気持ちの負担が軽くなることがあります。バグへの対処に時間がかかるのは、決して自分の能力が足りないからではなく、AIとの対話には元々こうした難しさが含まれているという前提を持っておくことが、長く試作を続けていくための助けになります。
まとめ：焦らず、段階を踏んで向き合う
AIがバグを直せなくなったときの対応を、最後にもう一度整理します。
まず、伝え方を見直し、現状・期待する動作・試した対処法をまとめて伝え直します。それでも解決しない場合は、問題の範囲を機能の単位まで小さく絞り込み、AIが原因を特定しやすい状態を作ります。範囲を絞り込んでも解決しない、あるいは原因が複数箇所に散らばっている場合は、その部分だけを作り直す判断に進みます。
同じ種類のバグが繰り返し発生する場合は、似た機能との実装比較や、発生条件の横断的な比較を通じて、構造的な原因を探ります。そして、これらのやりとりの中で、試した対処法とその結果を簡単に記録しておくことが、次の判断をスムーズにする助けになります。
どのアプローチを試しても解決しない場合は、機能自体を諦める、専門家に相談する、あるいは使っているツールを変えるという選択肢も、決して後ろ向きな判断ではありません。バイブコーディングは、AIと二人三脚で試作を作り上げていく作業であり、時にはうまくいかない場面に出会うことも、その過程の一部です。焦らず、今日紹介した段階を1つずつ踏んでいくことで、多くの場合は状況を前に進めることができます。次にバグに遭遇したときも、この記事の手順を思い出しながら、落ち着いて向き合ってみてください。
この記事の次に読みたい記事
バグへの対処法を知っておいたら、次は判断が難しい場面についても知っておくと安心です。あわせて次の記事も参考にしてください。
検証期の全体像や費用感を整理したい場合は、アイデアを「動くもの」にする。検証期のAI試作と費用の全体像も参考になります。
