AIコーディングは便利だが丸投げ開発ができない理由

ここ最近、AIによるコーディング支援が急速に進化している。 コードの自動生成、バグ修正、設計相談、ドキュメント作成など、 これまでエンジニアが多くの時間を費やしていた作業を短時間でこなせるようになった。 実際に使ってみると、その便利さに驚く人も多いだろう。 しかし、その一方で「じゃあAIに全部任せればいいのでは？」という考え方には大きな落とし穴があるということを理解しないといけない。 AIツールを使って、複数の案件を対応して、毎月莫大な収入を得ようと考えている人がいたとしたら、それは「絶対にできない」（今の段階では）と考えた方がいいでしょう。 ということで今回は、AIコーディングは非常に便利でありながら、なぜ丸投げ開発が難しいのかについて考えてみたいと思います。

AIは優秀な作業者であって責任者ではない

AIは与えられた情報をもとにコードを生成するモノです。 （当たり前ですよね） 例えば、

・ログイン機能を作って ・APIを実装して ・データベース設計を考えて

といった依頼に対して、かなり高品質な成果物を返してくれる。 しかし、AIはそのシステムの責任者ではない。 実際の開発では、

・この仕様で本当に良いのか ・セキュリティリスクはないか ・将来の拡張性は十分か ・運用コストはどうか

といった判断が必要になる。 AIは判断材料を提示してくれるが、最終判断を行うのは人間なんですよ。 つまりAIは優秀な部下にはなれるが、プロジェクトオーナーにはなれないので平気でバグった状態で納品して来る事も多くある。

要件定義の曖昧さを解決できない

開発の現場で最も難しいのは、実はプログラミングそのものではないって理解してない人が多いようです。 「何を作るのか」を決めることなんですよ。 例えば、「顧客管理システムを作りたい」という要望があったとしても、

・顧客とは誰を指すのか ・どの情報を管理するのか ・誰が利用するのか ・どのような業務フローなのか

これらを決めることによってシステムは大きく変わるモノなんです。 AIは与えられた要件からコードを生成するのは得意だけど、 曖昧な要求の裏にある本当の目的を理解することは難しいんです。 結局のところ、 「何を作るべきか」 を整理する人間の存在は欠かせない。

AIは部分最適になりやすい

AIに機能単位で依頼すると、その機能自体は綺麗に作られます。 でも、システム全体を見てみると、

・命名規則が揃っていない ・設計思想が統一されていない ・同じような処理が複数存在する ・将来的な拡張を考慮していない

ということが起こりやすい。 これはAIが悪いのではなく、与えられた範囲で最適解を出しているだけだからなんですね。 大規模なシステム開発では、「木を見るだけでなく森を見る」視点が必要になる。 システム全体の整合性を保つ役割は、今のところ人間が担当することになる。

AIが生成したコードを評価できなければ危険

AIが出力したコードは、一見すると正しく見えるものです。 むしろ人間が書くより綺麗な場合も多い。 しかし、

・微妙なバグ ・セキュリティホール ・パフォーマンス問題 ・保守性の低さ

が含まれていることも多々あります。 ここで重要なのは、 「そのコードが正しいか判断できるか」 ということ。 もし評価する能力がなければ、AIが間違ったコードを生成しても気づくことができないでしょう。 AIコーディングの価値を最大化するには、プログラミングをちゃんと理解して、レビューできないとダメなんですよね。

丸投げできないのは開発が思考作業だから

多くの人は開発を「コードを書く作業」だと思っている。 しかし実際は違うんですよね。 開発の本質は、

・問題を発見する ・課題を整理する ・解決策を考える ・優先順位を決める

という思考作業にあるんですよ。 コードを書くことは、その結果を実現する手段の一つに過ぎない。 AIはコード生成の部分を大きく効率化したのは間違いありません。 しかし「何を解決するべきか」を考える工程は依然として人間の仕事なんですよね。 だからこそ、AIによって開発者が不要になるのではなく、より上流の思考力が求められる時代になったと言える。

AI時代に価値が高まるエンジニア

AIの登場によって、単純な実装力だけでは差別化が難しくなってきました。 その代わりに価値が高まるのは、

・課題発見力 ・要件整理力 ・システム設計力 ・コミュニケーション能力 ・ビジネス理解力

といった能力である。 AIに何を依頼するかを決める人。 AIの成果物を評価できる人。 システム全体を俯瞰できる人。 そういったエンジニアの重要性は、今後ますます高くなるだろうと思う。

あとがき

AIコーディングを使い始めた頃、多くの人は「これでプログラマーは不要になるのでは？」と感じたと思います。 自分自身も初めて触ったときは衝撃を受けました。 しかし使い込むほどに、気付くことがあるんです。 AIはコードを書くのが得意なのであって、開発そのものを引き受けてくれるわけではない。 むしろAIが優秀になればなるほど、人間には「何を作るべきか」「なぜ作るのか」を考える能力が求められる。 AIコーディングの本当の価値は、開発者を不要にすることではないんですよね。 開発者を、より創造的な仕事へ押し上げることなのだ。 ただ、開発の時間効率を格段に早くしてくれることは間違い無いです。 そもそもAIは、打ち合わせや会議に参加してくれないですからね。 それを人間がやるという仕事はなくならないわけなんですよ。 そしてそれを適切にAIに作らせるという、自分1人でミニ開発チームを発足している状態がAIコーディングの使い方なんだと気がつきましたね。 ということは、AIに丸投げするって、クライアントが概要だけ伝えてエンジニアに丸投げして確実に失敗している開発と同じだと思いません？ AIを使ったエンジニアリングが得意なエンジニアが、今後必要とされるのは間違いないですが、 ツールの使い方ではなく、 こういったお作法や思考が重要だという事に改めて気がついたワケです。