非エンジニアがAI支援で開発・提供する際に必要な、技術・論理・倫理・事業設計を横断した包括的なリテラシー ─ 占星術ソフトウェア開発の実例分析から ─ / A Cross-Disciplinary Literacy for Non-Engineers Developing Software with AI Assistance: Technical, Logical, Ethical, and Business-Design Dimensions — Insights from a Case S

要旨 日本語 AI支援コーディング(いわゆる「AIバイブコーディング」)は、非エンジニアであっても動作するソフトウェアを容易に生成できる環境を作り出した。しかし「動作すること」と「安全に運用できること」の間には、コードの見た目からは判別できない大きなギャップが存在する。さらに、このギャップは技術面(アーキテクチャ・運用・情報管理・コミュニケーション)だけでなく、扱う対象領域の性質に関する論理的な判断(解釈の多元性と計算上の正誤の混同)、事業設計上の構造的インセンティブ、専門職としての倫理的責任にも及ぶ。 本論文は、実際に観測された商用Webアプリケーション運用事例(占星術計算サービス)を単一の事例分析として用い、このギャップを構成する具体的なリテラシー項目を、技術・論理・倫理・事業設計を横断する7層——アーキテクチャ層・運用層・情報管理層・コミュニケーション層・姿勢・認識層・概念層・構造・事業層——に分けて抽出する。特に、解釈の多元性が妥当する領域(規則選択の多元主義。本論文では「正解」と定義する)と、検証可能な物理量が一意に収束すべき領域(本論文では「正確」と定義する)を混同する論法が、抽象化の段階を経ることで誤りとして認識されにくくなる過程を、算術レベルから抽象化された命題レベルまでの3段階の還元法的検証によって明示する。また、技術的な緩和策の存在(secure-if-informed)と、利用者の知識水準に関わらず安全な結果を返す設計(secure-by-default)との違いが、ビジネスモデル上の構造的インセンティブと結びついている可能性を論じる。 占星術は本論文における単一の事例分析対象であり、本論文の主張自体は特定分野に限定されない。最終的に、非エンジニアがAI支援で商用サービスを開発・提供する前に習得すべき最小限の包括的リテラシーのチェックリスト(付録1)と、明文化された開発規約による代替可能性とその限界(付録2・§5.4)を提案する。 English AI-assisted coding — commonly known as "AI vibe coding" — has created an environment in which even non-engineers can readily produce software that appears to work. However, a substantial gap exists between "working" and "being safely operable," a gap that cannot be discerned from the surface appearance of code alone. This gap extends beyond technical dimensions (architecture, operations, information management, communication) to encompass logical judgment concerning the nature of the subject domain (the conflation of interpretive pluralism with computational correctness), structural incentives in business design, and ethical responsibilities as a professional practice. This paper uses a single case analysis of an observed commercial web application (an astrological calculation service) to extract the concrete literacy items that constitute this gap, organizing them across seven layers spanning technical, logical, ethical, and business-design dimensions: the architecture layer, operations layer, information-management layer, communication layer, attitude/awareness layer, conceptual layer, and structural/business layer. In particular, the paper demonstrates — through a three-stage reductio ad absurdum spanning an arithmetic level to an abstracted-proposition level — how an argument that conflates a domain where interpretive pluralism legitimately applies (rule-selection pluralism, which this paper terms "correctness" [正解]) with a domain where a verifiable physical quantity must converge to a unique value (which this paper terms "accuracy" [正確]) becomes progressively harder to recognize as erroneous as the level of abstraction increases. The paper further argues that the distinction between the mere existence of technical mitigations (secure-if-informed) and a design that returns safe results regardless of the user's knowledge level (secure-by-default) may be linked to structural incentives embedded in the business model. Astrology serves in this paper solely as a single case-study domain; the paper's claims themselves are not confined to any specific field. Finally, the paper proposes a minimal, comprehensive literacy checklist (Appendix 1) that non-engineers should acquire before developing and offering a commercial service with AI assistance, together with an account of the extent to which — and the limits within which — a codified development convention document can substitute for such prior learning (Appendix 2, §5.4).