AI駆動開発でTDDをやってみたら、コストは消えずに"トークン"に化けただけだった件

TDD（テスト駆動開発）は理想だが実務では敬遠される。理由は単純、工数が倍になるからだ。テストコード と実装コード、両方書く。その割に「テストが価値を産む」を見積もりの段階で説明できず、営業や PM に削られてしまう。ならば AI 駆動ならどうか。テストも実装も AI が書く、人間の時間コストは消えるのでは、と考えた人がいた。Superpowers というプラグインで red-green-refactor のサイクルを強制し、サブエージェント同士でレビューさせてみた。結論は「コスト消えず、トークン化しただけ」である。

人間が時間で払っていたコストは、そのままトークン消費という形に置き換わった。テストを書く、テストが失敗する、実装する、別エージェントにレビューさせる。AI は律儀にやるから会話も実行も増える。ちょっとした修正でも TDD フルコースを回されるなら、従量課金モデルの感覚は「割に合わない」に傾く。つまり「工数＝トークン」に置き換わっただけで、本質は変わらない。ただしそれでも使い続けている理由は二つ。一つ、品質だ。テストが先にあれば AI の的外れな実装に気づきやすい。加えてサブエージェント同士のレビューは強力で、著者が見落とす発見を何度も拾い上げた。実装を丸投げしているからこそ、外部チェックの価値は むしろ高まる。二つ、属人化対策だ。AI は記憶がない。数ヶ月後に別の会話で同じコードを触るとき、AI はゼロから読み直す。人間の著者も「なぜこう実装したか」は忘れている。そこでテストが「何を保証すべきか」という暗黙知の仕様書になる。記憶を持たないエージェントに仕事を任せるスタイルでは、これは極めて有効だ。実務への含意は明確。AI 駆動なら TDD のコストは消えないし、むしろ増える。ただし品質検証と属人化対策というリターンが付いてくる。その交換レートが自社にとって合うか、それが判断基準である。