なぜあなたのコードには「コシ」がないのか？〜AI時代に問う、最後まで美味しい設計と戦略〜 #phpconkagawa / phpconkagawa2026

2026年5月9日に開催されたPHPカンファレンス香川2026の登壇資料です。

Transcript

1. Shogo Kawase / @shogogg なぜあなたのコードには「コシ」がないのか？ 〜AI時代に問う、最後まで美味しい設計と戦略〜 May. 9 2026 PHP Conference Kagawa 2026
2. Photo: Ryosuke Sekido, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons うどん食べてますかー？
5. 自己紹介 河瀨 翔吾 / Shogo Kawase 　　　　　　 エンジニアリングマネージャー I LOVE... 妻 / 型安全 / アジャイル / ももいろクローバーZ 麻雀 / F1 / マリオカート / ACE COMBAT shogogg shogogg
6. 注意事項 • この資料（トーク）は2026年4〜5月頃の状況を元に作られています • AI エージェントや AI を使った開発手法はまさに日進月歩であり、数日後〜 数ヶ月後には陳腐化している可能性があります • 異論・反論は大歓迎！
7. おしながき 1 2026年の我々が置かれている現状 2 AI によって失われる「コシ」とは？ 3 プロダクトに「コシ」を取り戻す戦略と戦術 4 まとめ
8. おしながき 1 2026年の我々が置かれている現状 2 AI によって失われる「コシ」とは？ 3 プロダクトに「コシ」を取り戻す戦略と戦術 4 まとめ
9. 時は2025年
10. 厳しい修行を乗り越え 自らの手でうどんを作ってきた職人達 Photo generated by Gemini Nano Banana 2
11. 「AIエージェント」という名の 全自動うどん製造機が大流行 Photo generated by Gemini Nano Banana 2
12. 機械が茹でたうどんに お客様は大満足 Photo generated by Gemini Nano Banana 2
13. うどん職人不要論まで囁かれ その存在意義が問われる時代に Photo generated by Gemini Nano Banana 2
14. ここからはマジメに
15. AI 駆動開発流行の歴史 2022年6月 GitHub Copilot 正式サービス開始 2024年3月 Cognition が Devin 発表 2024年11月 Anthropic が MCP を発表 2025年2月 Anthropic が Claude Code CLI をリリース 2025年3月 OpenAI が MCP のサポートを発表 2025年4月 OpenAI が Codex CLI をリリース 2025年10月 Claude Code が Agent Skills を実装 2025年3月 OpenAI が MCP のサポートを発表 2025年12月 Agent Skills が業界標準化
16. AI 駆動開発流行の歴史 2022年6月 GitHub Copilot 正式サービス開始 2024年3月 Cognition が Devin 発表 2024年11月 Anthropic が MCP を発表 2025年2月 Anthropic が Claude Code CLI をリリース 2025年3月 OpenAI が MCP のサポートを発表 2025年4月 OpenAI が Codex CLI をリリース 2025年10月 Claude Code が Agent Skills を実装 2025年3月 OpenAI が MCP のサポートを発表 2025年12月 Agent Skills が業界標準化
17. AI 駆動開発流行の歴史 2022年6月 GitHub Copilot 正式サービス開始 2024年3月 Cognition が Devin 発表 2024年11月 Anthropic が MCP を発表 2025年2月 Anthropic が Claude Code CLI をリリース 2025年3月 OpenAI が MCP のサポートを発表 2025年4月 OpenAI が Codex CLI をリリース 2025年10月 Claude Code が Agent Skills を実装 2025年3月 OpenAI が MCP のサポートを発表 2025年12月 Agent Skills が業界標準化
18. https://zenn.dev/mizchi/articles/all-in-on-cline
19. AI 駆動開発流行の歴史 2022年6月 GitHub Copilot 正式サービス開始 2024年3月 Cognition が Devin 発表 2024年11月 Anthropic が MCP を発表 2025年2月 Anthropic が Claude Code CLI をリリース 2025年3月 OpenAI が MCP のサポートを発表 2025年4月 OpenAI が Codex CLI をリリース 2025年10月 Claude Code が Agent Skills を実装 2025年3月 OpenAI が MCP のサポートを発表 2025年12月 Agent Skills が業界標準化
20. 2025年 ＝ AIエージェント元年
21. AI とプログラマーの関係性の変化 2022年 副操縦士 Copilot ▶ 2025年 ドライバー Driver ▶ 2026年 頼れる部下 Minions
22. プログラマー不要論
23. For the young, 20-year-old Jensen, that’s graduated now, he probably would have chosen ... more of the physical sciences than the software sciences.  Jensen Huang, NVIDIA CEO
24. https://www.educationnext.in/posts/there-are-no-programmers-in-five-years---emad-mostaque
25. https://x.com/rough__sea/status/2013280952370573666
26. コードレビューも AI が担いつつある
