AIにコードを書かせる記事は溢れているのに、「正しさの保証」の話が少なすぎる

AI生成コードの「生産性2倍」という触れ込みはよく聞く。Claude CodeやエージェントでAI生成が当たり前になった今、大量に出てくるコードをすべて手作業で検証していたら、人間の時間が足りない。だが、その代わりに誰が品質を保証するのか、という地味で最重要な話は驚くほど抜けている。生産性の話ばかりで、品質保証の設計の話がない。これは非常に危険だ。

レガシーコード移行の案件でこの問題に直面した例では、AI生成コードの「正しさ」をゼロから評価する仕組みを設計する羽目になった。つまり、AI生成コードの出力量に追いつくには、検証も自動化しなければならないということだ。単にテストを書かせるだけでなく、そのテストの品質を検証するテスト、さらに統合検証までをパイプライン化する。これは単なるQAの延長ではなく、新しいエンジニアリング規律が必要だということを意味している。

実務への含意は明確だ。AI生成を大規模導入する前に、「検証・テストのプロセスを誰がどう自動化するのか」を設計する必要がある。さもなければ、見た目は豊富なコードを量産する一方で、ファントム的な品質問題をため込むだけになる。中小企業が「AIで内製化」を掲げるなら、同時に「いかに品質を自動検証するか」という難しい問題にも目を向けなければならない。それが解けるまでは、生産性向上の話は単なる幻想に過ぎない。