データセットソフトウェア エンジニアであり、 の開発者でもある Simon Willison 氏は、ソフトウェア開発において AI に完全に依存することがなぜ悪い考えであるかを説明します。
あなたの仕事は、動作することが証明されたコードを提供することです
https://simonwillison.net/2025/Dec/18/code-proven-to-work/
生成AIの普及により、Microsoft 製品コードの 30% は AI で書かれています、開発者の 92% が AI コーディング ツールを愛用AI はソフトウェア開発の世界に着実に浸透しています。
しかし、何らかのAIツールの使用権限を与えられた若手エンジニアがAIを活用したソフトウェアを開発し、動作テストなどの作業をコードレビューに任せるケースもあります。このような行為についてウィソン氏は「これは失礼であり、他人の時間を無駄にしており、率直に言ってソフトウェア開発者として職務怠慢だ」と指摘した。
Willison氏は、「ソフトウェア開発者の仕事は、動作することが証明されたコードを提供することだ。ソフトウェア開発者の仕事はコードを量産することだけではない。実際、最近では大規模言語モデル(LLM)がコードを書く唯一の方法となっている」と述べた。ソフトウェア開発者の仕事は、機能するコードを提供するだけでなく、そのコードが機能することを証明することであると言えます。そうしないと、実際の作業の負担がコードレビュー担当者に移ることになります。」
Willison氏は、コードが機能することを証明する方法として「手動テスト」と「自動テスト」の2つを挙げた。
「手動テスト」とは、コードが正しく動作するかどうかを自分で確認することを意味します。 「手動テストのスキルは、ソフトウェア開発者にとって習得すべき真のスキルです」と Willison 氏は言います。 「一部の変更は、デモンストレーションするのが難しい場合があります。それでも、デモンストレーションするのはソフトウェア開発者の仕事です。スクリーン キャプチャ ビデオを録画し、プル リクエストに追加します。変更が実際に機能することをレビュー担当者に示します。手動テストはスキルであり、問題の原因を見つけることは、上級エンジニアを定義する次のレベルのスキルです。」
Willison氏は、手動テストが終了したら「自動テスト」を行う必要があるが、AIの進歩によりそれがはるかに簡単になったと指摘する。自動テストは「システムを既知の初期状態にし、変更を加え、正しく動作することを検証します。このプロセスを効率的に促進するには、テストハーネス統合も投資する価値のある重要なスキルです。」 また、自動テストのポイントは「変更が将来的にも機能し続けることを保証できる」ことだと Willison 氏は指摘します。
ウィソン氏は「自動テストですでにカバーされていると考えて手動テストを省略しないでください」と注意を促す。
ただし、Willison 氏は AI コーディング ツールを完全に否定しているわけではありません。 Claude Code や Codex CLI などの AI ツールは、作業中のコードを積極的に実行して動作を確認し、問題があればさらに反復するのに適していると述べました。
同氏はまた、「CLIツールを開発するときは、Claude Codeにツールの実行方法を指示して、1回限りのテストを実行できるようにする」と述べ、さまざまなツールの使用を推奨している。CLIランナー私たちはこのようなシステムを使用します」と彼は言いました。
また、「CSSを変更する際には、コーディングエージェントにWebサイトのスクリーンショットを撮ってもらい、期待通りの変更になっているか確認する」など、ニーズに合わせた活用方法を検討してみるのもおすすめです。
自動テストにコーディング会社を使用することの利点は、労力がほとんどかからないことです。プロジェクトにテストがすでに存在する場合、ほとんどのコーディング エージェントはプロンプトを表示せずにテスト スイートを拡張できます。既存のテスト パターンを再利用することもできるため、テスト コードを整理してお気に入りのパターンに埋め込むことで、コーディング エージェントは独自のテスト コードを作成できます。
最後にWillison氏は、「ほとんど誰でもLLMに1000行のパッチを生成させ、コードレビューに提出させることができる」と述べた。しかし、それだけでは意味がありません。重要なことは、動作することが証明されたコードを提出することです。」
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