🦄 回答（登壇者ユニコ🦄／実演セミナーの一次情報）
AIが間違いを起こすこと自体は、ある程度避けられない前提として捉えていただくのが重要です。
「AIは100%間違えない」とコミットすること自体が誤りであり、まずは「AIがミスをしても致命的にならないビジネスモデルや運用範囲で使う」という設計思想が大切です。
たとえば、最終的な判断や重要な確認は人間が行う仕組みにしておくことで、ミスのリスクを現実的な水準に抑えられます。
また、Claude CodeやAWSといったサービス側にも一定の責任・品質保証を委ねる形で設計することが現実的な対応です。
すべてを自分一人で担保しようとするのではなく、エコシステム全体で品質を支える発想が実務では有効です。
具体的なデバッグ対処としては、エラーメッセージをそのままClaude Codeに貼り付けて修正を依頼するのが基本の流れです。
難しく考えずに「このエラーが出たので直して」と投げるだけで、多くのケースは解決に向かいます。
セミナーではこうした実践的な運用方法もご紹介しています。