【ITニュース解説】A staff engineer's journey with Claude Code

Claude Codeとエンジニアの道のり

この記事は、Sanity.ioという企業に勤務するスタッフエンジニアが、Anthropic社の提供するAIツール「Claude Code」を実際に使用した経験を語ったものだ。特に、ソフトウェア開発におけるAIの活用、そしてその限界について触れている。

まず、Claude Codeとは何か。これは、大規模言語モデル（LLM）を活用したAIプログラミング支援ツールの一種だ。自然言語で指示を与えることで、コードの生成、デバッグ、リファクタリングなどを手伝ってくれる。プログラミング初心者にとって、AIがコードを自動生成してくれるというのは非常に魅力的な話だろう。

記事の筆者は、Claude Codeを使って、ある既存のコードベースに対する変更を試みた。具体的には、Sanity Content Lakeというデータストアのバックエンド処理に関するタスクだ。当初、AIの提案するコードに大きな期待を寄せていたものの、実際に試してみると多くの問題点に直面したという。

最も大きな問題は、Claude Codeが生成するコードの品質だった。筆者は、生成されたコードの約95%がそのままでは使い物にならないと述べている。これは、AIが文法的に正しいコードを生成できても、それが実際のシステムで正しく動作するか、あるいは効率的なコードであるかとは別の問題であることを示唆している。

特に、既存のコードベースとの整合性が重要になる場面で、Claude Codeは苦戦したようだ。大規模なシステムでは、コードは相互に依存し合っている。AIが一部分だけを見て生成したコードは、他の部分との連携がうまくいかないことが多い。例えば、古いライブラリを使用している部分に、最新のライブラリを使ったコードを生成してしまうといった具合だ。

また、Claude Codeは、抽象的な指示に対して具体的なコードを生成する能力には限界がある。例えば、「この処理を高速化してほしい」という指示に対して、AIは様々な最適化手法を提案してくれるかもしれない。しかし、どの手法が最も効果的か、あるいは既存のシステムに悪影響を与えないかを判断するには、やはり人間のエンジニアの知識と経験が必要になる。

記事では、Claude Codeの得意な点についても触れられている。例えば、単純なコードの生成や、既存のコードのリファクタリング（コードの可読性や保守性を向上させること）においては、一定の成果を上げることができたという。また、エラーメッセージから問題の原因を特定したり、ドキュメントを参考にしながらコードを修正したりする作業も、AIの得意分野だ。

この経験から得られる教訓はいくつかある。まず、AIは万能ではないということだ。特に、複雑なシステム開発においては、人間のエンジニアの知識、経験、判断力が不可欠である。AIはあくまでツールであり、それを使いこなすのは人間だ。

次に、AIを活用するためには、適切な指示を与える能力が重要になるということだ。AIは、指示された内容を忠実に実行する。しかし、指示が曖昧だったり、不正確だったりすると、期待通りの結果は得られない。プログラミング初心者は、AIに指示を与える練習を通して、より正確で具体的な思考力を養うことができるだろう。

さらに、AIが生成したコードを理解し、評価する能力も重要になる。AIが生成したコードをそのまま使用するのではなく、それがどのような仕組みで動作するのか、本当に正しいのかを理解する必要がある。これは、プログラミングの基礎を学ぶ上で非常に重要なスキルとなる。

この記事は、AIがソフトウェア開発に与える影響について、現実的な視点を提供している。AIは確かに便利なツールだが、過度な期待は禁物だ。AIを効果的に活用するためには、プログラミングの基礎をしっかりと学び、AIの得意なことと苦手なことを理解する必要がある。AIは、プログラミング学習の助けになることは間違いないが、最終的にコードを理解し、責任を持つのは人間であるということを忘れてはならない。