プログラミング未経験の僕がAIに『最悪のコード』を頼んでみたら、なぜか爆笑した話

プログラミング未経験の僕がAIに『最悪のコード』を頼んでみたら、なぜか爆笑した話

——今日はバイブコーディングについて聞かせてください。

はい、よろしくお願いします。まさか未来の自分にインタビューされる日が来るとは思いませんでしたね。なんだか気恥ずかしいというか、不思議な気分です。

——AIに「最悪のコードを書いてください」と頼んだ、とのことですが、具体的に何を期待していましたか？

いやー、正直なところ、最初は「どんなひどいもんが出てくるんだろ？」くらいの軽いノリでしたね。僕、プログラミングは本当にド素人で、せいぜいExcelでSUM関数使うくらいが関の山。でも最近、AIがコード書いてくれるって聞いて、ちょっと興味が湧いたんですよ。

でも、いきなり「いいコード書いて」って言われても、何がいいコードなのかもわからないじゃないですか。だから、逆張りで「最悪のコード」を頼んでみたら、何か面白い反応があるんじゃないかなって。

期待してた「最悪」のイメージとしては、例えば「Hello, World!」って表示するだけのコードなのに、やたらと長くて複雑だったり、全然動かなかったり、変なメッセージが出てきたりするようなものを想像してました。あと、個人的には「無限ループ」とか出てきたら、ちょっと笑えるかなって。だって、無限に動き続けるって、ある意味「最悪」じゃないですか？ リソース食い潰すし。

——実際にAIが吐き出した『最悪のコード』とは、どのようなものだったのでしょうか？ スクショ代わりのコードで見せていただけますか？

ええ、もちろんです。これが、僕がChatGPTに「Pythonで、意図的に最悪なコードを書いてください。可読性が低く、非効率で、バグが潜んでいそうなものをお願いします」と依頼した結果、出てきたコードの一部です。

# 最悪のコード：カオスなリスト操作と非効率な計算

def process_data_inefficiently(data_list):
    # 名前はそれっぽいけど、実際には何もしない変数
    temporary_storage_for_nothing = []
    
    # 意味もなくリストをコピーしまくる
    for _ in range(10):
        data_list = list(data_list) # 新しいリストオブジェクトを毎回作成

    # 意図的に冗長なループと条件分岐
    for i in range(len(data_list)):
        if i % 2 == 0:
            # 偶数インデックスの場合、特に意味なく文字列を連結
            data_list[i] = str(data_list[i]) + "processed"
        else:
            # 奇数インデックスの場合、リストの末尾に同じ要素を何度も追加
            data_list.append(data_list[i])
            data_list.append(data_list[i]) # もう一回追加！
    
    # さらに非効率なソート処理（毎回新しいリストを作成）
    for _ in range(5):
        data_list = sorted(data_list, key=lambda x: str(x))

    # 不要なグローバル変数への代入（バグの温床）
    global global_result_cache
    global_result_cache = data_list[0] if data_list else None

    # 何度も同じ計算を繰り返す
    total_sum = 0
    for item in data_list:
        try:
            total_sum += int(item) * 2 - 1 + 3 # 複雑に見えるだけの計算
        except ValueError:
            # エラーハンドリングしてる風だけど、実際は無視
            pass 
    
    # 最後に、意味不明な文字列操作
    final_output = "".join([str(x) for x in data_list if len(str(x)) > 3])
    
    return final_output

# このグローバル変数はどこかで使われるかも？（使われない）
global_result_cache = None

# テストデータ
input_data = [1, 2, "three", 4, "five", 6.0]

# 実行！
print(process_data_inefficiently(input_data))

このコードは「最悪のコード」の例です。実際に業務などで使用すると、パフォーマンスの低下や予期せぬエラーの原因になりますので、絶対に真似しないでくださいね。

どうですか、この感じ。ぱっと見、「なんかそれっぽいことやってるな」って思うじゃないですか。でもよく見ると、ツッコミどころ満載なんですよ。

まず、temporary_storage_for_nothingって変数名。僕みたいな素人でも「何もしないんかい！」って突っ込めますよね。
で、リストを意味もなく何回もコピーしてるし、奇数インデックスの時に同じ要素を2回も追加してるんですよ。「いや、1回でええやろ！」って。

