AIにコードを書かせる時代、エンジニアの価値は「レビュー力」で決まる

こんにちは。Itoopの松永です。

梅雨も明けて一気に気温が上がって来ましたね。夏バテ防止に夜にランニングをはじめようかと思っています。

さて最近、生成AIやAIエージェントが、コードの土台づくり、テストケースの案出し、エラー調査などを支援する場面が日常になってきました。

開発スピードが上がる一方で、「AIが出力したコードをそのまま使ってよいのか」と不安に感じるエンジニアも少なくありません。

今回は、AIを便利なアシスタントとして活用しながら、最終的な品質と安全性を守るために必要な「レビュー力」について考えていきます。

AIはコードを書けても、最終的な責任は人間に残る

AIはコードの生成やテストケースの提案など、開発作業を効率化する強力なツールです。

しかし、AIがどれほど高度になっても、最終的な品質への責任は人間のエンジニアが負うことになります。

プロジェクト固有の複雑な要件、利用者の細かなニーズ、そして将来的なシステムの保守性といった、文脈に深く根ざした判断は、AIにはまだ十分に理解できません。

AIツールの出力は、あくまで「下書き」や「たたき台」として捉えた方が良いと考えています。

そのため、AIが生成したコードが本当にプロジェクトの目的に合致しているか、潜在的な脆弱性はないか、そしてチーム全体で理解し、継続的に改善していける状態にあるかを確認する役割は、人間のエンジニアに委ねられています。

AIを導入するだけで開発の品質が自動的に上がるわけではなく、むしろ既存の品質管理プロセスがしっかりしているほど、AIはその効果を最大限に発揮できます。

その土台がないまま速度だけを求めると、理解しきれていないコードや、後から直しにくい実装が積み上がっていく可能性がある為、注意が必要です。

AI時代のレビュー力は「間違い探し」ではなく「確かめる力」

レビューでは、まず「この実装は利用者や業務の目的を本当に満たしているか」を確認します。

コードの正しさだけでなく、実装する意味を自分の言葉で説明できることが大切です。

次に、機密情報、権限、外部入力、依存ライブラリなど、安全性に関わるポイントを確認します。AIに大きな権限を一度に渡さず、重要な処理の前には人が確認する場所を設けましょう。

最後に、AIの出力とは別にテストを一つ追加する、Pull Requestに確認した内容を残すなど、小さな「確かめる」習慣を積み重ねることで、品質と信頼を高められます。

おわりに

AIがコードを書くスピードが速くなるほど、エンジニアには、意図を理解し、品質を確かめ、周囲に分かりやすく説明する力が求められます。

まずは、AIに手伝ってもらったコードについて「なぜこの実装にしたのか」を誰かに説明できる状態にすることから始めてみましょう。

AIを恐れるのではなく、安心して使い続けられる仕組みをつくることが、AI時代に信頼されるエンジニアへの第一歩になります。

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【島袋尚美（株式会社ゆいまーる 代表取締役社長）】

『若者のエンパワーメントを通じて、日本を元気に』を理念に、2016年に株式会社ゆいまーるを設立。Itoop（ITエンジニアキャリア支援/ITコンサルティング）、発酵アトリエ -Dining & Cheesecake- （飲食店）、甘酒・雑貨かふぇ　こめどりーみんぐ（小売店）、JUNGLE BREWERY（クラフトビール）、Carellia（キャリア支援）など複数のサービスを展開。ママ社長として、2児の子育てにもサービスにも奔走中。

HP：http://yuima-ru-tokyo.com/

広報部note：https://note.com/yuimaru_tokyo

【島袋尚美の経歴】

沖縄県出身 。筑波大学卒業後、ITエンジニアとして証券会社に入社。

入社2年目で日本IBMに転職し、同時にダブルワークで立ち上げの準備を開始する。28歳で独立し、2016年に株式会社ゆいまーるを設立。

現在は国際結婚を機に子育てをしながら、ママ社長として複数のサービスを精力的に展開中。その活動は広く注目され、「Vogue」や「沖縄タイムス」をはじめとする多数のメディアで掲載される。