【警告】AIコードの「丸投げ」は危険！2025年、エンジニアに求められる“検証スキル”の真実
近年、ソフトウェア開発の現場では、生成AIの活用によって大きな変革が起きています。特に大規模言語モデル（LLM）の力を借りることで、経験の浅いジュニアエンジニアであっても膨大な量のコードを瞬時に生成することが可能になりました。しかし、この利便性の裏で、非常に不快かつ深刻な問題が浮上しています。それは、AIを使って生成した全くテストされていない巨大なプルリクエスト（PR）を、そのまま同僚やオープンソースのメンテナーに「丸投げ」する開発者の増加です。彼らは検証という最も重要なプロセスを他人に転嫁しており、これは職務放棄とも言える現状です。今回は、AI時代に真のエンジニアとして生き残るための「検証スキル」の重要性を深く掘り下げます。
「動く証明」のないコードはゴミに等しい：プロの責任
ソフトウェアエンジニアとしての本来の仕事は、単にキーボードを叩いてコードの文字数を増やすことではありません。かつて人間が苦労して書いていたソースコードの生成自体は、今やLLMが担うべきタスクへと変わりつつあります。私たちが担うべき真の職務は、確実に動作することが証明されたコードをデリバリーすること、その一点に集約されます。
自分が書いた、あるいはAIに書かせたコードが正しく機能するという証拠を示さずに提出することは、プロとしての責任を放棄しているに等しい行為です。動作確認を怠ったままPRを提出する行為は、他人の貴重な時間を奪う無礼な振る舞いであり、本来は自分が負うべき労働の重荷をレビュー担当者に不当に転嫁しています。私たちは、自分自身の仕事に対して「動く」という証拠をセットで提示する責任があります。それができないのであれば、開発者を名乗るべきではないでしょう。
動作を証明する2つのステップ：手動テストと自動テスト
コードが動くことを証明するためには、決して省略できない2つのステップが存在します。
1. 手動テスト（目視確認の重要性）:
まず、自分の目でそのコードが意図した通りの挙動をしていることを確認しなければなりません。もし自分で確認せずにコードが動いたとしたら、それは単なる偶然に過ぎません。手動テストは立派な技術的スキルです。システムを特定の初期状態に整え、変更を適用し、その結果を注意深く観察する。この一連の作業を、例えばターミナルのコマンド履歴と実行結果としてまとめ、PRのコメント欄に貼り付ける、あるいは画面録画をして証拠を残す。こうした泥臭い確認を積み重ね、正常系であるハッピーパスだけでなく、予期せぬ例外処理、いわゆるエッジケースまでをも見つけ出す力が、シニアエンジニアとしての境界線を定義するのです。
2. 自動テスト（AI時代のプロの鉄則）:
そして第2のステップが自動テストの導入です。AIツールがこれほどまでに発達した2025年現在、自動テストを書かないことに対する正当な理由はもはや存在しません。変更したコードとセットでその動作を保証するテストを作成し、提出するのがプロの鉄則です。もし実装を元に戻した時にそのテストが適切に失敗するのであれば、それは変更が正しく機能していることの強力な証明になります。テストを書くプロセスは、手動テストの手順をプログラムに落とし込む作業と似ています。システムを既知の状態にし、変更を実行し、結果が得られたかをアサートする。このテストの基盤を整え、効率的に検証を回すことも、投資する価値のある重要なスキルです。手動テストを怠ったり、自動テストだけで済まそうとすることも、多くのエンジニアが後悔する罠であることを忘れてはなりません。
AIと共存するエンジニアリング：AIを「アシスタント」として使いこなす
2025年における最大の技術トレンドは、Claude Codeのような自立的に動くコーディングエージェントの爆発的な成長です。これらのツールは自らコードを実行し、エラーが出れば修正を繰り返してタスクを完了させます。これからのエンジニアに求められるのは、こうしたAIツールを使いこなし、AIに対しても動作の証明を徹底させる能力です。ロボットであるAIにとっては手動テストも自動テストも実質的には同じものですが、人間が適切に指示を出さなければAIもまた検証を愚かにしてしまうでしょう。プロジェクト内に優れたテストのパターンを維持しておけば、AIはそれを模倣して適切なテストコードを生成してくれるようになります。質の高いテストコードの資産を維持し、AIの行動をコントロールすることも、現代のエンジニアリングにおける重要な差別化要因となってきています。
