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「Vibe Coding」卒業後の生存戦略。2026年のシニアに求められるのは実装力より運行管理力だと思う

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最近のコードレビュー、しんどくないですか。

昔のレビューは「この実装は遅い」とか「責務がズレている」とか、わりと人間っぽい癖を読む仕事だった。いま増えたのはもっと嫌なやつで、ぱっと見は整っているのに、ビジネスロジックだけ静かに壊れている差分です。

型は通る。Lint も通る。テストも一部は通る。でも、本番に出すと微妙に事故る。しかも犯人は明確で、AI が 99% 合っていて 1% だけ外してくる。

この 1% を拾う仕事が、2026 年のシニアの本体になってきた。

2月ごろから Agentic Engineering という言い方が広がり始めたけれど、自分はこれを単なる言い換えだとは思っていません。Vibe Coding の延長ではあるけれど、現場で求められる責任の置き場所がかなり変わったからです。

Vibe Coding が悪いわけではない

これは先に切り分けておきたいです。

Vibe Coding 自体は強い。雑に UI を立てる。新規画面の雛形を出す。管理画面の CRUD を先に作る。そういう仕事ではいまでもかなり効きます。

自分も普通に使います。ゼロから手で書くより速い場面は多い。

ただ、そのまま本番運用に持ち込むと急に苦しくなる。

  • 変更範囲が広がる
  • 既存の責務分離を平気でまたぐ
  • 命名は自然なのに設計意図はズレる
  • 例外系だけ人間に押し付けてくる

このへんは、使っている人ならたぶん一度は踏んでいるはずです。

問題は AI がコードを書くことではなく、AI に何を壊してはいけないかを渡していないことです。

いま必要なのは「うまいプロンプト」より「壊れにくい路線図」

2025 年の空気だと、AI コーディングのコツはプロンプト職人芸に寄りがちでした。けれど 2026 年の現場で効くのは、そこではないです。

効くのは、作業前に路線図を置くことです。

たとえば自分は、いきなり「請求フォーム直して」みたいな依頼はほぼ投げません。最初に書くのはだいたいこういうものです。

# Task Contract

目的:
- 請求フォームの送信処理を整理する

触ってよい範囲:
- src/features/billing/**
- src/shared/form/**

触ってはいけないもの:
- API レスポンスの型定義
- ルーティング構造
- 共通 UI の公開 props

完了条件:
- pnpm lint
- pnpm exec tsc --noEmit
- pnpm test

これだけでかなり変わります。

AI は賢くなったけれど、まだ普通に越境する。だから最初に「どこまでなら暴れていいか」を決めておく必要がある。

ここを雑にすると、あとでレビューにかかる時間が一気に増えます。

シニアの仕事は「実装」から「運行管理」に寄っている

ここがいちばん大事です。

AI エージェントが普及してから、シニアの価値はコード速度では測りにくくなりました。むしろ次の 4 つで差が出るようになっています。

  1. 変更境界を切れるか
  2. 失敗条件を先に言語化できるか
  3. 検証ループを短く作れるか
  4. 最後にマージしていい差分か判断できるか

要するに、実装者というより運行管理者です。

どの列車をどこまで走らせるか。脱線しそうならどこで止めるか。ポイント切り替えを誰が握るか。いまのシニアはこの仕事をやっている。

少し前までは「AI に全部書かせるか、人間が書くか」の二択っぽく見えた。でも実際はそうではなくて、AI に書かせる量が増えたぶん、人間が設計するべき制約も増えただけです。

Near Miss はバグというより運用事故

AI 由来の嫌な差分って、派手に壊れないことが多いです。

むしろ怖いのは Near Miss です。

  • 税率計算の分岐が 1 ケースだけ古い
  • 管理者だけ通るはずの導線が一般ユーザーでも通る
  • null の扱いが 1 画面だけ微妙に違う
  • optimistic update が失敗時に巻き戻らない

