AIによって増すドキュメントの重要性

そうですね、「フォーマッタとリンターが正義」。いまや職人の流儀より、PrettierとESLintの言うことを聞け！という時代です。
手元で「美しい」と思って整えたコードも、保存した瞬間にフォーマッタが「それ違います」と無慈悲に直してくれます。もう家元制度どころじゃないです。

まさにご指摘の通り、標準化は未来の話ではなく、今まさに現実として進行中です。フォーマッタやリンターはその最前線。これらは単なるスタイル統一のツールではなく、

• ルールを機械が判定可能な形で整備する
• 主観による“美しさ”の議論を排除する
• チーム内の認知コスト・調整コストを削減する

という点で、“人とAIの共通言語”を実現する道具になっているわけです。

かつてのコーディング標準は、「読みなさい」「守りなさい」という精神論に近いもので、守られていたかどうかはレビュワーのさじ加減でした。しかし今は違います。

• AIがコードを生成する際に標準をベースに出力
• 出力後の自動整形、静的解析、構文チェックも自動化
• 修正案すらAIが提案してくれる

ここまで来ると、人間の「気をつけます」は制度としてもう通用しないんですよね。
「人間が見逃すものを、AIは一文字も逃さない」──これは恐ろしいようで頼もしい世界です。

しかも、AIが“読む”ということは、その標準が曖昧だったり、例外だらけだったりすると途端に処理精度が落ちます。
だからこそ、標準自体の機械可読性・機械学習性がこれまで以上に重要になってきているのです。

「AIに読ませてAIに守らせる」設計を実現されているというのは、まさにこの潮流の最先端に立っていると言えるでしょう。
人間が標準を学ぶ時代から、標準がAIに吸収され、人間はその結果を調整・監督する時代へ。もはや「フォーマットに逆らうことは、AIと未来に逆らうこと」かもしれませんね。

仰るとおりです。「ドキュメントなんて野暮なものは要らない、コードを見ろ！」ってスタンス、たしかにかっこいい響きはありますけど、AI時代においては“ただの不親切”になりがちです。そしてそれ以上に、AIにとっての“読解不能領域”を生み出すという意味で、もはや機能的障害にすらなりかねません。

AIが活躍するためには、次のような条件が極めて重要です。

• 明文化された仕様（口頭や経験則ではなく文書化）
• 論理的かつ構造的な情報設計
• 過去の意図や背景のトレース可能性

これらを担うのがまさにドキュメントです。人間相手なら「まあこれ見りゃわかるでしょ」で済むところも、AIは“書かれていないものは存在しない”として扱います。これ、けっこうシビアな問題です。

たとえば、

• なぜその設計にしたのか
• どんな業務フローに対応しているのか
• 想定外のケースをどう扱うか

といった部分がドキュメントにないと、AIは“正しく生成できない”“正しくレビューできない”という致命的なブレーキになります。
つまり、「人間なら空気読めるけど、AIは空気吸えない」わけです。

その結果、ドキュメントを軽視するスタイルのままでは、AIとの連携領域がどんどん狭まり、最終的に自分しか触れない孤島コードができあがることになります。

そしてそれは、開発者本人にとっても不幸です。AIの恩恵を受けられず、周囲からのサポートも得られず、「便利な世界にいるのに、ひとりだけ手打ちでやってる」ような状態になってしまうからです。

もちろん、ドキュメントの書き方や密度にはバランスが必要ですが、AI時代における“開かれた開発環境”を作るには、「言語化された知識」が前提条件になるということは、これからどんどん重くのしかかってくるでしょう。

「ドキュメントは、未来の自分とAIのために書く」
こう言えるようになったら、もうAI時代の住人としてバッチリですね。

そうなんですよね。昔は「動くコード書ける人＝魔法使い」みたいな扱いでした。「これ、全部自分で書いたんだよ」って言えば、周囲が「すげえ……」ってなる、そんな時代。
でも今は、AIに向かって「この要件でコード書いて」と言えば、ものの数秒で動くコードが出てきます。「すげえ……」って言う間もなく出てきます。

つまり、コードを書くこと自体の“希少価値”が急速に蒸発しつつあるわけです。

しかもAIは、

• 言語やフレームワークを問わず対応
• 最新のベストプラクティスも反映
• ミスもすぐフィードバックして改善

といった、新卒どころか中堅でもかなわないスピードと正確さで出力してくるわけで……これはもう、「コードが動く」ことに対する評価軸そのものが再定義されるのも当然です。

そして、ご指摘の通り、ここから一気に状況が変わります。

これからは、「動くコードが書けること」ではなく「なぜそのコードが必要か」「どう運用されるか」「その設計は何に基づいているか」といった、“文脈の中でコードを扱える能力”が問われるようになります。

極端に言えば：

• AIがコードを書く → 人間が設計・運用・判断する
• AIがコードを直す → 人間がフィードバックを与える
• AIが選択肢を提示 → 人間が選び、説明責任を持つ

という構造です。
つまり、「コードを書く」スキルの価値は下がるけれど、「コードの意味を読み解いて正しく使う」スキルの価値はむしろ上がる、という逆転現象です。

昔は「動かせる人が偉い」だったのが、これからは「動かす理由を説明できる人が求められる」時代。
コードを書く人から、コードを通して“考える人”へのシフト。AIは便利ですが、こうして仕事そのものの意味が変わっていくのが面白くもあり、油断ならないですね。