AIが何でもできるわけではない〜 LLM活用の現場における注意点〜

近年、LLM（大規模言語モデル）を活用する現場が急速に増えています。
特にChatGPTやClaude、Gemini、LLM APIの進化により「AIにコードを書かせればすぐできる」という期待感が高まっています。

しかし、この期待と現実のギャップが、プロジェクトや現場の混乱を生む場面が目立ってきました。
本記事では、現場でよく見られる誤解と、AI活用の際に注意したいポイントをまとめます。

AIで「できること」と「まだ難しいこと」

AIは確かにコード生成が得意ですが、生成コードのレビュー・検証・修正は必須です。
LLMはあくまで「言語モデル」であり、時にもっともらしいが誤ったコード（いわゆるハルシネーション）を出力することがあります。

LLMの出力は予測結果です。
たとえ一見正しそうに見えても、必ずバグやセキュリティ上の欠陥がないかを人間が確認する責任があります。

AIはビジネス文脈や非機能要件を十分に理解できません。
要件定義・設計はエンジニアやプロダクトマネージャの判断が不可欠であり、AIはあくまで補助的に使うべき領域です。

AI生成コードの責任は利用者が持つという文化を明確に定義しておく。

「AI生成コードは必ずコードレビューを通す」
「AIからの出力はそのままプロダクションに入れない」
といったチームガイドラインを作成する。

AIは万能ではないこと、得意なパターンと苦手な領域をエンジニアチーム全体で共有する。
定期的にLLMの振る舞いについて知見をアップデートするのも有効。

「AIだから作業時間が1/10になる」といった過剰な期待は持たない。
むしろAI生成部分のレビュー・検証コストが新たに発生する点も加味して見積もる。

AIの進歩は目覚ましく、エンジニアリング現場にとって強力なツールとなりつつあります。
一方で、万能視や過剰な期待は現場の混乱や品質低下につながるリスクもあります。

AIを賢く活用するには、次の意識が不可欠です。

適切な使い方を徹底することで、AIと人間の最強の組み合わせが実現できるはずです。

以上、現場で実際に起きている事例や観点から整理してみました。
AI活用が加速するこれからの時代、ぜひ冷静なバランス感覚を持ってプロジェクトに取り組んでいきましょう。