AIが書いたコードはテスト297件を全部通った。そして仕様は逆だった

暗号資産の自動売買Botを、AIに丸ごとコード生成させた。テストは737件、すべてが緑になった。完璧だと思った。だが実装された仕様は、ユーザーの指示と逆だった。この矛盾は何を物語るのか。テストが全て通ることは、その機能が「何か正しい動きをしている」ことを証明するだけであり、「それが要件を満たしているか」を保証しない、という根本的な真実だ。AIは速い。本来なら数日かかるコード作成を数時間で終わらせる。だからこそテストに信頼を寄せたくなる。だが「テストでは捕まらない問題」が存在する。それは仕様の誤解や、要件書そのものの曖昧性だ。テストは「実装の整合性」をチェックするが、「要件との合致」までは見ない。AIが書いたコードも人間が書いたコードも、この構造的な限界は変わらない。むしろ、AIが速く「完成形」を提出するぶん、この落とし穴に気づくのが遅れるリスクが高まっている。中小企業でAIにコード作成させるなら、テスト数や成功率ではなく「前提条件の確認」に時間を使うべきだ。要件が本当に明確か、仕様書は曖昧さを含んでいないか。テスト完全成功＝本稼働ゴーサインではない。むしろ「テスト全通過した直後こそ、実際の運用データで何が起きるか注視する段階」だと考える慎重さが、無人運用時代には必須だ。