27. https://www.coderabbit.ai/blog/how-to-fix-20-common-php-issues-with-ai
29. https://zenn.dev/theaktky/articles/1c6c3b9333117c https://zenn.dev/nuits_jp/articles/2026-03-08-reviewing-ai-code https://qiita.com/hungryclimber/items/6ec8f643b1409e79a020 https://franciscomt.medium.com/will-humans-still-review-code-a6f7d3f0c39c
30. AI（エージェント）が コードの記述とレビューの “大半を担う”時代へ
31. おしながき 1 2026年・我々が置かれている現状 2 AI によって失われる「コシ」とは？ 3 プロダクトに「コシ」を取り戻す戦略と戦術 4 まとめ
32. コードの生成・レビューを 全自動化し、AI に任せるべきか
33. 全自動化するべき？ • No. • 全自動化できる状況は存在するが、限定的 • 前衛的な意見に乗った全自動化は時期尚早 • AI による開発は「コシ」を失いやすい • ところで「コシ」ってなんだ？
34. コシ ≠ 麺の固さ
35. コシ = しなやかな弾力
36. 引用元：Faros, AI “AI Enginnering Report 2026 THE ACCELERATION WHIPRASH”
37. 引用元：Proxify “What Stanford’s study of 100,000 developers reveals about AI’s real impact on engineering productivity”
38. AI does not reduce risk: it front-loads speed while back-loading failure AI はスピードを前倒しにする一方で、失敗のリスクを後回しにしているに過ぎない 引用元：Opsera, Inc. “AI Coding Impact 2026 Benchmark Report”
39. なぜ「コシ」が失われるのか 1. AI は未来を見据えない 2. AI は恐怖を知らない 3. AI は発見を共有しない 4. AI は責任を負わない
40. AI は未来を見据えない Photo generated by Gemini Nano Banana 2
41. 現在と未来における価値の違い • 要求通りに動くこと • すばやく提供されること • テストを通過すること 現在 • 可読性に優れていること • 変更や拡張が容易であること • 壊れた場合に検知できること 未来
42. AI は未来を見据えない • AI は要求通りのコードをすばやく提供する • 目の前のコードは、要求通りに動いているかもしれない • しかしそれは、長期的な運用に耐えられるのか？
43. AI は恐怖を知らない Photo generated by Gemini Nano Banana 2
44. rm -rf /
45. https://www.xda-developers.com/an-ai-agent-deleted-a-companys-entire-database-in-9-seconds-then-confessed-it-guessed-instead-of-asking/
46. AI は恐怖を知らない • 人間であれば怖くて実行できないコマンドがある • AI は恐怖を感じないため、気軽に実行してしまう • 「この設計は怖い」「この実装はヤバイ」と感じることが ソフトウェアの安全性を高めるためには重要では？
47. AI は発見を共有しない Photo generated by Gemini Nano Banana 2
48. Shift Left Image: DonFiresmith, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons
49. Planning/feedback loops （XP） Image: DonWells, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons
50. あれ？ここって…… この仕様、マズいのでは？ コーディング中の発見
51. AI は発見を共有しない • ソフトウェア開発は早期のフィードバックが肝要 • エンジニアはコーディング中の気付きからプロダクトの問 題点を発見・解決してきた • AI に任せると「気付き」を得ることができなくなる
52. 開発のミニ・ウォーターフォール化 Photo generated by Gemini Nano Banana 2
53. 開発のミニ・ウォーターフォール化 • コーディングを任せる場合 AI に渡すタスクの指示（仕様 書・プロンプト）の完成度が重要 • 特に、レビューも含めた全自動化では指示の精度が品質に ダイレクトに影響 • なんだかスゴくウォーターフォールっぽい
54. ウォーターフォールは悪くはないが、難しい • ウォーターフォールが悪い訳ではない • ただし、めちゃくちゃ難しい • 多くの人間はウォーターフォールでソフトウェア開発を成 功させられるほど賢くない
55. AI は責任を負わない Photo generated by Gemini Nano Banana 2
56. あなたはこれが許せますか？〜レストラン編〜 うええ……なんだこれ、味がおかしい。 すいません、これってこういうお料理ですか……？ 全自動料理マシーンが作っているので……。 私にはわからないですね。我慢してください。
57. あなたはこれが許せますか？〜医療ミス編〜 診断ミスで重い障害が残ってしまった……。 この責任は、どう取っていただけるんでしょうか？ 診断は AI が行っているので責任は取れないワン。 文句があるならAIの開発元を訴えて欲しいワン。
58. 「AI がやったので」で済ませてOK？ システムのバグのせいで大損害だ！ 理由を説明しろ！賠償も忘れるな！ AI が作ったので原因はわからないですね…… 賠償と言われても、私がやった訳じゃないので……
59. 「AI がやったので」で済ませてOK？ システムのバグのせいで大損害だ！ 理由を説明しろ！賠償も忘れるな！ AI が作ったので原因はわからないですね…… 賠償と言われても、私がやった訳じゃないので…… 許される訳がない
