概要
https://note.com/rk611/n/nb98de14cd76d
詳細内容
## 若手が生成AI任せで仕事して、レビュー地獄で逆に生産性が落ちた話
https://note.com/rk611/n/nb98de14cd76d
「paiza」代表が、若手エンジニアの生成AI安易な利用が低品質コードを量産し、シニアのレビュー負担を増大させ、結果としてチーム全体の生産性を低下させている現状を警鐘し、AIを品質向上のための相談相手として活用する重要性を提唱する。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 87/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[生成AI, ジュニアエンジニア, 生産性, コード品質, レビュープロセス]]
「paiza」代表の片山氏が、生成AI駆動開発における重要な課題を提示しています。氏が数十社へのヒアリングを通じて得た知見によると、若手エンジニアが生成AIを安易に利用しすぎると、かえってチーム全体の生産性が低下する「レビュー地獄」に陥るリスクがあるとのことです。
生成AIは、完璧な品質が求められないタスク（メール、初期リサーチ、アイデア出し、VibeCodingプロトタイプなど）において、量をこなすことで生産性を高める可能性を秘めています。しかし、経験の浅い若手エンジニアの場合、非機能要件（可用性、性能、保守性、セキュリティなど）やトレードオフの考慮が不十分なままプロンプトを作成しがちです。その結果、生成AIはその指示に基づき、考慮漏れや調整不足の「クソコード」を驚異的な速度で大量に生み出してしまいます。
この低品質なコードの粗製乱造がシニアエンジニアのチェック工数を著しく増大させ、彼らの本来の生産性を奪い、結果としてチーム全体の効率を低下させていると指摘されています。これはIT業界に限らず、翻訳や法律、教育といった他分野でも同様の問題が起きているとのことです。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、生成AIを「できないことを可能にするツール」ではなく、「できることをより早く、より高品質に実現するツール」として認識することです。若手エンジニアは、AIに丸投げするのではなく、AIを相談相手として活用し、自身の学習と成果物の品質向上（例えば、80点の仕事をAIと共に100点に近づける）に注力すべきです。そうすることで、表面的な速度向上に惑わされず、真の生産性向上とチームの健全な成長に貢献できるでしょう。