「読みにくいDB」はAI開発のコストを1.9倍にする――Claude Codeで検証したDB設計の影響

何が起きたか

株式会社アクトビが、AIの Claude Code を使って、読みやすいDBと読みにくいDBを比べました。同じ命令を出すと、読みにくいDBではAIの使う量とコストが大きく増えました。

主な数字

• コストは、読みやすいDBが $0.21、読みにくいDBが $0.41（約1.9倍）
• ターン数（AIとのやりとりの回数）は、18.8 から 26.2 に増加（約1.4倍）
• 所要時間は 60秒 から 109秒 に増加（約1.8倍）
• 正解数は、読みやすいDBが 5/5、読みにくいDBが 4/5

実験のやり方

ECサイトを題材に、中身は同じで、名前やコメントだけを変えた2種類のDBを作りました。読みにくいDBでは、略語（ord、suu など）や、意味のわからない数字（sts = 9 など）を使いました。AIには「指定した年月の、キャンセル済みと削除済みを除いた商品別売上の上位10件を返す」クエリを作らせました。

なぜ大事か

AIで開発する時代は、AIのコストが開発費に大きく関わります。読みにくいDBは、お金がかかるだけでなく、もっともらしい間違いも生みました。AIは、書かれていないことを推測で埋めるため、読みにくい設計では間違えやすくなります。今回の結果から、わかりやすい名前、コメント、テーブルの関係をきちんと決めることが、人間にもAIにも役立つとわかりました。

注意しておきたい点

• 各条件は5回だけで、統計的な検定はしていない
• 読みにくいDBは、著者が意図的に作ったもので、現実の代表例ではない
• 命名だけでなく、コメントの有無も結果に影響している可能性がある
• 試したのは集計クエリ1種類だけ。機能追加やバグ調査では結果が変わるかもしれない