【ITニュース解説】AI and the productivity trap

AIの進化は目覚ましく、開発現場での活用が進んでいる。しかし、AIに頼りすぎることで、表面上は素晴らしいアプリでも、内部に多くの問題を抱えるリスクがある。特にシステムエンジニアを目指す初心者は、AIを活用する上で注意すべき点がある。

チームリーダーの視点では、開発者がChatGPTやGeminiのようなAIツールを積極的に利用する傾向がある。AIの活用は開発速度を向上させる一方で、コードレビューを行うと、本来あるべきでないものが多く見つかる。例えば、不要なコード（デッドコード）が残っていたり、本来変数として扱うべき値をハードコーディングしていたり、時代遅れのロジックがそのまま残っていたりする。また、過去の遺産であるレガシーコードが意図せず復活したり、バージョン間で機能が消えてしまったりすることもある。

開発スピードは向上しているものの、AIが生成したコードを誰も深く読んでいないため、技術的負債が静かに積み上がっていく。技術的負債とは、将来的な問題を引き起こす可能性のある、不完全なコードや設計のことである。

この状況を改善するために、チームリーダーは以下の戦略を実践している。

まず、バックエンドのコードは徹底的にチェックする。バックエンドはシステムの基盤であり、品質が重要であるため、例外は認められない。

次に、テスト駆動開発（TDD）を手動で行う。AIにテストコードを書かせるのではなく、まず人間がテストコードを書き、その後でAIに実装コードを書かせる。そして、AIが生成したユニットテストは、盲信せずに細心の注意を払ってレビューする。TDDとは、テストコードを先に記述することで、必要な機能や仕様を明確にし、品質の高いコードを生成する開発手法である。

また、AIに対するプロンプト（指示文）を工夫する。AIに対して、KISS（Keep It Simple, Stupid：単純さを保て）とYAGNI（You Aren't Gonna Need It：必要になるまで作るな）の原則を適用するように指示する。これにより、複雑で混乱したコードを避けることができる。

さらに、テストを徹底的に行う。すべての機能について、最初から最後までテストを実施する。特に、隠れたバグは発見が難しく、深刻な問題を引き起こす可能性があるため、注意が必要である。

プロンプトをToDoリストに変えることも有効である。AIに各ステップを検証させ、その結果を人間が一つずつ確認する。この方法は単純だが、本番環境でのエラーを大幅に減らすことができる。

AIは開発を加速させる強力なツールだが、人間の批判的な視点や専門知識を置き換えることはできない。AIを賢く使いこなし、安易に頼りすぎないことが重要である。システムエンジニアを目指す初心者は、AIを活用する前に、プログラミングの基礎をしっかりと理解し、コードレビューの重要性を認識する必要がある。AIはあくまでも道具であり、それを使いこなすには、確かな技術力と責任感が必要となる。