ゴピクリシュナン・アニルクマール氏は、Amazonのプリンシパルプロダクトマネージャーとして、AI製品の開発と管理を担当している。
AIはもはや会話のためのツールではない。それは創造における協力者となりつつある—そしてAIを活用した開発には、新しい技術だけでなく、新しい規律が必要とされる。
多くの人にとって、AIは会話から始まった。AIは数秒でアイデアを説明し、テキストを要約し、質問に答えることができた。AIは知性をアクセスしやすく、使いやすいものにした。
しかしエンジニアにとって、真の変革は同じ技術がコードを書き、テストし、修正し始めたときに始まった。AIは関数の生成、ファイル全体のリファクタリング、さらには統合テストの作成によって、ソリューションの構築を支援している。
この変化は刺激的に感じられるが、同時に新たな責任も伴う。AIがコードの大部分を生成するようになると、エンジニアはソフトウェアの設計、レビュー、リリースの方法を再考する必要がある。
「バイブコーディング」の罠
多くの開発者はAIに頼りすぎるあまり、批判的思考や詳細なレビューをスキップするようになった。彼らは「見た目が正しい」というだけでプロンプトを入力し、コードを受け入れ、コミットする。私はこれを「バイブコーディング」と呼ぶ—つまり、コードがどのように機能するかではなく、どのように感じるかに基づいたコーディングだ。
バイブコーディングは最初は効率的に見えるかもしれないが、静かに成長する技術的負債を生み出す。コンテキストなしに生成されたコードは、エッジケースを見逃したり、セキュリティ上の懸念を無視したり、長期的なアーキテクチャの一貫性を破壊したりすることが多い。
AIはパターンを生成できるが、結果を理解することはできない。本番環境でシステムがどのように動作するか、ある変更が別の変更にどのように影響するかを推論することはできない。そのレベルの理解は依然として人間のエンジニアに属している。真のエンジニアリングとは、コードが存在する理由とその動作を知ることである。
より良いモデル：エージェンティックコーディング
AIと協働するより良く安全な方法があり、私はそれを「エージェンティックコーディング」と呼んでいる。これは人間と機械の間の構造化されたパートナーシップであり、両者がそれぞれの強みを活かす。
エージェンティックコーディングでは、エンジニアが意図、目標、ルールを定義する。AIはボイラープレートの生成、繰り返し関数の作成、最適化の提案など、コーディングの機械的な部分を処理する。そしてエンジニアは、メインのコードベースにマージする前に、すべての出力をレビューし検証する。
すべてのコミットには依然として人間の名前が付けられ、その人物が結果の品質に対して全責任を負う。このアプローチは、自動化の規模とプロフェッショナルなエンジニアリングの厳密さを組み合わせたものだ。バイブコーディングより遅いわけではない。安全に速く進む唯一の方法なのだ。
エージェンティックコーディングの新しいルール
AIがソフトウェア開発における真の協力者になるにつれて、エンジニアリングを信頼性が高く、創造的で、説明責任のあるものに保つための新しいルールセットが必要になる。
1. 人間がすべての行に責任を持つ。
AIはコードを生成できるが、それを所有することはできない。すべてのコミットには、AIが書いたものを理解し、それに対して全責任を負う開発者がいなければならない。誰も出力に責任を持たない場合、品質は低下し、信頼は消える。最も先進的なチームはすでに、AIが生成したコードをジュニアエンジニアが書いたかのように扱っている—シニアエンジニアによってレビュー、改良、承認されるべきものとして。
2. スピードにはダウンフォースが必要。
開発チームが速く動けば動くほど、より多くのテストと検証が必要になる。これには、開発者（およびAIエージェント）がマージする前に安全にシステム全体をテストできるローカルシミュレーションやフェイク依存関係のセットアップが必要になる。迅速なフィードバックループは高速エンジニアリングのブレーキとサスペンションである—それがなければ、車はトラックを離れてしまう。
3. コンテキストはコードである。
AIはロジックを書くことはできるが、変更の背後にある「なぜ」を理解していない。そのため、意図の文書化（明確な命名、コメント、設計ノートを通じて）が不可欠になる。AIが生成したすべてのモジュールには、それが解決する問題、前提条件、より大きなシステムとの接続方法などの推論が含まれるべきだ。エージェンティックな時代では、コンテキストはコードと同じくらい重要である。
4. コミュニケーションはインフラストラクチャである。
AIはコーディングの速度を上げるため、連携も追いつく必要がある。かつては週に一度行われていた設計の決定が、今では一日に何度も行われる。これは、エンジニアリングチームが短時間のリアルタイム同期、共有設計ログ、AIの変更を自動的に要約するツールなど、軽量な習慣を構築して全員の足並みを揃える必要があることを意味する。チームのこの新しいオペレーティングシステムでは、コミュニケーションはコアシステムコンポーネントである。
結論
AIはソフトウェアの書き方を変えているが、エンジニアリングを意味あるものにする思考を置き換えることはできない。ツールは速くなったが、判断力、責任、協力が依然として良い仕事を定義している。
エンジニアリングの未来は、人間とAIが一緒に信頼性の高いシステムをどれだけうまく構築できるかによって測られるだろう。バランスが真の進歩の尺度となる—すなわち、品質、信頼、人間の意図をすべてのコード行の中心に保ちながら、素早く動く能力である。
免責事項：本記事の意見はゴピクリシュナン・アニルクマール個人のものであり、彼が勤務したいかなる組織の見解を代表するものではない。