こういうのは構文レビューでは取りにくい。人間の「意味を見る力」が必要になる。

だから、2026 年のレビューで見ているのはコードの綺麗さより先にこの 3 つです。

  • この変更は何を守るべきか
  • どの条件で壊れるか
  • 壊れたときに検知できるか

AI が書いた差分に対して「なんかいい感じ」ではもう危ない。見た目の整い方だけで安心すると、あとで必ず返ってきます。

CLAUDE.md.cursorrules はメモではなく設計ファイル

ここも誤解されやすいところです。

CLAUDE.md.cursorrules やプロジェクトのエージェント設定を README の補助資料みたいに置いているチームは多いです。でも、あれはもはやメモではないです。実質的には設計ファイルです。

たとえば最低限でも、これくらいは固定しておいたほうがいい。

# Agent Rules

- 新規 UI は src/components/ui を優先して再利用する
- any を追加しない
- API 型の正は src/schema に置く
- 副作用を持つ変更では必ずテストを追加する
- 変更後は pnpm check を通す
- 例外的に守れない場合は理由を差分内に残す

ポイントは、理想論を書かないことです。

チームの美学を全部書くと読まれません。AI は長文ルールを読んでくれるように見えて、現実には重みづけが安定しない。だったら「破ると事故るルール」だけを先に固定したほうがいい。

5 個から 8 個くらいで十分です。

VDD っぽく考えるとかなり安定する

最近しっくりきているのは、TDD をそのまま神格化することではなく、Verification Driven Development っぽく組み直すことです。

人間が先にやるべきなのは、実装ではなく検証条件を書くことです。

たとえばフォーム改修なら、先に欲しいのはコードではなく次の情報です。

type DoneWhen =
  | "既存の請求作成フローが壊れない"
  | "割引コード未入力でも送信できる"
  | "法人請求時のみ companyName が必須"
  | "エラー時に toast と field error の両方が出る";

この粒度が決まると、AI に書かせること自体はそんなに難しくないです。逆にここが曖昧なまま実装を始めると、生成は速いのに受け入れが終わらない。

AI 時代に再評価されているのは、テストコードそのものより「検証条件を先に固定する習慣」だと思っています。

ブラウザや DB を触れるエージェントほど、承認フローの設計が効く

MCP 経由でブラウザや外部ツールに触れるワークフローは、正直かなり便利です。Claude Code もそうだし、CLI 系のエージェントもどんどんそこに寄っている。

ただ、便利になったぶん、権限まわりをふわっと運用すると怖い。

自分はこの手の作業を 3 段階に分けています。

1. 読み取りだけは広めに許可する

  • リポジトリ読み取り
  • ローカルドキュメント参照
  • ブラウザ確認

2. 書き込みは作業領域を限定する

  • 変更可能ディレクトリを絞る
  • 生成ファイルの命名規則を決める
  • 破壊的コマンドは禁止にする

3. 外部副作用は必ず承認を挟む

  • DB 更新
  • Git push
  • 本番 API 叩き
  • 課金系の操作

この区切りがあるだけで、エージェントの便利さをかなり安全に使えます。

AI の性能より先に、承認フローの雑さで事故る。これは今年かなり増えると思う。

明日から変えるなら、この 3 つでいい

全部いきなりやる必要はないです。まずは次だけで十分変わります。

1. AI に頼む前に「変更境界」を書く

自由度を上げるより先に、越境禁止ラインを引く。

2. pnpm check みたいな共通ゴールを作る

Lint、型チェック、テストをばらばらに指示するより、1 本の完了条件にまとめる。

{
  "scripts": {
    "check": "pnpm lint && pnpm exec tsc --noEmit && pnpm test"
  }
}

3. レビューでは構文より意味を見る

「綺麗に書けているか」より「壊してはいけない条件を守っているか」を先に見る。

これだけでも、AI に振ったタスクの歩留まりはかなり変わります。

まとめ

Vibe Coding は入口としてはいまでも強いです。速いし、楽しいし、試作フェーズでは本当に助かる。

でも、2026 年のシニアに必要なのは、その先です。

AI に実装させる能力より、AI が迷わない環境を作る能力。AI が壊したときにすぐ止める能力。最後にその差分を本番へ流していいか判断する能力。

この仕事は地味です。コードを書いている感も薄い。

ただ、現場でいちばん効くのはたぶんここです。

だから自分は、これから価値が上がるのは「たくさん書ける人」より「安全に走らせられる人」だと思っています。

2026 年のシニアは、もうタイピストではないです。運行管理者です。

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