【チームによるAI駆動開発の勘所：第2回】AIが書いたコードに仕込まれる欠陥を見抜くには

AIが書いたコード、本当に信じていいんですか？という問いかけから始まる。注文サービスの実装が与えられたとき、設計仕様を見ながらレビューすると、堂々と9件の欠陥が浮かぶ。OrderID をハッシュコードの絶対値で生成する乱雑さ、認証チェックを後付けにする危険性、意味をなさない文字列操作—AIのコードは「もっともらしく見える」から、欠陥を読み落としやすい。ここが落とし穴だ。

ツールとして便利だからこそ、チーム全体が「もっともらしい＝正しい」の罠に落ちやすい。分散トランザクションのような複雑な領域では、AIは自信を持って間違える。単に「AIに書かせて終わり」では済まない。読み側と書き側の対称性、並行する呼び出し経路の見落とし、判定不能時のフォールバックの危険性—こうした観点を、チーム全体で言語化し、レビュー資産として積み重ねることが、AI駆動開発を現実にする。

中小企業がAIで開発を加速するなら、レビュー体制の整備がセット。複雑なビジネスロジックをAIに任せる前に、チェックリストとして「どこを疑うか」を決めておく必要がある。AIは速いが、その速さを活かすには、人間の判断も同じペースで回る必要がある。言い換えれば、AIの出力を信じるのではなく、どう検証するかを先に設計することが、チームの実装速度を本当に高める。