【ITニュース解説】My Pinch of Salt: Did AI and LLMs Kill the "First-Time Correct" Engineer?

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、ソフトウェア開発の現場では常に「どのように良いシステムを作るか」が問われる。かつては、プログラムを一度で正しく完成させる「First-Time Correct（ファーストタイムコレクト）」という考え方が非常に重要視されていた。これは、コードを一行も書く前に、徹底的に設計を考え、どんなデータ構造を使うべきか、どのようなロジックで問題を解決するかを時間をかけて議論し、計画を練ることを意味した。一度プログラムを書き始めたら、間違いなく動くものを作り上げるという職人技のような意識が開発者の間で共有され、それが誇りでもあった。メインのプログラムにバグのあるコードを混ぜてしまうことは、非常に恥ずべき行為だと考えられていたのだ。

しかし、現在の開発現場では、この状況が大きく変わってきている。今は「速度」が何よりも重視される時代である。プログラムを素早く書き上げ、テストし、リリースするというサイクルを高速で回すことが求められている。これは、CI/CDパイプラインと呼ばれる自動化された仕組みを常に正常な状態に保ち、途切れることなく新しい機能を提供し続けることを意味する。そして、この速度をさらに加速させているのが、AIを搭載したコーディングアシスタント、例えばCopilotのようなツールたちである。

AIと私たちの開発プロセスは、私たちがChatGPTのようなチャットボットと対話する様子とよく似ている。私たちはチャットボットに質問をし、返ってきた答えが不完全であれば、質問の仕方を工夫し、情報を追加して何度か尋ね直すことで、最終的に求めていた答えを得る。

今のソフトウェア開発も、これとよく似たサイクルをたどることが増えている。開発者はプログラムを書き、Gitという履歴管理システムに記録して共有する。しかし、そのプログラムがテストで失敗したり、予期せぬ問題を引き起こしたりすることがある。すると、すぐにその問題を修正するためのプログラムを追加で書き、再び記録する。この修正とプッシュのサイクルが何度も繰り返され、まるでプログラムと会話しているかのように、試行錯誤を繰り返しながら正しい解決策を見つけ出すのである。プログラムのコードを書くこと自体はAIの助けもあって瞬時に行えるようになったが、実際に顧客に届けられる「動くソフトウェア」として完成させるまでの道のりは、むしろ多くの失敗と修正の痕跡で複雑になっている傾向がある。

このような状況は、ソフトウェアの「バージョン」の考え方にも影響を与えている。以前は、v1、v2といったバージョン番号は、計画的に開発された機能がまとまり、特定のリリースとして提供されることを示していた。そこには、何が新しくなったのか、何がまだ未完成なのか、何が意図的に含まれていないのか、といった情報が明確に記されていた。

しかし、AIが生成するコードが開発の中心になるにつれて、バージョン管理の意味合いも変わってきた。今では、最初のバージョン（v1）はAIがわずか数秒で生成したコードであり、それに続くv1.1からv1.9といった細かいバージョンアップは、AIが誤解していたり、見落としていたり、あるいは事実ではない情報を生成してしまったりした部分を、人間である開発者が修正するために行った無数の変更の集まりであるかのようになっている。

この変化によって、開発の成功を測る基準も微妙に変化している。以前は「このプログラムは正しく動くか？」が最も重要な問いだった。しかし今は、「AIが作ったコードの誤りをどれだけ速く修正できたか？」が、開発のスピード感を測る新たな指標になりつつある。私たちは、事前にしっかり考えて設計するという規律を、AIが後から修正してくれるという便利さと引き換えにしてしまったのかもしれない。その結果、私たちは堅牢で安定したシステムを一から設計する「設計者」というよりも、機械が生成したコードを効率よく修正する「編集者」としての役割が強くなっている可能性があるのだ。

確かに、AIの力を借りることで、プログラム開発の速度は格段に向上した。しかし、この速度を追求する中で、一度で正確なものを作り上げるという技術、あるいは「正しくあること」という本質的な価値を見失ってはいないだろうか。

私たちが今直面しているのは、「職人技から得られる永続的な満足感」と「自動化されたプロセスが一時的に成功したときの高揚感」を交換してしまっているのではないか、という深い問いである。この問いは、システムエンジニアを目指す皆さんも将来的に向き合うことになるだろう。