AIコードより深刻な問題は、誰も何も知らなくなったことだ
The problem is not the AI code, but nobody knows anything anymore
AIがコードを書く時代、真の問題はコードの品質ではない。大企業ではClaude Codeが仕様書、テスト、PRD、チケットまで生成し、エンジニアは12〜13時間「Enterを押すだけ」。誰もアーキテクチャや設計意図を理解しなくなり、保守性という最終ボスが立ちはだかる。データエンジニアは例外かもしれないが、AIは知識の必要性を「見かけ上」消し去る。人間の意図、センス、設計、アーキテクチャこそが今や決定的な武器だ。
私のチームの誰もこれを好んでいない。彼らはできるだけ多くを出荷するよう強制されている。上層部から何度も聞いたのは、コードをプッシュすることはボトルネックではないのに、なぜ我々は遅いのかということだ。人々はただEnterを押すために1日12〜13時間働いている。誰も何も読んでいない。企業の人間は自分たちで何もしていない。
HNでの議論
238- zero_shift
土曜日にこれを漠然と考えていた。仕事で下されたある決定の系譜をたどろうとしていたんだ。
コード変更そのものは特に重要ではない。ただ、我々の製品の一つにあるAI機能に関するものだったと言っておこう。
コードはプロンプトによって駆動されたClaudeが刻印したものだった。プロンプトはAtlassianのAI統合で生成されたチケット用だった。AtlassianはAIで作られたドキュメントを消化していた。そのドキュメントは、90%の確信を持って言えるが、完全にClaudeによって書かれた戦略メモから来ていた。
戦略は経営陣によって、役員レベルのリーダーシップの促しで選ばれた。役員たちは今や主にAIが書いたメモでコミュニケーションを取っている。彼らがどう決定を下すのかは知らないが、テックインフルエンサー、市場状況、顧客の期待に言及している。
これは私を立ち止まらせた。では実際に決定を下したのは誰だったのか？おそらく何層もの人間によるレビューがあっただろうが、決定の実際の源を特定するのは難しかった。
我々はその機能を欲しかったから作っていたのではない。他の人々がそれを期待していると思ったから作っていたのだ。
おそらく市場の状態を反映して、私は思った。誰が実際に制御しているのかを示すかもしれないと。
2026年において投資家と顧客の期待はどこから来るのか？少なくともテック業界では非常に不透明だ。誇大広告があるようだ。ある誇大広告は真の信者から来て、あるものは皮肉屋から来る。しかし両方とも、ますます大きな主張を報いる市場のインセンティブに反応している。
市場の「行動」はどこから来るのか？何が原動力なのか？
投資家は実際には何を理解していないようだ […]
- glouwbug
何かを書くとき、あなたはリファクタリングと書き直しを通じて絶えず自分の理解を再構築し、それを内面化するまで続ける。内面化することで、それを推論する能力（重要なダウンタイム中に）と伝える能力を得る。コミュニケーションができるチーム全体が一緒に問題を解決できる。一人のビジョンから製品のホワイトボーディング、エンジニアリングのインフラ、UXとUIの芸術性まで。
たった4年前には世界がこう動いていたことを完全に忘れてしまったのは驚きだ。
- MomsAVoxell
職業上、これはそれほど劇的ではないと感じている。しかし主な理由は、私が一貫して大規模にコードを出荷してきた業界では、レビューが第一原則であり、つまりテストされていない、レビューされていないコードは出荷されない。なぜなら安全クリティカル/リアルタイム要件と認証仕様がそう定めているからだ。
そしてAIコードをレビューすることは、これまでレビューされてきたどんなコードとも変わらない。だからレビューツールも、必要に応じて、さらにAIをどっさり適用することで恩恵を受けている。しかし、すべてのAIは人間がレビューする。
だから大きな影響はない。我々は100%人間がレビューしたコード以外は出荷しない。それが克服できないなら、やり方が間違っている。AIを使ってコードを再び読みやすくしよう。
そして、AIをその箱に戻そう。開発者にサブスクリプションへの100%フルタイムAPIアクセスを与えるのではなく、実際のハードウェアを与えて100%ローカルで動かそう。
