概要
https://www.wantedly.com/companies/andpad/post_articles/1005583
詳細内容
## 不確実な Coding Agent とのアンドパッドのフロントエンドエンジニアたちの向き合い方
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アンドパッドのフロントエンドエンジニアたちは、GitHub Copilotなどのコーディングエージェントの不確実性と向き合い、品質と説明責任を担保しながら活用するための具体的な戦略と洞察を共有しました。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 89/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[コーディングエージェント活用, GitHub Copilot, AIの不確実性, フロントエンド開発, 品質保証とAI]]
アンドパッドのフロントエンドテックリード3名が、GitHub Copilot等のコーディングエージェント（特にAgent modeや並列実行）の実践的な活用法と、AIの不確実性とどう向き合うかについて議論しました。
彼らは、AIがコード生成やレビュー支援、定型タスクの自動化に非常に有効であると認めつつも、その確率的な出力がもたらす品質と説明責任の問題を重視しています。特に、寺島氏は、不確実なAIに完全に依存するのではなく、Figmaのノード情報からマークアップを生成する独自のMCPサーバーを実装するなど、「AIを使って決定論的な結果を得る」アプローチを強調。AIにリファクタリング用プログラムを書かせ、AST（抽象構文木）操作を通じて検証可能な挙動を担保する具体例を挙げ、仕事においては検証可能性が極めて重要だと説きます。
小泉氏と六角氏も、AIの生成物は最終的に人間がレビューし、品質を担保する必要があるとし、バグ発生時の説明責任は人間に帰属すると指摘。特に、マウスの軌跡をSVGで保存するような汎用的なロジックはAIに任せられる一方で、お金の計算など、企業の独自性が価値となるビジネスロジックは人間が制御すべきだと提言します。AIへの「要求通りの出力が出てくる確信」があれば最大限活用すべきだが、不確実な出力にはレビューや修正の労力が常に伴い、この新たな不確実性にどう対処するかが鍵となるとの共通認識が示されました。
フロントエンド開発の将来については、UI/UXにおける「手触り」や「感性」といった正解のない領域では、AIは「正解候補の大量生成」は得意でも、最終的な「選び取り」は人間が担うと予測。エンジニアはモデル自体の進化だけでなく、PdMやビジネスサイドの要求をAIに適切なコンテキストとして渡す役割にシフトし、「人間の検証」を前提としたインターフェースは残り続けるとの見解が示され、AIとの協調による品質と価値の創出が今後の生存戦略になると結論づけています。