AIへの継続生成タスクは「集計→差分→優先順位」を埋め込む

子ども向け学習クイズアプリの問題データをClaude Codeで自動生成する際、単元ごとの問題数に偏りが発生した原因を分析。生成タスクに「現在地」の情報がないことが問題とし、「集計→差分→優先順位」を埋め込むことで偏りを解消する手法を提案する。

• AIによる問題自動生成で、特定の単元（二次方程式）に問題数が偏る問題が発生した。
• 原因は、生成タスクに過去の生成履歴や現状の単元ごとの問題数に関する情報がなかったためと分析。
• 対策として、生成前に既存の問題データを集計し、手薄な単元を特定するスクリプトを導入した。
• プロンプトで「手薄な単元を優先し、多い単元は避ける」よう指示することで、生成の偏りを是正した。
• この「集計→差分抽出→優先指示」のパターンは、LLMの継続生成タスク全般に応用可能である。