ローカルAIは、それゆえ最高のAIだ。ローカルで実行できる以上に使わないことが、AIコードを適切に保守可能に保つ素晴らしい方法だ。
業界は遅かれ早かれ、自らこれを証明するだろう。AIを安全に保管するために箱に入れられないなら、そもそもやり方が間違っているし、何十年も前に未来に耐えるツールに関してこの習慣を学ぶべきだったのだ。（参照：AIで行うすべてをログに記録していない？大失敗だ。）
確かに、Big Metal AI™の絶対的に酔わせる中毒性は、多くの消費者をネオ非識字症の深く深い穴に陥れるだろう。しかし、「良い」AIコードは実際にはただの良いコードだ。
- bengold14
これは毎日見ている。問題は、コードが我々の仕事にとって間違った抽象化であることだ。LLMはコーディングを解決したが、システム、コラボレーション、システム保守を解決していない。
編集：どうやら神経に触れたようだ。これを解決するプロジェクトに取り組んでいる：https://www.archme.io 正しい抽象化についての私の考えを知りたければ。
- ecshafer
AIは長期的にはソフトウェアエンジニアリングをより重要にするだろう。要件の取得、ユーザーフィードバック、テスト、製品ビジョン。これらが今や重要な差別化要因だ。
本当に良い要件セットを手に入れ、すべてのテストケースを書き出し、それをAIに投げて一発でやってくれるなら。完璧だ。
- hollowonepl
AIはプログラマーのためのものではない。彼らはいつも文句を言うし、時間とリソースがあればもちろんより良い原子的なコードを生み出せる。AIは、ビジネスアナリスト、アーキテクト、プロダクトマネージャーを一人に組み合わせたような、コーディングの能力はあるがソフトウェアエンジニアリングライフサイクル全体の中でこれは限定的な役割だと決めた人のためのものだ。正しい態度と、もちろんAIに対するある程度のマイクロマネジメント（人間のプログラマーにもそうしていたように）があれば、彼らは同じか類似の結果を、はるかに少ないコミュニケーション摩擦、チームワークを維持する少ない人数で達成し、プログラミングの哲学や、もはや威信も独自性もなくなったこの技術の他のマニフェストを議論するよりも、見つけた問題を解決することに近づける。そしてこれが、AIが間違った人に使われたときの不満の核心だ。
- vld_chk
共感する。7月末に会社を変えた。最初の4週間、AIは自由の感覚を与えてくれた。何万行ものレガシーコードベースを理解する必要がもうない。オンボーディングがこんなに簡単だったことはない。Claudeに聞けば、ここで何が起こっているか、どうやってかを教えてくれる。
しかし2ヶ月後、逆効果になり始めた。私はまだ何も知らない。システム設計とコアコンポーネントについてはある程度理解しているが、特定のことが内部でどう行われているかについては全く分からない。なぜならAIが私のためにコードを読み、私のためにコードを書き、私はそれを自分の理解として受け取ってしまったからだ。
先週、私はAIの使用を制限し、自分自身に（本当に難しいが）強制して、ここで何が起こっているのかを少しでも理解し始めるために、少なくとも少しは自分で読んでコードを書くようにした。
- bentt
今この瞬間、物事を間違ってやる方法は百万通りある。
しかし、正しくやる方法もいくつかある。百万よりは少ないかもしれない。
これを間違ってやる方法についての逸話がある。
AIコーディング手法で見つけたのは、ヘイルメアリー（アメリカンフットボールの意味で）になる線があるということだ。
ヘイルメアリーとは、エンドゾーンにボールを投げて誰かがキャッチすることをただ祈るものだ。これはほとんど常に試合の終わりに起こる。
AIコードでのこの瞬間は、一貫した計画をまとめられないので、エージェントに「良い感じにして」と言うだけであることを示している。かつてはこの結果はひどいものだったが、今やエージェントは本当に有能なので、結果は良いかもしれない。
しかしその瞬間、それは後退する合図だ。なぜなら、自分の理解からあまりにかけ離れた解決策を受け入れた途端、あなたは水中にいる。ヘイルメアリーはより大きなゲームプランの一部ではない。それは試合の最後のプレーだ。その後に何もない。
だからコーディングでその瞬間に達したら、あなたはコードだけでなく、高レベルでの動作の仕方さえも理解するのをやめたことを示している。もしその後もこのコードで作業を続けるなら、後退してAIと共に問題のより多くの理解を得るために作業せよ。