～ AIが書いたコードをそのままapplyして、深夜に電話が鳴った話～

こんにちは！ハンズオンラボ運営のえむです。

最近、生成AI（ChatGPT・Claude・Geminiなど）を使ってTerraformコードやAWSの設計を作る人が増えてきました。

実際、自分も現場で活用しています。生産性は確実に上がる。

ただ、「AIが出したコードをそのままコピペして本番環境に適用」した結果、冷や汗をかいた経験が何度かあります。

この記事では、実体験をもとに**「生成AIにインフラ構築を任せるときの落とし穴」**と、人間がやるべき役割を整理します。

AIに丸投げして起きた3つの失敗

ChatGPTに「EC2のTerraformコードを書いて」と頼んだら、セキュリティグループのingressが 0.0.0.0/0 の all traffic で返ってきた。

サンプルとしては動くけど、本番でこれをapplyしたら全ポート公開になる。

AIは「動くコード」は書けるけど、「安全なコード」かどうかは判断してくれない。

「RDSを構築して」と指示したら、db.r5.2xlarge（月額約$1,200）のマルチAZ構成が返ってきた。

検証環境なのに。

AIは「ベストプラクティス」を出そうとするので、用途に合わないオーバースペックになりがち。月末の請求書を見て青ざめた。

「不要なリソースを削除するコードを書いて」と頼んだ結果、S3バケットごと削除するコードが出力された。

force_destroy = true が付いていたので、中身ごと消滅。バックアップがなければ終わっていた。

AIは「依頼通りに削除するコード」を書いただけ。影響範囲を考えるのは人間の仕事だった。

AIと人間の正しい役割分担

ポイントは、**AIは「案を出す係」、人間は「判断する係」**ということ。

AIを使いこなすには、結局基礎がないとダメです。

「AIがあるから基礎はいらない」は危険な誤解です。基礎があるからこそ、AIを安全に使える。

生成AIはインフラエンジニアの強力な武器です。ただし、丸投げは事故のもと。

「AIに仕事を奪われる」のではなく、**「AIと一緒に現場を回せるエンジニア」**が求められる時代です。

基礎から手を動かして学びたい方は、ハンズオンラボで一緒にやりましょう。

ハンズオンラボ では、AWS・Linux・Terraformを現役エンジニアと一緒にハンズオンで学べます。初心者歓迎、隔週開催中。