概要
https://geohot.github.io//blog/jekyll/update/2025/09/12/ai-coding.html
詳細内容
## AI Coding
https://geohot.github.io//blog/jekyll/update/2025/09/12/ai-coding.html
筆者は、現在のAIコーディングツールをコンパイラと同等かそれ以下と断じ、その評価が既存のプログラミング言語や開発ツールの欠陥を露呈していると批判する。
**Content Type**: 🎭 AI Hype
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:3/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 92/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIコーディングの限界, プログラミング言語の改善, 開発ツール, コンパイラとAIの比較, AIにおけるハイプ]]
記事は、AIコーディングに対する現状の過剰な期待と喧騒に対し、鋭い批判的な視点を提示しています。筆者は、現在のAIをプロンプト（コード）を入力としてコンパイルされたバージョンを出力する「コンパイラ」に過ぎないと断じます。一般的なプログラミングワークフローで英語のプロンプトが機能するのは、それらのタスクが頻繁であるためであり、英語の非精密性や非決定性、プロンプトの非局所性といった本質的な問題が、特に新しいタスクに取り組む際に限界となると指摘します。
AIがコーディングを「魔法のように」行っているのではなく、その有用性が顕在化するのは、現在のプログラミング言語、コンパイラ、ライブラリがいかに貧弱であるか、そして企業の採用基準がいかに低いかの証左であると論じます。過度なハイプに流され、数十億ドルもの無駄な投資が行われている現状を厳しく批判し、むしろ地道に、より良いプログラミング言語やコンパイラ、ライブラリを構築する努力こそが重要であると訴えかけます。
Webアプリケーションエンジニアにとって、この記事はAIコーディングツールとの向き合い方について重要な示唆を与えます。「AIがコードを書く」という幻想を捨て、ツールとしてのAIの強みと限界を冷静に認識することが不可欠です。AIを補助的なコンパイラや検索・最適化ツールとして位置づけ、その出力を鵜呑みにするのではなく、プログラミング言語そのものの改善や、より精密で決定論的な開発環境の構築に意識を向けることで、持続可能で本質的な開発効率の向上へと繋がるでしょう。ハイプに乗せられず、ツールの実用的な価値を見極める目が求められます。