ネットの反応：AI時代のエンジニアの苦悩と本音
この一連の出来事に対してネット上では様々な声が上がっています。
AIが生成した巨大なPRを投げられると中身を見る前からため息が出る。
結局AIを使って楽をしたわけ。その後の検証で人間が苦労している気がする。
自分で一向実行せずに麻お願いします。って言える神経が理解不能。
テストコードを書く手間を惜しむ人は結局トータルで時間を損している。
画面録画の添付は本当に助かる。それがあるだけでレビューの速度が3倍は違う。
ジュニアの教育としてまずは動く証拠の出し方から教えるべきなんだろうな。
2025年にもなって手動テストが重要だっていう原点回帰が起きるとはね。
AIは嘘つくからエビデンスとしてのログやスクリーンショットは必須だよ。
エッジケースを見つける楽しさを知らないなんてエンジニアとして損してる。
プロンプトエンジニアリングよりまずはデバッグと検証の仕方を学ぶべき。
メンテナの善意に甘えすぎているPRが多すぎてコミュニティが疲弊してる。
動くはずという希望的観測でコードを書くのはもはやプロの仕事じゃない。
テストを書くのが面倒ならAIにテストを書いてって命令すればいいのに
結局最終的な品質責任を誰が取るのかという意識が欠けているのが問題。
AIが生成しAIが検証しAIがデプロイする。此れが今後の全てとなる。
そもそもAIが生成したコードに対してどこまで人間が責任を持てるのか。責任を取れないなら使うべきじゃないしなら徹底的に検証すべき。
スピード重視の開発現場だと丁寧な検証は嫌がられることもある。でも障害を起こした時のコストを考えれば検証を省く理由にならない。
ジュニアに高い検証スキルを求めるのは酷だっていう意見もあるけどできないならAIを使うべきじゃない。道具に使われているだけになってしまう。
自動テストがあれば手動テストは不要という極論を信じている層が一定数いる。実際のユーザー操作までエミュレートするのは難しいから手動は絶対必要。
AIが書いたテストコード自体にバグがある可能性みんな忘れてないか？テストのテストを人間がやるみたいな無限ループに入りそうで怖い。
結局AIを使うことでエンジニアの仕事は楽になったのか忙しくなったのか。実装の手間は減ったけどその後の確認の重要性が何倍にも膨れ上がった。
AI時代に生き残るのは誰よりも探究心深いエンジニアかもしれないね。コードを書く人の価値は落ち、正解を判定できる人の価値が上がる。
これらのコメントからは、AIによるコード生成の恩恵を受けつつも、その品質保証と責任の所在に関するエンジニアたちの苦悩と本音が垣間見えます。
AIの所感
2025年現在、AIによるコード生成はソフトウェア開発の生産性を飛躍的に向上させましたが、それと引き換えに「検証」というエンジニアリングの本質的なプロセスが軽視されるという深刻な課題を生み出しています。AIがコードを書くことはできても、そのコードが「正しく動くこと」を最終的に保証し、その責任を負うのはあくまで人間であるエンジニアです。AI生成コードの丸投げは、単なる手抜きではなく、チームやユーザー、ひいては社会に対する「テロ」に等しいという動画の警告は、現代のエンジニアリング倫理を問うものです。
特に重要なのは、手動テストと自動テストの双方を適切に組み合わせる「多層的な検証」の重要性です。AIはハッピーパスの自動テストコードを生成するのには長けていますが、人間が持つ直感や経験に基づくエッジケースの発見は、依然として不可欠なスキルです。また、ターミナルログや画面録画といった具体的なエビデンスを提示する文化は、レビューの質を高め、チーム全体の信頼性を向上させます。
AI時代におけるエンジニアの価値は、単にコードを書くスキルから、AIを使いこなし、その出力の品質を保証し、最終的な責任を負う「検証スキル」へとシフトしています。AIを盲目的に信頼するのではなく、賢いアシスタントとして最大限に活用しつつ、その行動を適切にコントロールする能力こそが、これからのエンジニアに求められる最も重要な資質と言えるでしょう。最終的なアカウンタビリティは常に人間にあるという原則を忘れず、品質を追求する姿勢が、AI時代を生き抜くエンジニアの明暗を分けることになります。