AIに「お前、数えてないだろ」と説教して3ヶ月。Claude CodeでようやくJSONの壁を突破した

※この記事は、Claude Codeで1人開発しているSNS運用SaaS「ThreadPost」の開発日記です。

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JSONの壁を突破した方法

AIに100件の記事をまとめて投げたら、JSONが途中で切れて全データが消し飛んだ。深夜のPCモニターに向かって一人でキレた。「お前、数えてないだろ」。この泥沼の戦いを経て、ようやくJSONのパースエラーを0%に抑え込んだ。結論から言うと、バッチサイズを100から50へ調整し、reason文字数を60文字に制限したのが勝因だ。これでトークン制限を回避し、安定した出力を得られるようになった。

途切れるJSONと消えるデータ

AIにバッチ処理で100件ずつ記事を採点させれば、コストも時間も圧倒的に効率化できる。そう信じていた。しかし「Claude API JSON parsing error handling」というコミットを切るまでは地獄だった。AIは毎回違う形で壊れたデータを返してきた。JSONが途中で切れる。インデントがズレる。なぜかマークダウンのコードブロックで囲んでくる。画面に「お前、JSONって言ったよな？」と問いかける毎日だ。

LLMのJSON出力は確率的な生成物だ。特に長文バッチではトークン上限に達すると末尾が欠損する。僕はまず、バッチサイズを50に減らした。「バッチサイズを50に削減してHaiku出力トークン制限に対応」をコミットした。これでパースエラーは消えた。100件バッチだと19,777文字で16,384トークンの制限を超えていた。50件なら約6,500トークン。制限の40%に収まる。30分で実装した。ただしUIがボロボロになった。

しんたろー:
176件で16,384トークン上限に到達しJSONが途切れる問題を解決した。これで安心だと思った。甘かった。

直ったので100に戻したらまた壊れた。根本的な解決にはなっていなかった。AIが出力する理由テキストの長さを削ることにした。「reason文字数を60文字に変更」をコミットした。これで100件バッチでも通るようになった。「enhance JSON parsing robustness for AI responses」で多段フォールバックも入れた。これでパースエラー率は0%になった。不完全な文字列やオブジェクトも修復できるようになった。

忖度するAIとアンカリングの罠

JSONが壊れなくなったと思ったら、今度は全員80点だった。AIは「80点」という無難な数字にアンカリングし、全記事が80点になる忖度採点を繰り広げていた。「お前それ採点じゃなくて承認だろ」。AIは隙あらば語りたがる。語らせないための制約が一番トークンを節約できる。「投稿スコアリングプロンプトを改善し全投稿が80点になる問題を解消」をコミットした。

LLMはFew-shotプロンプティングにおいて、例示された数値に強く引きずられる。僕は出力例から固定スコアを削除した。プレースホルダーに変更し、各項目に具体的な採点基準を記述した。オフトピック投稿の連動減点ルールも追加した。これでようやくスコアに0から100の分布が生まれた。1日で解決した。ただしコーヒーを5杯飲んだ。

しんたろー:
旧プロンプトは出力例にA=85、B=70の固定値を埋めていた。Haikuがこれにアンカリングし、全投稿で同一スコアを返していた。AIの忖度を見抜くのに丸一日かかった。

「スコア計算を6項目均等に変更、関連性にもグレード・理由を追加」をコミットした。関連性、リポスト可能性、フック力、エンゲージメント予測、実用性、炎上リスク。6項目均等で計算するようにした。システムの最適化が進むと、パズルが組み上がるような快感がある。reason出力を60文字から10文字に短縮した。max_tokensを8192から512に削減した。これでコストも劇的に下がるはずだ。

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落とし穴

AIに「100件のJSONを返せ」と指示した。AIが律儀に101件のリストを返し、配列のインデックスがズレて全データがゴミになった。「Haikuが余分なインデックスを返す問題に対応」をコミットした。AIに「数え方」を教えるために、わざわざ範囲外インデックスを除外するコードを書く羽目になった。AIは賢いフリをして平気で嘘をつく。信用してはいけない。