「どういうこと？？」予想が矛盾してる。血の気が引いた。
やっとデータ収集が始まった。でも、翌日気づいた。予備予想と買い推奨、1頭も一致してない。「どういうこと？？」血の気が引いた。11月リリース予定が年越し確定。56歳の開発は、深いダートに足をすくわれている。
やっと動いた。でも、矛盾してた。
やっとデータ収集が始まった。
競馬予想AI、重複ファイル200個削除、3000行削除。
あの地獄の2週間を乗り越えて、やっと、やっと動き始めた。
予備予想も出てる。買い推奨も出てる。
「よし、これで本来の仕様でテストできる！」
心の底から、安堵した。
でも、翌日。
予想結果をノートにまとめてる時、気づいた。
予備予想：3番、7番、11番
買い推奨：2番-5番、2番-9番
…あれ？
1頭も一致してない。
「どういうこと？？」
血の気が引いた。
またか。また何かがおかしい。
11月リリース予定だった競馬予想アプリ。
完成まで、年を越えそう。
56歳の開発は、深いダートに足をすくわれている。
本来の仕様：オッズの歪みを突く
まず、このアプリが何を目指してるのか、説明させてください。
このアプリは、ただの予想アプリじゃない。
オッズの歪みを突いて、美味しい馬券を探し出す仕組み。
実力が評価されてない馬券を、あぶり出す。
例えば：
実力的には勝てる馬なのに、人気がない。
だから、オッズが高い。
こういう馬を見つけ出して、そこで勝負する。
だから、買い推奨馬券は、1日1〜3レースしか出さない。
しかも、馬連1〜3点だけ。
1日の買い目は、1〜9点以内。
自信があるレースだけ、勝負する。
これが、このアプリのコンセプト。
でも、予想が出ないアプリって、面白くないですよね？
だから、予備予想も出す仕組みにした。
出走表を基に、全レース3頭ピックアップ。
「この3頭が有力です」って、毎日見せる。
予備予想で興味を持ってもらって、買い推奨で勝負する。
これが、設計図。
買い推奨が出ない問題
重複ファイル削除後、テスト再開。
予備予想は、毎日出てた。
全レース3頭、ちゃんとピックアップされてる。
点数も高い馬から順番に表示されてる。
「よし、これは動いてる」
でも、買い推奨が出ない。
オッズの歪みを突いた馬券、表示されない。
これじゃ、ただの予想アプリだ。
本命機能が動いてない。
Claude Codeに指示した。
「買い推奨を出力して」
「わかりました」
…出ない。
「要件定義書、見直して。買い推奨の仕様、理解してる？」
「理解してます。修正します」
…出ない。
「私の指示、理解できてる？要件定義と照らし合わせて解説して」
「完全に理解しました。実装します」
…出ない。
何度も、何度も、指示した。
でも、出ない。
この堂々巡り、1週間続いた。
競馬は、1日12回。月〜金の5日開催。
データ収集のチャンスは、週60回しかない。
1週間のロスは、60回のチャンス喪失。
焦った。
そこで、CursorのGPT-5.2に頼んだ。
「要件定義にある買い推奨を出力するように変更して欲しい」
GPT-5.2、動き出した。
そして、あっさり実装してくれた。
「…え？こんなに簡単に？」
Claude Codeに1週間説明して、できなかったことが、GPT-5.2には一瞬でできた。
複雑な気持ちだった。
でも、嬉しかった。
やっと、本来の仕様で動く。
予想が矛盾してる
翌日のレース。
アプリを開く。
予備予想：出てる。
買い推奨：出てる。
「よし！やっと本来の仕様で動いた！」
心の底から、安堵した。
これで、オッズの歪みを突いた馬券が取れる。
実力が評価されてない馬券を、あぶり出せる。
レース結果を待つ。
後で確認しやすいように、予想結果をノートにまとめる。
予備予想をコピーして、貼り付ける。
買い推奨をコピーして、貼り付ける。
その時、気づいた。
予備予想：3番、7番、11番
買い推奨：2番-5番、2番-9番
…あれ？
1頭も一致してない。
もう一度見る。
予備予想：3番、7番、11番
買い推奨：2番-5番、2番-9番
やっぱり、1頭も一致してない。
「…どういうこと？？」
考えてみてください。
勝つと思われる3頭が、予備予想で抽出されてる。
3番、7番、11番。
これが、このレースの有力馬。
でも、買い推奨は、2番-5番、2番-9番。
3番も、7番も、11番も、入ってない。
整合性が取れてないですよね？
予備予想で「勝つ」って言ってる馬を、買い推奨で無視してる。
逆に、予備予想に入ってない2番を、軸にしてる。
これ、おかしいでしょ？
矛盾してる。
予想が、矛盾してる。
血の気が引いた。
「予想のルートが違います」
Claude Codeに問いただした。
「予備予想と買い推奨、1頭も一致してない。どういうこと？」
しばらくして、返事が来た。
「予想のルートが違います」
…何言ってんの？？
またか。
重複ファイル200個削除したのに。
3000行削除したのに。
また、違うルートで動いてる。
プログラムの整合性が、取れてない。
予備予想は、ルートA。
買い推奨は、ルートB。
2つのルートが、連動してない。
だから、矛盾が生まれる。
またこれか。
怒りというより、呆れた。
「何回同じこと繰り返すんだよ…」
でも、怒ってても仕方ない。
修正するしかない。
流れを意識させる
そこで、流れを意識して再度指示した。
「予備予想と買い推奨、最低でも1頭は一致しないとおかしいよね？」
「勝馬予想は、メンバー構成から展開を予想して勝馬を予想して」