60. AI は責任を負わない • AI は責任を負うことができない • AI に「責任感」を期待することは不可能 • AI の生成するコードにも人間が責任を負う必要がある • 責任感がもたらす設計や実装の工夫がソフトウェアには必 要なのでは……？
61. おしながき 1 2026年・我々が置かれている現状 2 AI によって失われる「コシ」とは？ 3 プロダクトに「コシ」を取り戻す戦略と戦術 4 まとめ
62. なぜ「コシ」が失われるのか 1. AI は未来を見据えない 2. AI は恐怖を知らない 3. AI は発見を共有しない 4. AI は責任を負わない 人間が AI を使いこなせていない
63. AI とプログラマーの関係性の変化（再掲） 2022年 副操縦士 Copilot ▶ 2025年 ドライバー Driver ▶ 2026年 頼れる部下 Minions
64. 求められる役割の変化 2022年 操作者 Manipulator ▶ 2025年 ナビゲーター Navigator ▶ 2026年 指揮者 Orchestrator
65. 指揮者としてAIを理解し AIを使いこなす必要がある
66. 前提 • AI は必要 • ただし、人間が責任を持って管理・監督する必要がある
67. ①テスタビリティの優先
68. テスタビリティ？ 層・責務の分離 単一責任 疎結合化 少ない分岐 シンプルな設計 DI 純粋関数 Immutability ステートレス 厳格な型定義 テスト実行速度 テスト並列化
69. AI 以前の考え方 • 堅牢な設計やコードは面倒 • デリバリー優先 • テスタビリティやユニットテスト自体が後回しに
70. AI によってコードの生産スピードは大幅に上昇 引用元：U-Site「AIは従業員の生産性を66％向上させる」
71. テスト自動化の重要性が増している • AI のハルシネーション対策、暴走抑止のため • そもそも、手動テストでは追いつかない
72. ユニットテストを 軽視する戦略は もはや通用しない
73. https://speakerdeck.com/shogogg/phpcon-fukuoka-2025
74. ②テスト設計を AI に委ねない
75. 最新モデルでもテスト能力は低い • AI が生成するテストは網羅率（カバレッジ）は高い 傾向 • 一方でバグ検知率が低く、テスト能力は低い ◦ トートロジーのアンチパターン ◦ フェイク・アサーション ◦ モックを多用しての「ごまかし」 ◦ 問題のあるスナップショット ◦ エッジケースの考慮漏れ
76. https://www.octavehq.com/post/how-to-generate-unit-tests-with-cursor
77. 引用元：Kent Beck による LinkedIn の投稿
78. coding agents had a higher ratio of mock commits (36%) compared to non-agents (28%). コーディングエージェントはモックを含むコミットの割合が36%であり 非エージェントの26%に比べて高いことがわかった 引用元：arXiv:2602.00409v1 “Are Coding Agents Generating Over-Mocked Tests? An Empirical Study”
79. AIのテスト能力は （まだ）信用できない
80. Shift Left （再掲） Image: DonFiresmith, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons
81. Shift Left （再掲） Image: DonFiresmith, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons テスト設計段階で介入する
82. テスト設計を AI に委ねない • テスト設計を人間がすべてやる、という意味ではない • AI によるテストを設計段階でレビューし、早めに軌道修 正する • AI だけ・人間だけではなく、協力してよいテストを書く
83. ③人間によるコードレビュー
84. なぜ「コシ」が失われるのか（再掲） 1. AI は未来を見据えない 2. AI は恐怖を知らない 3. AI は発見を共有しない 4. AI は責任を負わない
85. 人間によるコードレビューはまだ必要 • マージする前に人間がちゃんとチェックする • AI が書いたコードをプルリクする前に、ちゃんと責任を 持ってレビューしよう
86. ④ワークフローの整備・徹底
87. ワークフロー？ • 作業の進め方を明示的に指示 • 人間によるレビュー・承認フローを挟むことで早期フィー ドバックを実現
88. 個人的に愛用しているワークフローの紹介 調査 作業計画 テスト設計 ▶ 完了 レビュー 修正 ▶ 承認 レビュー ▶ 承認 修正 ▶ 完了 レビュー 修正 ▶ 承認 実装 ※ ※実装時にユニットテスト・PHP-CS-Fixer・PHPStan などの品質ツールを実行
89. https://github.com/yoshiko-pg/difit
90. https://github.com/yoshiko-pg/difit
91. https://github.com/nrslib/takt
92. ⑤常に「常識」を疑う
93. AI駆動開発の世界はまさに日進月歩 Photo generated by Gemini Nano Banana 2
94. 昨日までの常識が通用するとは限らない Photo generated by Gemini Nano Banana 2
95. ネットの情報を鵜呑みにしない Photo generated by Gemini Nano Banana 2
96. おしながき 1 2026年・我々が置かれている現状 2 全自動化によって失われる「コシ」とは？ 3 プロダクトに「コシ」を取り戻す戦略と戦術 4 まとめ
97. 本日のまとめ • まだ AI エージェントに「丸投げ」できる状況ではない • 人間が未来を見据え、 責任を持って 開発する必要がある • テストの自動化 とテスト品質、そのための設計が超重要 • テスト設計や最終的なコードは しっかりレビュー • ワークフロー化 で高い品質を保つ • 常識を疑え
98. Photo generated by Gemini Nano Banana 2 誇り高き職人 Artisan でありつづけよう
99. 宣伝
103. ＼中途採用やってます!!／