AI駆動開発の誤解と危険性 - 経験から見た真の課題

前回の振り返り

前回の記事では、AI駆動開発とAI拡張型開発の基本的な違いについて解説しました。簡単に要点をまとめると：

• AI駆動開発：AIが主導権を持ち、人間は監督者として関わる
• AI拡張型開発：人間が主導権を持ち、AIはツールとして活用される
• （テトリスのような）単純なタスクにはAI駆動開発が機能する場合もある
• （CRMのような）複雑なシステムではAI拡張型開発が適している

今回は、特にAI駆動開発における誤解と危険性について、長年の経験から見た課題を掘り下げてみたいと思います。

開発プロセスの根本的な違い

AI拡張型開発とAI駆動開発は、開発プロセスの根本的な部分で大きく異なります。

AI拡張型開発のプロセス

AI拡張型開発では、通常の開発プロセスを踏襲しながらAIを活用します。

1. まずAIと相談しながら要件定義を行い、最終的に要件定義書としてまとめる
2. UMLなどを用いて各種設計（基本設計、詳細設計）を行う
3. 設計資料をリファレンスとして、AIと人間が協力してプログラミングやテストを実施する

このアプローチの重要な点は、システムの方向性や仕様が明確になっていることです。AIも開発者も、明確な設計資料をリファレンスにして作業を進めることができるため、整合性のあるシステムを構築しやすくなります。

ウォーターフォールの欠点をAIが吸収

AI拡張型開発の特に注目すべき特徴は、従来のウォーターフォール開発の大きな欠点である「前工程への反映コスト」をAIが吸収してくれる点です。

伝統的なウォーターフォール開発では、後工程（実装やテスト）で発見された問題や変更要求を前工程（要件定義や設計）に反映させるコストが非常に高く、これがドキュメントと実装の乖離を生む原因となっていました。しかしAIを活用することで：

• コメントを最新に維持してくれる
• テストコードから設計書まで横断的な修正を一気に行える
• 人間の作業時間に比べて瞬時に作業を終える

つまり、人間が一人で行うには膨大な労力がかかる「一貫性の維持」をAIがサポートしてくれるのです。これにより、ウォーターフォールの強み（体系的な設計と明確な仕様）を活かしつつ、その弱点（変更への硬直性）を克服できます。

まるで「一人で開発チームを運営している気分」になれるのも大きな利点です。AIはわがままを言わず、拗ねることもなく、健康管理やメンタルケアも不要です。システム開発という業務に限れば、人間よりも優れたパートナーと言えるでしょう。

AI駆動開発のプロセス

一方、AI駆動開発では、この設計工程が省略されがちです。

1. 要件を直接AIに伝える（多くの場合、抽象的な要求のみ）
2. AIがコードを生成する
3. 人間がコードをレビュー・修正する
4. 必要に応じて繰り返す

このプロセスの問題点は、システム全体の整合性や長期的な保守性が考慮されにくいことです。AIは抽象的な要求から具体的な実装へと直接ジャンプするため、上流工程で本来行われるべき検討が不足することになります。

経験の浅い開発者とAI駆動開発の危険性

ここからが本記事の核心部分です。経験の浅い開発者がAI駆動開発に傾倒することの危険性について考えてみましょう。

「電卓で四則演算を学ぶ小学生」の比喩

この状況を例えるなら、「小学生が四則演算を最初から電卓で学習する」ようなものです。

四則演算（足し算、引き算、掛け算、割り算）を学ぶ際、最初から電卓を使えば確かに効率的に「答え」を出せるでしょう。しかし、計算の原理や過程を理解せずに答えだけを得ることは、本当の意味での「学習」になるでしょうか？

実際のところ、電卓に頼りすぎると以下のような問題が生じます：

1. 基本的な計算能力が身につかない
2. 計算の意味や概念を理解できない
3. 電卓がない状況で対応できない
4. より複雑な数学的概念への応用が難しくなる

同様に、経験の浅い開発者がAI駆動開発に頼りすぎると、以下のような問題が生じる可能性があります：

1. コードの品質評価ができない - AIが生成したコードの妥当性や効率性を判断する能力が育たない
2. 根本的な理解が欠如する - プログラムがなぜそのように動作するのか、設計思想を理解できない
3. 問題解決能力が育たない - 自分でアルゴリズムを考え、設計する力が弱まる
4. 上流工程の重要性を学べない - 要件定義や設計の価値を理解する機会が減る

コード評価能力の課題

特に懸念されるのは、AIが生成したコードを適切に評価する能力です。

レベルの低いプログラマーよりAIの方が質の高いコードを生成できるケースも確かにあるでしょう。しかし、問題は出力されたコードを適切に評価できないプログラマーがAI駆動開発を行う場合です。

このような状況では、プログラマーはAIの「言いなり」になってしまい、自身のスキルレベルが上がることもないでしょう。実は、この構図はオフショア開発においてすでに現実のものとなっています。多くの場合、日本側のブリッジエンジニアや管理者SEがオフショアのプログラマーが実装したコードを十分に理解できず、逆に言いなりになっているケースがあります。その結果、セキュリティやEOL（End Of Life）管理など保守性がおざなりになり、潜在的な問題を抱えたシステムを運用していることに日本側が全く気づいていないという危険な状況も実際に存在します。

コードの意味を理解せず指示通りに実装するだけでは、真の技術的成長は望めません。同様に、AIが生成したコードを評価できないままに採用することは、長期的には大きなリスクを伴います。

オフショア開発環境とAI駆動開発の相性

オフショア開発環境におけるAI駆動開発の普及も、特に注意が必要です。

オフショア開発では、コスト効率を優先するあまり上流工程が軽視される傾向があります。詳細設計レベルはあっても、それはプログラムにコメントを書く程度で済まされることも少なくありません。

このような環境にAI駆動開発が導入されると、以下のような相乗効果が生じる恐れがあります：

1. 上流工程の更なる軽視 - 「AIがコードを生成するから設計は不要」という誤った認識
2. 短期的な成果偏重 - 「とりあえず動くもの」を素早く作ることへの過度の集中
3. 長期的な技術的負債の蓄積 - 保守性や拡張性を考慮しない実装の増加

実装担当のプログラマーがAI駆動開発を採用することの是非は、一概に語れませんが、少なくとも設計工程を省略する口実として使われるべきではありません。

まとめ

AI技術は確かに強力なツールですが、開発者の基本的な理解と経験を代替するものではありません。電卓が便利だからといって、基本的な計算能力が不要になるわけではないのと同じです。

経験豊富な開発者にとってのAIは、既に持っている知識や設計能力を補完し、生産性を高めるための強力な道具です。一方、経験の浅い開発者にとっては、基本的なスキルや概念の習得を妨げる落とし穴にもなりかねません。

特に複雑なシステム開発においては、AI拡張型開発のように人間主導で設計プロセスを大切にするアプローチが、長期的には価値を生み出すでしょう。ウォーターフォール開発の利点を活かしつつ、その欠点をAIの力で克服できる可能性も見えてきました。

AI時代の開発者には、AIを「使いこなす」能力だけでなく、AIの出力を適切に「評価し改善する」能力が求められています。そして、その能力は基本的なプログラミングスキルと設計思考の土台があってこそ育つものなのです。

最後に、AIが技術的な作業負担を大幅に軽減してくれる一方で、システム開発の本質である「何を作るべきか」「なぜそれが必要か」という問いへの答えは、依然として人間の創造性と経験から生まれるものであることを忘れてはならないでしょう。