チーム全体で、各自がばらばらに使うのではなく、AI を一貫して使うにはどうしますか？

Question

Accepted Answer

目標は **thinking ではなく workflow を standardize** することです。全員が AI を独自の方法で使うと、style は不統一、quality は uneven、誰も一緒に maintain できない code が生まれます。解決策は tool を禁止することではなく、shared agreements です。

## standardize するもの

- **Agreed tools** — sanctioned set（適切な data agreement 付き）を選び、code が random unvetted services に流れないようにする。
- **Shared context files** — conventions、architecture、do/don't を説明する rules file（例: `CLAUDE.md` / cursor rules）を commit し、AI output を全員で consistent にする。
- **Shared prompts** — common tasks（test generation、migration writing）用の vetted prompts の小さな library。quality が誰が typing するかに依存しないようにする。
- **AI-generated code の conventions** — 他の code と同じ **review** を受け、**tests** を持ち、org が望む場合は **attributed** して reviewer が注意深く見る。

## 定着させる方法

- **Training** — high-leverage patterns と failure modes（hallucinated APIs、plausible-but-wrong logic）をチームに示し、usage が実際に機能する方向へ収束するようにする。
- **Feedback loop** — うまくいった prompt、誰かが痛い目を見た pattern、codebase の進化に伴う rules file の update を共有する channel。

原則は **output and process** layer での consistency です。各 engineer が AI とどう reasoning するかはその人のものです。しかし *repo に land するもの* は 1 つの shared bar を満たす必要があります。

## なぜ重要なのか

AI は既存の process を multiply します。shared standard がなければ divergence を multiply します。5 人の engineer が 5 つの incompatible style を生み、reviewer は追いつけず、codebase は人間だけの場合より速く fragment します。shared guidelines、committed rules file、同じ review/test bar は、AI を entropy ではなく consistency の力に変えます。individual productivity を保ちながら、チームを個人の集合より速くするもの、つまり誰もが読めて trust し maintain できる codebase を守れます。