一般ユーザーが、商用サービスの開発現場における「品質担保」の厳しさを知る機会はまずない。趣味プログラマや教育者、研究職といった、実運用の責任を負わない立場の人々には、AI生成コードをプロダクトに組み込む際のリスクが実感として欠如している。
AI活用の真のメリットは、バグ修正やリファクタリングの効率化にあるだろう。実際の開発工程において、既存のコードが既に大量に存在していて、新規実装よりも欠陥検出と修正に多くの工数が割かれるのは周知の事実だ。
一方、現在AIを真に使いこなせている技術者はまだ少ない。1,000〜7,000行規模のコード生成を繰り返して試行すれば、その特性と限界が見えてくる。そこでは、AIが生成したコードや全体構成を堅牢かつ柔軟に維持ための「アイソレーション設計」が不可欠となり、当然、無設計のままでは望むソフトウェアは完成しない。（バイブコーディングは仕様を作って確認する環境に近い）
結局のところ、仕様や設計情報はYAML等で定義することになる。自然言語による曖昧で再現性のない指示に頼るべきではない。業務レベルの品質を維持するためには、開発者がコードの内部構造を完全に把握していることが絶対条件だ。（もちろん、品質に責任を負うのは、品質部門なのだが）
技術者は常に学び続けなければならない。現在はその対象が「生成AI」にシフトしたに過ぎない。
PS.
UI関連の技術は極めて陳腐化が早い。こうした領域に深入りせず、AIで代替可能な部分は積極的に任せるべきだ。その試行錯誤を通じて蓄積されたプロンプトこそが、これからの技術者の資産となる。