ChatGPTにコードを書かせている、というと
「一瞬でWebサイトができるんでしょ？」
「AIなんだからミスしないでしょ？」
そんな反応をされることが多い。

正直に言うと、最初は私もそう思っていた。

私はエンジニアではない。
HTMLは20年前に大学で授業を受けた程度。CSSやJavaScriptは所々の英単語が理解できるくらいの程度の素人だ。

そんな私が、ChatGPTに頼りきりで2026年1月の1週間でLP（ランディングページ）を作り続けた結果、 気づけば約9万行分のコードを書かせていた。

完成予定LPは5本。
派生ページが4本。

そして、
明らかにChatGPTの挙動がおかしくなる地点がある事に気づいた。

その理由を、ChatGPT自身に分析してもらった結果、やはり素人マインドでコード出力をし続けると、必ず地雷を踏んでしまう事が分かった。

今回はChatGPTがその罠に陥ってしまう人為的な理由を挙げる。

まず誤解してほしくないのは、これは
「ChatGPTは使えない」
「AIは結局ダメだ」
という話ではない。

むしろ逆だ。
序盤のChatGPTは、素人の私にとって異常なほど優秀だった。

指示を出せば、意図を汲み取り、
「それっぽい」どころか、
「普通にプロが書いたように見える」コードを出してくる。

だからこそ、私は完全に頼りきってしまった。

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① 会話が長くなると、ChatGPTは「全体」を見なくなる

最初のうちは、ChatGPTは全体を見ていた。

HTML構造、CSSの設計、JavaScriptの役割分担。
こちらが曖昧な指示を出しても、前後関係から補完してくれる。

ところが、ある地点を超えると、明らかに挙動が変わる。

• 直前の修正だけを見る

• 昔決めた前提を参照しなくなる

• 全体より「今直す箇所」だけに集中する

これは能力低下というより、思考のスコープが狭くなる感覚に近い。

野球でいうと

試合序盤は、配球や打者の癖を考えて投げていた投手が、
試合後半になると「とりあえずストライクを投げる」状態になる。

考えていないわけではない。
考える範囲が縮んでいる。

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② 「素人の確認」が、罠時間を増幅させる

素人の私は、当然怖い。

「ここを変えたら、他が壊れるんじゃないか？」
「全体が崩れたら、もう戻せないのでは？」

だから私は慎重になる。

• 「どこからどこまでを差し替えればいいですか？」

• 「前後のコードを教えてください」

• 「これは既存の仕様を壊しませんか？」

ChatGPTは丁寧に答えてくれる。
前後コードも出してくれる。

しかし、この丁寧な確認の往復が、会話を肥大化させる。

前提が増える。
条件が増える。
例外が増える。

その結果、ChatGPT自身が
「どの前提が最新だったか」
を維持するコストが跳ね上がる。

車でいうと

安全運転のために何度も微調整を繰り返した結果、
整備履歴が複雑になりすぎて、
次の整備士が「今の正解状態」を把握できなくなる。

安全のための行動が、
結果的に不安定さを生む。

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③ 「差分修正」が積み重なると、文脈が歪む

途中から、ChatGPTはこう言うようになる。

「全体を書き直す必要はありません」
「ここだけ差分で直しましょう」

理屈は正しい。
だが、差分修正が何十回も積み重なると、
文脈そのものが歪み始める。

• 元々の設計思想

• 最初に決めたルール

• 暗黙の前提

これらが、少しずつズレていく。

すると、コードは動いているのに、
「なぜそうなっているのか」が誰にも分からなくなる。

差分修正を積み重ねた結果、何が起きていたのか

コードが増え、修正を繰り返すほど、
私はある違和感を覚えるようになった。

直っているはずなのに、安心できない。
そして「なぜ直ったのか」を、誰も説明できない。

この状態は、技術の話というより、もっと身近な感覚に近い。

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野球でいうと

サインが増えすぎている状態だ。

最初はシンプルだったはずのサインが、
「念のため」「前に失敗したから」と追加されていき、
いつの間にか何十種類にも膨れ上がる。

結果どうなるか。

今、どのサインが有効なのか
キャッチャーも分からない。
投手も分からない。

たまたまうまくいった球があっても、
「なぜ通じたのか」は誰にも分からない。

これが、差分修正を積み重ねたCSSの状態とそっくりだった。

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車でいうと

警告灯が点く。

原因を調べる代わりに、
「とりあえず消そう」として
警告灯の配線だけを切る。

また別の警告灯が点く。
また配線を切る。

確かに、ダッシュボードは静かになる。
車は走る。

でも――
壊れている事実は、何一つ解決していない。

CSSを追加し続けた状態は、まさにこれだった。

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表面は直る。でも、構造は壊れる

ChatGPTの出力は、確かに優秀だ。
差分修正も、的確に見える。

だが、やり取りが長くなり、
コードが増え、
前提が少しずつ崩れていくと、

• 直っているのに不安

• 動いているのに説明できない

• 触るのが怖い

という状態に必ず陥る。

これはChatGPTが無能だからではない。
前提が壊れたまま、差分を積み続けた人間側の構造的な罠だ。

そして一番厄介なのは、
この罠に落ちている最中、
本人は「前に進んでいる」と思ってしまうことだった。

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④ コードが増えるほど、「それっぽさ」が勝ち始める

後半になると、説明の質が変わった。

• 理由の説明が短くなる

• 過去の選択との整合性が語られない

• 「一般的にはこうです」という表現が増える

コード自体は一見きれいだ。
コメントもある。
構文も正しい。

だが、全体として噛み合っていない。

料理でいうと

見た目は高級料理。
盛り付けも完璧。
だが、食べると味の方向性がバラバラ。

個々は正しくても、
一皿として成立していない。

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⑤ 人間側が「AIを信じすぎる罠」に落ちる

最も怖かったのは、ここだ。

自分の判断が鈍っていく。

• 「AIが言うなら正しいはず」

• 「ここまで来たら任せた方が早い」

• 「自分が理解できないのは自分のせい」

こうして、違和感を感じても流してしまう。

そして、
罠出力に気づくのが遅れる。

恋愛でいうと

相手の違和感に気づいているのに、
「きっと私の考えすぎだ」と飲み込んでしまう状態。

後から振り返ると、
最初の違和感が一番正しかった。

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なぜ、これが必ず起きるのか

これはChatGPTの欠陥ではない。
むしろ、人間側の使い方と噛み合った構造的な問題だ。

• 会話が長くなる

• 前提が増える

• 修正履歴が積み上がる

• 素人ほど確認を重ねる

この条件が揃うと、
ChatGPTは「深く考える」より
「今の文脈に合わせて出力する」方向へ寄っていく。

その結果、生まれるのが
罠出力と罠時間だ。

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私はこの1週間で、
AIの賢さよりも、
人間とAIの関係性の難しさを学んだ。

そしてこれは、
コード制作に限った話ではない。

この構造は、
文章作成、企画立案、資料作り、
あらゆる「AIとの共同作業」で起きうる。

それに気づかず突っ込むと、
誰でも同じ罠を踏む。

私は踏んだ。
だから、ここに書いた。

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