概要
https://joshuavaldez.com/the-unbearable-slowness-of-ai-coding/
詳細内容
## The Unbearable Slowness of AI Coding
https://joshuavaldez.com/the-unbearable-slowness-of-ai-coding/
AIコーディングは、初期の生産性向上後も、コードレビューと品質保証の負担により、開発プロセスを耐え難いほど遅延させる可能性を著者は自身の経験から指摘します。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 80/100 | **Annex Potential**: 81/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[AIコーディング, 開発ワークフロー, コードレビュー, LLMの品質管理, AIの幻覚]]
著者の実体験は、「AIコーディングは驚くほどのコード生成速度をもたらすが、プロジェクトが複雑化するにつれて、レビューと品質保証の負担が「耐え難いほどの遅さ」を引き起こす」という、ウェブアプリケーションエンジニアにとって非常に重要な洞察を提供しています。初期のAIによる生産性向上は魅力的ですが、Claude Codeのようなツールを使った2ヶ月間の開発で、著者は自身が「AIのQAエンジニア」と化していることに気づきました。
具体的には、生成された多数のプルリクエストを一つ一つ確認し、コンソールログを丹念に追跡し、AIが作り出した問題を繰り返し修正させるという作業が発生します。複数のAIインスタンスを並行して実行しても、ボトルネックはAIによるコード生成ではなく、人間による検証と修正に移るのです。
この記事が示唆するのは、AIコーディングがコードの「量」を増やす一方で、その「質」を保証し、既存のシステムと統合する「手間」を劇的に減らすわけではないという現実です。特に、AIがライブラリの機能（ClerkとGitHub OAuthの混同など）を幻覚的に生成する問題は、手戻り作業の大きな原因となります。
この経験は、「AIは開発を劇的に加速させる」という一般的な言説に警鐘を鳴らします。私たちウェブアプリケーションエンジニアは、AIを導入する際、単なるコード生成能力だけでなく、それに伴うレビュー、デバッグ、統合、品質管理といった下流工程への影響を深く考慮する必要があります。AIは強力なツールですが、複雑なプロジェクトにおいては、人間中心の堅牢な検証プロセスと、AIの限界を理解した上での賢明な運用が不可欠であるという重要な教訓が得られます。