「その馬が勝つと仮定した時、展開を考慮してゴール前絡んでいそうな馬との買い目を表示して」
「実力上位で馬連構成する安易な予想は禁止」
要は、こういうこと。
予備予想で3番が1位なら、買い推奨でも3番を使え。
展開を考えて、3番と絡みそうな馬を探せ。
ただ実力順に並べるな。
これ、人間なら当たり前。
でも、Claude Codeは、当たり前を理解しない。
だから、1から10まで説明する。
プログラム修正してもらった。
そして、Claude Codeから返事が来た。
「完全に理解しました」
…出た。
この決まり文句。
何回聞いたことか。
「完全に理解しました」→理解してない。
「おっしゃる通りです」→気づいてなかった。
「修正しました」→修正されてない。
Claude Codeの三大決まり文句。
でも、信じるしかない。
修正を信じて、次のテストを待つ。
時間切れ。年を越す。
そうこうしているうちに、今週も金曜日がやってきた。
競馬は、月〜金の5日開催。
金曜が終われば、次は月曜まで待つしかない。
また、時間切れ。
11月リリース予定だった、競馬予想アプリ。
もう12月中旬。
この時点で、遅延してる。
しかも、まだ完成してない。
完成まで、年を越えそう。
「56歳の開発は、深いダートに足をすくわれている」
そんな言葉が、頭に浮かんだ。
深いダート。
足を取られて、前に進めない。
一歩進んで、二歩下がる。
修正しても、また問題が出る。
でも、諦めない。
毎週、修正して、テストして、また修正。
このサイクルを繰り返せば、いつか完成する。
ゴールは、見えてる。
遠いけど、見えてる。
だから、諦めない。
AIは「流れ」を理解しない
今回の問題で、また気づいたことがある。
Claude Codeは、「流れ」を理解しない。
予備予想と買い推奨。
2つの機能を、別々に実装する。
でも、2つの関係性を、理解しない。
だから、矛盾が生まれる。
「予備予想で3番が1位なのに、買い推奨に3番が入ってない」
人間なら、「おかしい」って、一瞬で気づく。
でも、Claude Codeは、気づかない。
予備予想は、予備予想。
買い推奨は、買い推奨。
2つは、別のルート。
連動してない。
だから、人間が「流れ」を説明する必要がある。
「予備予想と買い推奨は、連動してる」
「最低1頭は、一致する」
「展開を考慮する」
こういう「当たり前」を、1から10まで説明する。
AIは、空気を読まない。
だから、人間が説明する。
これが、AIプログラミングの本質。
「空気を読ませるな。1から10まで指示しろ」
この言葉を、また思い出した。
何度も、何度も、同じ壁にぶつかる。
でも、そのたびに、学ぶ。
AIは、こういうものなんだ。
万能じゃない。
でも、使いこなせる。
工夫すれば、使いこなせる。
Claude CodeとGPT-5.2の使い分け
今回、また気づいたことがある。
買い推奨の実装、Claude Codeは1週間できなかった。
でも、GPT-5.2は、一瞬でできた。
これ、何が違うのか？
Claude Codeは、実装が得意。
コードを書くのは、速い。
でも、「何を作るか」を理解するのは、苦手。
GPT-5.2は、逆。
俯瞰して、全体を見るのが、得意。
「要件定義にある買い推奨を出力して」
この指示を、一瞬で理解して、実装してくれた。
だから、使い分けが重要。
要件定義の理解：GPT-5.2
コード実装：Claude Code
テスト・修正：GPT-5.2
この役割分担で、開発が劇的にスムーズになった。
AIを戦わせる構想を考えた時、すでにGPTが指示してた。
「要件定義はGPT、コード実装はClaude Code、テスト・修正はGPT」
忘れてたけど、実際にやってみて、本当に効果があることがわかった。
それぞれのAIに、得意なことをやらせる。
これが、正解。
諦めない。ゴールは見えてる。
11月リリース予定が、年越し。
遅延してる。
でも、諦めない。
毎週、修正して、テストして、また修正。
一歩進んで、二歩下がる。
深いダートに、足をすくわれてる。
でも、ゴールは見えてる。
遠いけど、見えてる。
予備予想と買い推奨の矛盾も、修正した。
次のテストで、ちゃんと一致するはず。
そしたら、やっと本来の仕様で動く。
オッズの歪みを突いた馬券が、取れる。
実力が評価されてない馬券を、あぶり出せる。
データが、蓄積される。
的中率と回収率が、見えてくる。
ゴールは、そこ。
華々しい成功じゃない。
地道な修正の、繰り返し。
でも、これが現実。
そして、これが面白い。
AIプログラミングって、こういうもの。
完璧なコードを書くことじゃない。
不完全なAIを、使いこなすこと。
矛盾を見つけて、修正すること。
1から10まで、説明すること。
そして、諦めないこと。
56歳でも、できてる。
あなたも、できます。
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AIプログラミング、挑戦してますか？
この記事を読んで、何か感じましたか？
Claude Codeの「完全に理解しました」に裏切られた経験。
AIが思い通りに動かない苦労。
それでも諦めずに挑戦してる。
あなたも、AIプログラミング挑戦してますか？
どんな壁にぶつかってますか？
よかったらコメント欄で教えてください。
一緒に、乗り越えましょう。
諦めない🔥
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