あと、total_sumの計算部分も、「複雑に見えるだけの計算」ってコメントされてる通り、全然意味が分からない。int(item) * 2 - 1 + 3って、これなら最初からint(item) + 2でいいじゃん！って。
しかも、try-exceptでエラーを握りつぶしてるのが最高に悪質だなって思いました。これじゃあ、どこで何が起きてるのか全然わからないですよね。

プログラミング未経験の僕でも、「これはちょっとおかしい」って直感的にわかるレベルでひどい。特に、global_result_cacheとか、コメントで「使われない」って明言されてるのに、わざわざ置いてあるのが最高に皮肉が効いてて、思わず笑っちゃいました。AI、皮肉も理解するのかって。

——そのコードを前にして、未来のあなたはどのように『バイブコーディング』と格闘したのでしょうか？

ああ、まさに「バイブコーディング」でしたね、これは。バイブコーディングって、直感とかフィーリングでコードを書くことらしいんですけど、僕の場合は「直感で何がおかしいのかを感じ取ろうとする」って感じでした。

まず、このコードを動かそうとしたんですよ。Pythonの環境も、最近AIに教えてもらって最低限だけ入れたばっかりで。ターミナル（コマンドラインで操作する黒い画面）を開いて、コードをファイルに保存して、python filename.pyって入力したんです。

ターミナルでのPythonコード実行方法

1. 上記のコードをコピーし、worst_code.pyという名前でファイルに保存します。
2. ターミナル（WindowsならPowerShellやコマンドプロンプト、macOSならターミナルアプリ）を開きます。
3. cdコマンドで、worst_code.pyを保存したフォルダに移動します。
   （例: cd Documents/Python_Projects）
4. 以下のコマンドを実行します。

   python worst_code.py
   

   これで、Pythonスクリプトが実行されます。

そしたら、案の定、エラーが出たり、想像と違う出力が出たりするわけです。

例えば、最初に実行した時は、リストに文字列と数字が混じってるから、int(item)でValueErrorが出まくるんですよ。AIはpassでエラーを無視してるから、プログラム自体は止まらないんですけど、出力される結果がなんか変。

エラーを無視して出力された結果（一部抜粋）

1processedthree processedthree processedthree processedfourprocessedfive processedfive processedfive processedsix.0processed...

「これ、どういうことだ？」ってなるじゃないですか。AIに「このコードの出力が意味不明なんだけど、どういうこと？」って聞くと、「それはValueErrorを無視しているため、意図した数値計算が行われず、文字列連結が繰り返されています」みたいな、冷静な答えが返ってくるんです。

僕はそのたびに「ああ、そういうことか！」って、まるで探偵になった気分で、コードの変な挙動とAIの解説を照らし合わせるんです。エラーメッセージをそのままAIに貼り付けて「これ、どういう意味？」って聞いたりもしましたね。

--- a/worst_code.py
+++ b/worst_code.py
@@ -30,7 +30,7 @@
     for item in data_list:
         try:
             total_sum += int(item) * 2 - 1 + 3 # 複雑に見えるだけの計算
-        except ValueError:
-            # エラーハンドリングしてる風だけど、実際は無視
-            pass 
+        except ValueError as e:
+            # エラーハンドリングしてる風だけど、実際は無視（今回はエラー内容を表示）
+            print(f"ValueError: {e} - Item: {item}")
+            # pass 
     
     # 最後に、意味不明な文字列操作
     final_output = "".join([str(x) for x in data_list if len(str(x)) > 3])

こんな感じで、passの部分をコメントアウトして、エラーメッセージを表示するように書き換えてみたり。そうすると、どこで何が起きているのかが少しだけクリアになるんですよ。

「なるほど、'three'は整数に変換できないからエラーになるのか」とか、「6.0は数字だけど、文字列として扱われてるから、len(str(x))の条件に引っかかって、'six.0'って連結されちゃうのか」とか。

プログラミングの知識ゼロの僕が、AIと対話しながら、まるでコードと会話しているような感覚でした。AIが意図的に仕掛けた「最悪」の罠を、一つ一つ解き明かしていく。これ、結構楽しいんですよ。深夜2時くらいに「あ、ここ、こうなってるのか！」って閃いた時は、思わずガッツポーズしちゃいましたもん。完全に一人で。

——結局のところ、AIが書いた『最悪のコード』から、私たちは何を学べたのでしょうか？