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AI時代、“平均値”ではいられない
2025-10-23 teratail MeetUp『集まっtail 2025
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発表者紹介
uhyo
株式会社カオナビ フロントエンドエキスパート
Claude Codeを主にバグ修正や大量コード
の一括修正に活用中。
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これまでのあらすじ
AIエージェントによるコーディングが登場し、
開発現場は着実に変化している。
そして、その変化がどこまで進むのか、
まだ誰も知らない……
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AIエージェントの特徴（現時点）
スピードはもちろん、とても速い。
コード品質はそこまで……
（動くコードは書けても、保守性や安全性などに
難があるケースが多い）
※ Claude Codeを主に使用した所感です
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AIは“平均値”？
LLMは多くの文書やコードから学習し、トークン
予測をベースとしたアーキテクチャを持つ。
（拡散モデルの話とかもあるが省略）
厳密に“平均値”ではないが、良いコードも悪い
コードも学習しているため、世の中の平均的な
実力を持つという見方は経験的にも説得力がある。
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This Talk
世の中の平均的な実力を引っ提げて開発現場に
乗り込んできたAIエージェント。
それに相対する人間はどうすればいいのか？
という問題に対する私の考察を紹介します。
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端的に言うと
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平均を超える技術力を持つしかない
AIを使う側になるとか色々あるが、
技術者としてやっていくなら、AIを超える技術力
を持たないと価値を出せない。
未来は分からないが、AIの現状を見ればまだその
余地はある。
（Claude Sonnet 4.5になってもReact力が低いままだったり）
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AIとの競争、人間同士の競争
AIも何らかの方法でコーディング力を向上して
くるのは間違いない。
人間の技術者も全く不要には多分ならないので、
上位にいればいるほど安心。
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AIとコード品質
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AI時代にコード品質は必要か？①
「AI時代にはAIが複雑なコードを読み解いて
くれるのでコード品質が低くても大丈夫」
本当かな？
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AI時代にコード品質は必要か？①
AIが人間より複雑なコードを扱えるようになった
としても、AIの能力の限界までコードの複雑性は
増加するだろう。（パーキンソンの法則的な）
AIの能力が有限である以上、問題の本質は変わっ
ていない。コードの複雑化を食い止める術は必要。
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AI時代にコード品質は必要か？②
「AI時代にはAIで仕様から毎回コードを書き直せ
ばいいのでコード品質が低くても大丈夫」
本当かな？
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AI時代にコード品質は必要か？②
あらゆる挙動を完璧に想定した仕様書を書くこと
はまず不可能。
挙動はコードから偶然に生まれ、暗黙の仕様と
なり、変わるとお客さんから問い合わせが来たり
バグが発生したりする。
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コストの問題
そもそも、AI代は人件費に比べると安いとはいえ、
結構高い。
過度に複雑なコードはAIのコストを増大させる。
結局コストカット競争が始まることになり、
保守性の低いコードは不利になる。
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凡庸な結論
散々言われているとおり、現在のAIからさらなる
革命的な変化が起こらない限り、
本質的な問題はAIが開発に参加してきても変わら
ないと考えられる。
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AIは自力で本質的な問題を解決できる？
AI（というかLLM）の進化は続いているが、
各社最新モデルでも高品質コードをコンスタント
に書けないという現状がある。
この先の進化を織り込んでも、かなり難しい問題
であることが想像できる。
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凡庸な結論②
少なくとも今は、AIの実力は使用者の実力の影響
を受ける。
使用者としての実力を磨くことは有効。
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AIの使い方の一例
ちょっと難しくてイケてる設計で作りたいとき……
「いい感じの設計で」→成功率低
言葉で設計を説明→成功率中（説明の精度次第）
コアのインターフェースだけ人間が書く→成功率高
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AIの使い方の一例
インターフェースだけでも言いたいことがAIに
伝わるような、最小限かつ明確なコードを渡す。
単一責務や良い命名といった基本的な設計
テクニックが開発効率を左右する。
（この方法だとAIが書いたコードを書く労力も削減できる）
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さらに先を見据えて
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AIがさらに進化したら
もし、AIが安定して高品質なコードを書けるよう
になったら？
人間はどうすればいいだろう。
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AIがさらに進化したら
高品質なコードがAIの平均的な実力になったなら、
人間はさらにその上を行かなければいけない。
具体的には、創造的になる必要がある。
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未来のAIはこんなタスクができる？
「Reactを完全に過去のものにする、非常に
素晴らしいフロントエンドライブラリを開発して
ください」
「既存のデザインパターンを全て覆すような最強
の設計手法を発明してください」
このようなタスクをAIは完遂できるか？
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創造的なタスクで人間の出番がある（かも）
新規性のある、他の人が言っていないこと、
他の人がやっていないことをやるのは、
AIにはさらに難易度が高そう。
人間としては、こういう能力を養いたい。
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今からできる創造性の練習
技術記事を書いて、他の人が言っていないような
ことを言う。（我田引水）
既存のライブラリや設計論等に対して、
ただそれらを利用できるだけではなく、
批判的・発展的に議論する能力を養う。
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技術記事を書くとき
自分はもともと新規性を意識して記事を書いてき
た。
Reactなどに対しても、概念の理解を促進する
ような説明を生み出してきた。
この動きはAI時代を生き抜くためにも有効そう。
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仕事では
何かテックリードとか言ってる人たちが
やっているような、悩ましい問題解決をする。
（ネットに載ってる通りにやればそれで済む問題はなかなかない）
「そういうものだから」で見逃されている・慣れ
てしまった問題に向き合って解決法を考える。
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まとめ
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まとめ
AI時代でも、誰かがコード品質を保つ必要はある。
人間しかできないなら、それを人間がやればいい。
それもAIができるなら、創造的なタスクをできる
人間が残りそう。
世の中の流れに乗っているだけだと平均値に収束
してしまう。気を付けよう！
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