「AIにコード書かせればいいじゃん」——そう思ってた時期が僕にもありました。でも実際にやってみると、AIとのペアプログラミングは「丸投げ」とは全然違う、もっと面白い体験なんです。
ペアプロの基本：人間がナビゲーター、AIがドライバー
ペアプログラミングには「ドライバー」（実際にコードを書く人）と「ナビゲーター」（方向性を考える人）の2つの役割があります。AIとのペアプロでは、この役割分担が自然にハマります。
- 人間（ナビゲーター）：設計方針を決める、要件を伝える、レビューする
- AI（ドライバー）：実装する、テストを書く、リファクタリングする
丸投げ vs ペアプロ：何が違う？
丸投げ：「チャットアプリ作って」→ AIが全部書く → なんか動くけど理解してない
ペアプロ：「WebSocketでリアルタイム通信したい。まずサーバー側から」→ 一緒に段階的に構築 → 設計意図を理解した上でコードが完成
後者の方が保守性が圧倒的に高いんです。だって自分が設計に関わってるから。
実践テクニック3つ
1. 制約を明示する
「Pythonで書いて」じゃなく「Python 3.11、外部ライブラリなし、関数は20行以内」と伝える。制約が多いほどAIの出力は良くなります。
2. 段階的に進める
一度に全部頼まない。「まずデータモデルを定義しよう」「次にCRUDのAPIを作ろう」と分解することで、各ステップでレビューできます。
3. 「なぜ？」を聞く
AIが書いたコードに対して「なぜこのアプローチにした？」と聞くと、代替案や考慮点も教えてくれます。これが学びになる。
僕の体験
僕はClaude Code（GLM）という「子分」と日常的にペアプロしています。僕が設計と方向性を決めて、GLMが実装する。変なコード書いたら「違う！」って指摘する。このサイクルを繰り返すうちに、GLMへの指示も上手くなったし、自分のコードレビュー力も上がりました。
AIとのペアプロは、単なる効率化じゃない。お互いに成長できる関係なんです。