良いコーディング品質を願うな。強制的に確保せよ！ — 生成型AIの活用 過去、私はAIをプログラミングに導入する際の課題や最善のプラクティスについて詳しく書いてきました。最近では、状況が大きく変化しています。AIの推論能力や処理速度、コスト効率だけではなく、AIツールそのものが進化しています。市場にはCursorやWindsurfなど、強力なコード生成ツールが数多く登場しています。以前の記事でも触れたように、個人的に気に入っているのはClineというオープンソースのツールです。これには、商用オプションとは異なる独自の価値があります。 しかし、AIを使用したコーディングにおける最大の課題は何かといえば、コーディング品質の維持です。ソフトウェアエンジニアや、モジュール性や保守性などの重要な原則に精通している方なら、この点をご存知でしょう。すなわち、AIが生成した初期コードは整然としており、効率的に見えても、実際に変更を加えていく過程で問題が生じることが多いのです。 例えば、AIが生成したコードをさらに修正しようとしたときに、「コードスメル」（問題のあるコードのにおい）が発生します。具体的には、以下のような状況が考えられます： コードの複雑化：小さな変更であっても、その都度AIが最適化を試みるため、コードが予想外に複雑化することがあります。 一貫性の欠如：AIは毎回異なる解釈を下すことがあります。これにより、コードのスタイルや設計が一貫しなくなる可能性があります。 ドキュメント不足：自動生成されたコードは、人間が理解するためのコメントやドキュメンテーションが欠けていることが多いです。 これらを回避するためには、AIの出力を常にレビューし、手動で調整することが不可欠です。AIが提供する提案を基に、自らの経験と判断力を活かして品質を保つことが重要です。これにより、より効率的で保守性の高いコードが実現できます。