AIが生成したコードの「品質」ってホントに大丈夫? ―「見えないリスク」の解消法とは

あーやさん：ヒンシツさん、こんにちは! ……おや、少し顔色が優れないようですが、現場で何かありましたか?

ヒンシツさん：はい。実は、SNSで「AIのコードが既存のシステムを壊してしまった」という話題を見て、なんだか怖くなってしまって……。

あーやさん：そういえば、ちょっと前に話題になっていましたね。

ヒンシツさん：うちのチームもAI導入で開発スピードは飛躍的に上がりました。でも、その分、ブラックボックス化したコードが大量に生産されている気がしてならないんです。はたして、レビューする人間側が漏れなく見抜けているかどうか……。

あーやさん：AIが生成したコードの品質がきちんと担保できているかどうか、心配されているのですね。

ヒンシツさん：そうなんです。いまは問題なく見えても、のちのち誰も理解できない「技術的負債」の山ができるんじゃないか。そう思うと、EMとしての責任に胃が痛くなってしまって……。

あーやさん：ヒンシツさん、その危機感は間違ってないです。「コンテキストの理解不足」「非効率・冗長的な実装」「メンテナンス性の低下」などの問題をどう防ぐべきなのか。一緒に深掘りしていきましょう!

あーやさん：AIはとても便利な反面、まだ発展途上段階です。ハルシネーションもするし、考慮漏れもします。言うなれば「頼りない新人」でもあるんです。だからこそ、AIが迷わないように人間がきちんと方向性を示す必要があります。

ヒンシツさん：そう言われると……新人に教えるときほど丁寧な指示を出していないかもしれません。

あーやさん：仕様が曖昧なまま、AIに書かせること。それはブラックボックス化の入り口です。「うちの会社はこういう命名規則で書く」「この機能の要件はこれ」というドキュメントが手元になければ、AIも困っちゃいますよね。

ヒンシツさん：言われてみれば、フワッとした仕様のプロンプトでAIにコードを書かせているメンバーもいたような……。

あーやさん：今、開発のトレンドは「シフトレフト」に向かっています。本来はテストや品質確保を早期に行う考え方ですが、AIがコーディングという下流工程を担うようになった分、人間はもっと上流、つまり「要件定義」や「ドキュメント整備」に注力すべきだという見方も広がってきています。きっちり整備されたドキュメントや規約を読み込ませれば、AIであっても、一貫性が出てきますからね。

ヒンシツさん：ふむふむ。AIを過信せず、彼らが迷わないよう「道」を整備してあげる。それが、技術的負債を作らないための第一歩なんですね。

ヒンシツさん：理屈は分かりました。でも、「ドキュメントを整備しろ」と号令をかけた結果、実際にコード品質が良くなっているのか、それとも悪化しているのか、どうやって判断すればいいんでしょう?

あーやさん：そこは気になるところですよね。そこで見ていただきたいのが、開発生産性を可視化・向上させる「Findy Team+」のコーディングタスク分析です。この画面で、コード品質を数字で掴むことができるようになるんですよ。

ヒンシツさん：これは……変更したコードの内訳ですか?

あーやさん：そうです! 一番注目してほしいのが「手戻り」です。これは、マージされてから21日以内に、再び修正・変更されたコードの割合を示しています。

ヒンシツさん：つまり、「一度作ったけど、ダメだったから直した」割合ですね。

あーやさん：そうです。もし、AI導入後にこの「手戻り率」がグッと上がっているなら、それは「AIに作らせたコードが、現場の要件を満たせていない」可能性があります。プロンプトが悪いのか、ドキュメントが整備されていないのか、そもそも目的に合った使い方になっていないのか――。いずれにせよ、「AIでコードは速く作れたけど、結局あとで人間が直している」という非効率が発生していることになります。

ヒンシツさん：ちょっと見るのが怖いデータですね。でも、これが分かればAI活用の現状が把握できて、「シフトレフト」を進めるための環境の構築やスキル向上に、チームがもっと本気になってくれる気がします。

ヒンシツさん：とはいえ、人間もAIもミスはしますよね。万が一、バグを含んだコードがマージされそうになったらどうするか……。やっぱり心配は尽きないなぁ。

あーやさん：そこで必要になるのが、自動テストの仕組みです。ヒンシツさん、“ガードレール”はご存じですよね。

ヒンシツさん：あの道路の脇にある白いアレ、ですか?

あーやさん：そうです! ガードレールは、崖下に落ちないように車を守ってくれますよね。ソフトウェア開発においても、AIが生成したコードがシステムを壊さないよう、マージされる前にテストを自動実行して、もしダメなら止めてくれる仕組みが必要です。そこで「CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）による自動テストの仕組み」がガードレールになってくれるんです。

ヒンシツさん：なるほど。AIが高速で大量にコードを生成しても、CI/CDで品質を保証するという仕組みを作るわけですか。

あーやさん：その通りです。開発データを意思決定に活かす、経営と現場をつなぐAI戦略支援SaaS Findy Team+では、2025年12月から、「CI/CD連携機能」をリリースして、「CIの実行時間がどれくらいか」や「CI成功率」など、開発パイプライン全体のパフォーマンスを可視化・改善につなげられるようになりました。

ヒンシツさん：最新機能なんですね! 具体的には何が見れるんですか?

あーやさん：まず今回のテーマで言うと、開発パイプライン全体のパフォーマンスを上げることで、コード品質を維持（保証）しながら、AIの活用によるアウトプットの増大やリードタイムの短縮を図れます。また、テストカバレッジを高めることで不具合の早期検知が可能になり、万が一問題が発生しても迅速に復旧できる仕組みも整えています。こうしたガードレールがあることで、AIと人間の協働による開発スピードを最大化しつつ、品質をしっかり担保できるのです。

ヒンシツさん：それは安心に繋がりますね!

ヒンシツさん：なんだか霧が晴れた気分です。技術的負債を恐れて、AIの活用にブレーキを踏むことばかり考えていましたが、ガードレールなどを整備していけば、もっと前進できますね。

あーやさん：その意気です! 最後に一つ、ヒンシツさんに提案があります。 これからはAIを「チームの一員」として考えてみませんか?

ヒンシツさん：えっ、チームの一員、ですか?

あーやさん：はい! 冒頭でもお話ししましたが、たとえば「新人のDevin君、1号・2号・3号」が配属されたと思ってください。新人に仕事を任せるとき、ドキュメントも渡さずに丸投げなんてしませんよね?

ヒンシツさん：そうですね。そんなことしたら、新人は潰れちゃいます（苦笑）。オンボーディングでは、過去の経緯を伝えることも大事です。

あーやさん：それはAIも同じなんです。人間側が設計意図を明確にしたドキュメントを整備したり、可読性や一貫性の高い状態を保つ（リファクタリングしておく）といった、AI生成コードの精度を上げるために「AIが働きやすい環境」を作ることは、めぐりめぐって「人間にとっても働きやすい環境」を作ることにもなるんです。

ヒンシツさん：なるほどなぁ。マネージャーとしての視野を広げて「AIと協働していくチーム」を作ることが、これからの私のミッションになりそうですね。

あーやさん：はい! ぜひ、Findy Team+でAIの仕事ぶりを見守りつつ、ガードレールでチーム全体を守ってあげてください。そうすれば、品質への不安は、きっと自信に変わるはずです!