【ネタ記事】生成AIによる開発が主流になると、こんな問題が起きるかもしれない
はじめに
Claude Code や Codex など、AIエージェントによる開発が現場に入り込み始めています。
生産性が上がるのは間違いない。以前なら半日かかっていた実装が、プロンプト数回で形になる。この流れは止まらないし、止める必要もないと思ってます。
ただ、AIへの依存が深まるにつれて、「これ、大丈夫か？」 と感じる場面も増えてきました。
ネタとして読んでもらいつつ、少し真面目に考えたほうが良いかもと思ったので記事にしました笑
問題1：AIが止まったら、仕事も止まる
どんなサービスでも障害は起きる。Claude も ChatGPT も例外ではなく、年に数回はダウンやレスポンス低下が発生します。
問題は、AIなしでは何も判断できないエンジニアが増えたとき です。
「今日は Claude が落ちていたので作業が進みませんでした」——これが冗談ではなく、実態として起きうる状況になっていく。
インフラであれば冗長化が常識だ。しかしスキルの冗長化、つまり「AIなしでも最低限動ける状態を維持する」という発想は、まだあまり語られていないなと思いました。
最低限スキルがないエンジニアは複数サービスを使いこなせるようにする必要があるかもしれません。
突如サービス停止する可能性もあるのでローカルLLMも一つの手かもしれませんね。
問題2：誰も理解していないコードが積み上がる
AIが生成するコードは、多くの場合「動く」。しかし、なぜ動くのかを説明できる人間がいない という状況が生まれやすいです。
AIが書いたコードをAIがレビューし、誰も本質を理解しないまま本番に乗る。障害が起きたとき、調査できるのもAIだけという状態は、技術的負債の新しい形だと思っています。
問題3：レビューが形骸化する
コードレビューの目的は、品質担保だけではない。チームへの知識の伝播、設計判断の共有、属人化の防止——こうした副次的な価値があります。
AIがコードを書き、AIがレビューするフローになると、これらの価値がごっそり抜け落ちます。。
レビュアーが「AIがOKと言っていたから」で承認するようになると、コードレビューはただの手続きになる。チームの技術力は、静かに、しかし確実に下がっていくでしょう。。。(恐怖)
問題4：「自分で書く力」が失われていく
一番怖いのがこれですね。
AIに頼り続けることで、コーディング自体のスキルが落ちる。最初は「補助」として使っていたものが、いつの間にか「なしでは動けない」状態になりそうな気がします。
これはAIに限った話ではなく、高度なIDEやフレームワークへの依存でも同じことは起きてきました。ただ、生成AIの場合は依存のスピードと範囲が桁違いに大きい。
「自分の手でゼロからコードを書いた経験がない」エンジニアが当たり前になる日は、思ったより近いかもしれないですね。。
例えると、AIが設計してAIが製造した家に住みたいって人はまだあんまりいないですよね。。
おわりに
AIを使わない理由はない。生産性が上がり、できることの幅が広がる。それは本当にそうです。
ただ、「使いこなす」と「依存する」は違います。
ツールが使えなくなったとき、あるいは出力を疑う必要が生じたとき、自分の判断で動けるかどうか。そのベースラインを維持することが、これからのエンジニアには求められると思っています。
けれども、現場のスピード感はAIありきのものになりそうで、それは怖いところ。
こういった問題も天才たちが解決してくれるのかもですが、エンジニアは常に自問自答してかなきゃいけないかもですね。