「AI時代の兎と亀」を読んで、兎の先にいる"非エンジニアのバイブコーダー"の話がしたくなった

LT資料「AI 時代の兎と亀」が大きな反響を呼んでいる。エンジニアの 2 つの分類を示した内容だ。「兎エンジニア」は AI を「丸投げ業者」として高速に使い、スピードは出るが理解が残らない。「亀エンジニア」は AI を「家庭教師」として時間をかけて理解し、遅いが知識が積み上がる。この原典の指摘をさらに深堀りすると、非エンジニアが AI でビジネスツールを作成する現象が、「純度100%の兎」として組織に内在していることに気付かされる。営業が一晩で業務スクリプトを組み上げ、企画が検証ツールを自作する——こうした事例は増えている。スピードと成果は評価されるが、その背後にあるリスクと理解の欠如は見えない。誰のチェックも通らず、作られたものが組織に増殖していく。

問題の本質は、個人や組織に悪意がないことだ。組織は速く多く出してほしい、個人は早く終わらせたい。どちらも完全に合理的な動機だが、その 2 つが噛み合った結果、「理解より速度」という構造が生まれる。非エンジニアのバイブコーディングの場合、さらに深刻だ。コードが読めないので「動いたからヨシ」以外の検証手段を持たない。危険な実装（SQL インジェクション、権限設定ミス、個人情報の不正取得）の概念さえ頭にない。レビュー文化の外にいるから、誰のチェックも通らずに本番環境で動き始める。そして壊れたとき、本人にも AI にも直せない。それでも、見た目の成果だけは積み上がっていく。

マネージャーの立場から対策を講じるなら、構造を変えるしかない。著者が提案する「禁止ではなく線引き」が現実的だ。「使い捨て・検証・個人の効率化は自由」だが、「継続運用・他人が使う・個人情報に触れる」ものは、エンジニアのレビューと運用責任が必須という棲み分けだ。コードの品質の話にすると押し切られるので、「壊れたとき誰が直すのか」「事故ったとき誰が説明するのか」という運用責任で線を引くほうが通りやすい。同時に「理解」を工数の一級市民として計上し、亀のコストを見えるようにすること。そしてレビューの本質を「動作確認」から「著者の理解度確認」に戻すこと。ここが揺らぐと、亀から先に組織を離れていく。著者も最後に正直に書いているが、5年後に「AI が全て管理するから理解は不要」になっている可能性はゼロではない。だからこそ、今のうちに「理解とスピードのバランス」という判断を、組織の構造として固めておく必要があるのだ。