AI開発はクリーンアーキテクチャと相性がいい――DIを変更伝播ヤコビアンとして考える

AIによるコード生成は、周辺コードまで変更したり、局所的なパッチを積み重ねてシステムを不自然に変形させる問題がある。Clean ArchitectureとDependency Injectionを組み合わせることで、AIに適切な自由度を与え、AI開発との相性を高めるアプローチを解説する。

• AI開発におけるコード変更は、コード行数ではなく意味的な変更範囲の伝播が問題となる。
• Clean ArchitectureとDIは、変更影響の伝播を一方方向に制限し、変更伝播ヤコビアンを三角行列化する仕組みと捉えられる。
• DIは、変更伝播ヤコビアンを疎化・三角化するための手段であり、循環依存はこの三角構造を破壊する。
• 変更伝播ヤコビアンのノルム（意味的距離）が1を超えると、変更は増幅され、AIに自由を与えること自体が危険になる。
• AI開発では、変更を増幅しない（非拡大境界を作る）アーキテクチャ設計とAIの自由度のバランスが重要となる。