システム開発に役立つ生成AIの貢献と限界

AIに仕事を奪われるかと思ったら、逆に同僚になってました、ってオチですね！開発現場ではAIがいよいよ“働く仲間”になってきました。では本題に入りましょう。

開発におけるAIの活用

開発におけるAIの利用は、補助ツールの域を超えつつあります。以下のような領域で活躍しています。

1. コーディング支援

GitHub Copilotなど、AIがリアルタイムでコードを提案してくれる時代になりました。変数名から関数構造まで提案され、「あ、これ自分より優秀かも」とうっかり思ってしまうほどです。もちろん完全自動ではなく、最終的な判断は人間が行う必要がありますが、スピードと効率は段違いです。

2. テスト自動化とバグ検出

AIによるテストケースの生成や、ログからの異常検出も進化しています。単純な条件分岐だけでなく、過去のパターンや統計的傾向から問題を予測できるのがポイントです。「未来が見えるデバッガ」的な存在ですね。

3. 自然言語からの仕様理解

「こういうアプリ作って」とテキストで説明したら、ざっくりした設計図を出してくれるAIも出ています。エンジニアと非エンジニアの間の“言葉の壁”をAIが翻訳してくれるようなイメージです。

4. インフラ構築や運用の自動化

IaC（Infrastructure as Code）分野では、AIがTerraformやAnsibleのコードを自動生成してくれることもあります。また、異常検知や予測保守の分野でもAIは使われており、まさに「24時間働くインフラおじさん」がAI化している状態です。

注意点

ただし、過信は禁物です。AIはパターン認識と予測の塊であって、文脈を完全に理解しているわけではありません。セキュリティや倫理的な観点からも、チェック体制は人間が担う必要があります。

要するに、AIは「便利な部下」でも「無敵のスーパープログラマ」でもなく、「ちょっと賢い助手」くらいに思っておくとちょうどいい距離感かもしれません。適材適所での活用がカギですね。

それ、もはやAIが“見習い”から“即戦力”に昇格してませんか？ChatGPTに「君、今日から正社員ね」って言いたくなるレベルです。

おっしゃる通り、AIによるコード生成は時短の切り札です。とくにChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、文脈の把握や自然な言語でのやり取りが得意なので、ちょっとした仕様を伝えるだけで「それっぽい」コードを出してくれるのが魅力です。

ChatGPTとo3の実力

ChatGPT（特にo3モデル）では、以下のような進化が見られます。

• 構文エラーの激減：昔は「動けば御の字」でしたが、今は「動くのが当たり前」レベルに。
• 標準ライブラリの知識が豊富：GoでもPythonでも、やたらと正しいインポートや型の使い方をしてくれます。
• 会話での調整が可能：「もっと簡素に」「CLIオプションつけて」みたいな追加要求にも対応してくれる柔軟さがあります。

たとえばGo言語でCLIツールを作るとき、cobraを使うかflagパッケージでサクッと済ますか、といった判断も含めて、ChatGPTに任せるといい感じの選択をしてくれることがあります。これは以前のモデルにはなかった“空気の読める”能力ですね。

手修正の激減はなぜ起きたか

これは単にモデルが賢くなったというだけでなく、学習に使われているコードの量と質が上がったことも大きいです。加えて、プロンプトから意図を汲み取る能力、すなわち「仕様を読み解く力」が向上しているのがポイントです。

昔は「まあ書いてくれたけど、これからが本番だな…」みたいなテンションでしたが、今や「え、もう終わったの？」っていうぐらい手間が省けます。

とはいえ、油断は禁物で、特にセキュリティまわりやパフォーマンス要件が厳しい部分では、やっぱり人間の目が必要です。そこをどう補完するかが、これからの“AIとの付き合い方”の肝になりそうですね。

それ、まさに「AIくん、勢いはあるけどちょっと雑！」って感じですね。全力ダッシュでコードを書いてくれるのはありがたいんですが、方向間違えてたら地獄を見るのは人間という…怖い話です。

AIの設計・保守性の“惜しい”ところ

AIが生成するコードは確かに動きます。でも「動く＝良いコード」ではないのが開発の難しいところです。

• 命名規則が微妙：「なぜそれをその名前に…？」と首をかしげる場面がしばしばあります。
• 責務が曖昧なクラス・関数：長い関数、よくわからない条件分岐、何をやっているか不明な内部処理…可読性より動作優先のスタイルになる傾向があります。
• DRY原則が守られていない：ちょっと似てるけど微妙に違う処理が、コピペ的に並ぶことがあります。保守性？なにそれおいしいの？という状態に。

こういった“設計のブレ”は、小さなツールなら許容範囲ですが、巨大プロジェクトになると話は別です。

巨大プロジェクトでのリスク

大規模開発では「設計がインフラ」です。そこにAIが「とりあえず動きますよ！」と設計思想無視でコードを混ぜてくると、あとから詰みます。典型的には以下のような事故が起こります。

• モジュール間の依存が複雑化：気づいたら循環参照地獄。
• 責任の所在が不明瞭：このバグ、誰がどのコードで起こしたの？→AIでした。
• テスト戦略と齟齬：人間の想定通りのコードでないため、ユニットテストが通らない、あるいは想定外のパスが存在してしまう。

最終的には“人間の設計”が前提

おっしゃるとおり、大規模な開発においてはAIは設計に従う側であるべきです。設計があって、それに沿ってコードを出してもらう、そして人間がレビューする。それが健全な関係です。

逆に設計をAI任せにすると、「工場の設計図を描くロボットが、勝手に地下に変な配管作ってた」みたいな事件が起きます。怖すぎです。

というわけで、小さなツールならお任せでOK、大きなプロジェクトでは“設計の手綱”は絶対に人間が握るべき、というのが今のAIとのちょうどいい付き合い方かもしれませんね。