AIコーディングは突然壊れない。スケジュール通りに壊れる——アーキテクチャが誰のものでもなくなった後に

AIにコードを書かせた企業の多くは、自分たちが先を行っていると思っている。実際には、理解構築の窓が閉じる時点まで走ってしまっているだけだ。数字が示すのは、AIは「能力を増やすより速く、複雑性を増やす」ということ。623万件の実コード変更データを分析したGitClearの結果：コード重複は3年で81%増え、コード再利用は70%減った。エラーをぐるりと捕捉してごまかすコードは47%増。AIは目の前の1件は賢く解く。だから局所的には正しい。ただし大局的には一貫しない。その不整合に対する利息は、静かに積み上がっていく。

最も深い損失は、コードの中にはない。コードを理解すべき人間の中にある。ペンシルベニア州立大学の研究が示したのは、受動的なAI利用（AI生成コードのコピペ）が心理的所有感を20%、自己効力感と意味を10%低下させること。最初は気分がいい。出力満足度は手作業より29%高い。しかし手作業に戻ると、結果満足度は手作業継続者より21%低い。システムはまだ動き、テストはまだ通り、機能はまだ出荷される。だが壊れた時に誰も直せるほど理解していない。そこがスケジュール通りの失敗だ。METRの比較試験は、経験豊富な開発者たちが「20%速くなった」と思ったコードは、実測では19%遅かったと示している。気分は良くなる。しかし、良くはなっていない。

中小企業がAI生成コードを使うなら、出荷前に「誰が説明できるか」を問え。説明できるエンジニアがいなければ、それは孤児だ。孤児のコードが壊れた時、直す人間はいない。