【ITニュース解説】Any tips for making Google AI studio keep existing functionality?

Google AI StudioのようなAI開発ツールは、アプリケーション開発の強力な味方となる。しかし、今回紹介するニュース記事が提起しているように、AIを活用した開発には特有の課題も存在する。システムエンジニアを目指す初心者にとって、これらの課題を早期に理解することは、将来のキャリアにおいて非常に役立つだろう。

まず、Google AI Studioとは何かを簡単に説明する。これはGoogleが提供する、生成AIを活用した開発環境の一つだ。プログラミングの知識が限られていても、自然言語で指示を出すことで、AIがアプリケーションの機能やコードの一部を生成したり、既存のコードを修正したりしてくれる。これにより、開発者はより迅速に、より効率的にアプリケーションを構築できるようになる、というのが基本的なコンセプトだ。

ニュース記事の筆者が直面している問題は、「AI Studioにアプリの新機能追加を依頼すると、既存機能が壊れることがある」というものだ。これは、AIを使って開発を進める上で非常に重要なポイントであり、一般的なソフトウェア開発の現場でも頻繁に発生する「バグ（不具合）」の一種と捉えることができる。例えば、あるWebアプリケーションでログイン機能をAIに作らせ、その後、商品検索機能を追加するよう指示したとする。すると、新しく追加された商品検索機能は問題なく動作するが、これまで正常に動作していたはずのログイン機能が突然使えなくなってしまう、といった状況がこれに該当する。

なぜこのような現象が起こるのだろうか。AIが生成するコードは、常に完璧ではない。AIは、与えられた指示に基づいて最適なコードを生成しようと試みるが、その指示の解釈が不完全だったり、アプリケーション全体の構造や既存のコードとの複雑な相互作用を完全には理解できていなかったりするケースがある。特に、アプリケーションのコードベースが大きくなったり、機能が複雑に絡み合っていたりする場合、ある箇所を変更した影響が予期せぬ別の箇所に及ぶことは、人間が手作業でコードを書いていても起こりうる。AIは与えられた情報を基に動作するため、既存機能の「意図」や「前提」を完全に把握しきれず、結果として生成された新しいコードが既存のコードの論理やデータ構造と衝突し、不具合を引き起こすことがあるのだ。

この問題は、AI開発に限らず、ソフトウェア開発全般において「デグレード（退行バグ）」と呼ばれる現象だ。新しい機能を追加したり、既存の機能を修正したりした結果、以前は問題なく動作していた機能が動かなくなることを指す。AIがコードを生成する過程でこのデグレードを引き起こす可能性があるというのは、AI開発における大きな課題の一つだ。

では、この問題に対してどのような対策が考えられるのだろうか。ニュース記事の筆者は「新機能の実装方法をより具体的に指示すること」が対策の一つとして挙げているが、これは非常に重要なポイントだ。AIへの指示は、曖昧さを排し、具体的で詳細であるほど、AIが意図を正確に理解し、適切なコードを生成する可能性が高まる。例えば、「ユーザー管理機能を追加して」という漠然とした指示ではなく、「ユーザーの登録、ログイン、パスワードリセット機能を実装し、既存のデータベーススキーマと整合性を保つように。特に、既存のセッション管理モジュールとの連携に注意を払い、既存のログイン機能には影響を与えないこと」といった具体的な指示が求められる。

しかし、指示を具体化するだけでは不十分な場合もある。システムエンジニアとして、AIが生成したコードの品質を保証するための、より体系的なアプローチが必要となる。

一つ目はテストの徹底だ。新しい機能を追加したり、既存のコードを変更したりした後は、必ず既存機能が正しく動作するかどうかを確認するテストを実施することが不可欠だ。これは、人間が手動で行うテストだけでなく、テストコードを書いて自動的に実行する「自動テスト」の導入も含まれる。自動テストには、個々の部品が正しく動作するかを確認する「単体テスト」や、複数の部品が連携して動作するかを確認する「結合テスト」などがある。AIが生成したコードに対しても、これらのテストを適用することで、デグレードを早期に発見し、修正することが可能になる。システムエンジニアは、AIにコードを生成させるだけでなく、そのコードを検証するためのテスト計画を立て、実行するスキルも求められる。

二つ目はバージョン管理の活用だ。Gitのようなバージョン管理システムを使うことで、アプリケーションのコードの変更履歴を詳細に記録できる。これにより、もしAIが生成したコードによって既存機能が壊れてしまった場合でも、問題が発生する前の状態にコードを簡単に戻すことができる。これは、AIとの共同作業において、安全弁のような役割を果たす。システムエンジニアは、変更を頻繁にコミット（履歴に追加）し、いつでも安定した状態に戻せるようにしておくべきだ。

三つ目は段階的な開発だ。一度に多くの機能や大きな変更をAIに依頼するのではなく、小さな単位で機能を追加・修正し、その都度、動作確認とテストを行うという進め方だ。小さな変更であれば、もし問題が発生しても原因の特定が容易になり、修正も迅速に行える。これは、アジャイル開発などの現代的な開発手法とも共通する考え方だ。

四つ目はAI生成コードのレビューだ。AIが生成したコードだからといって、その内容を全く確認せずにそのまま採用するのは危険だ。システムエンジニアは、生成されたコードが自分の意図通りに機能するか、既存のコードベースと整合性が取れているか、パフォーマンス上の問題はないか、セキュリティ上の脆弱性はないかなどを、人間自身の目と頭で確認する「コードレビュー」を行うべきだ。AIの力を借りつつも、最終的な品質保証は人間が行うという意識が重要となる。

結論として、Google AI StudioのようなAI開発ツールは、システムエンジニアの生産性を大きく向上させる可能性を秘めているが、それに伴う課題も理解しておく必要がある。AIは強力な助手ではあるが、最終的な責任と品質保証は開発者自身が担うべきだ。システムエンジニアを目指す初心者は、AIを効果的に活用するスキルだけでなく、テスト、バージョン管理、レビューといった基本的なソフトウェア開発のプラクティスをしっかりと身につけることが、これからの時代に求められるだろう。AIと人間が協力し合い、より質の高いソフトウェアを開発するための知識と経験を積むことが、これからのシステムエンジニアにとって不可欠な能力となる。