
【AIがコードを書く時代、エンジニアは何を確認するのか】最終回:AI時代にエンジニアが確認・判断すべきこと
AIがコードを書き、テストを作り、レビューや影響調査まで手伝ってくれるようになっています。
これからAIに任せられる範囲は、さらに広がっていくと思います。
では、そのときエンジニアは何をするのでしょうか。
このシリーズを書きながら考えてきたのは
AIに任せることと、人が確認することをどう分けるのか
ということです。
AIに任せる範囲は広がっていく
これまでの記事では
コード生成
レビュー
テスト
変更影響調査
見積もり
AIに渡す情報
について考えてきました。
今は人が確認していることでも、AIの精度が上がれば、将来は確認する必要がなくなるものもあると思います。
コードを1行ずつ読むことも、今より減っていくかもしれません。
だから
「AIが作ったコードは必ず人が確認する」
という考え方が、ずっと変わらないとは思っていません。
確認の方法そのものも、AIの進化に合わせて変わっていくはずです。
それでも「何を任せるか」は決める
一方で、AIにできることが増えるほど
どこまでAIに任せるのか
を考える必要があります。
たとえば
AIにコードを書かせるのか。
テストまで任せるのか。
レビューも任せるのか。
リポジトリ全体へのアクセスを許可するのか。
AIの判断だけで変更を反映してよいのか。
AIにできることが増えても、それを実務でそのまま任せてよいかは別に考える必要があります。
システムの重要度や会社のルール、扱っている情報によっても変わります。
だからこそ
AIにできるかどうかではなく、どこまで任せるのかを決める
ことが大切になってくると思っています。
「正しいか」だけではなく「採用するか」を考える
AIは複数の実装方法を提案できます。
レビューで問題点を挙げることもできます。
テストケースを考えることもできます。
でも、実務では最終的に
その案を採用するのか
を決める必要があります。
たとえば、どちらのコードも正しく動くとしても
今の設計に合っているか
将来変更しやすいか
チームで保守しやすいか
今回そこまで作り込む必要があるか
によって選ぶものは変わります。
正しい答えを探すだけではなく
今の状況でどれを選ぶのか。
ここも、エンジニアが考えることだと思っています。
判断するためには、観点が必要になる
AIにレビューを任せる場合でも
「レビューして」
だけではなく
何を確認してほしいのかを伝えた方が、目的に合った回答になります。
テストでも同じです。
変更影響調査でも同じです。
つまり、AIに作業を任せるようになっても
何を見るのかという観点
は必要です。
その観点があるから
AIの回答を確認できる。
AIに適切な指示を出せる。
そして、出てきた案を採用するか判断できます。
AI時代に大切になるのは「判断するための基準」
AIがコードを書く時間を短くしてくれる。
調査やレビュー、テストも手伝ってくれる。
これから、その範囲はさらに広がっていくと思います。
その中で重要になってくるのは
自分で全部作業することではなく、何を基準に判断するのか
ではないでしょうか。
現時点では、AIが作ったものを確認する場面はまだ多くあります。
でも将来、その確認自体をAIに任せられるようになったとしても
どこまで任せるのか。
何をもって問題ないとするのか。
どの案を採用するのか。
を決めることは残ると思っています。
AIにできることが増えるほど
エンジニアの役割も変わっていく。
だからこそ、これからは
「どう作るか」だけではなく「どう確認し、どう判断するか」
を考えていきたいと思っています。
考え方から実際のチェックリストへ
今回のシリーズでは、AI生成コードを確認するときの考え方を中心に書いてきました。
ただ、実際にレビューするときは、
「具体的に何を確認すればいいのか」
まで落とし込む必要があります。
そのため、シリーズのまとめ記事を挟んだあと、
「AI生成コードを実務でレビューするチェックリスト30選」
として、実際に使える確認項目を整理したいと思っています。
ChatGPTやClaude、GitHub Copilotなどにも、そのまま渡せるレビュー用のテンプレートも付ける予定です。
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