概要
https://www.m3tech.blog/entry/2025/10/10/101000
詳細内容
## ほどほどに使う生成 AI
https://www.m3tech.blog/entry/2025/10/10/101000
エムスリーのエンジニアが、半年間のAIエージェント活用経験から、完璧を求めず「ほどほど」に付き合うことが開発効率を最大化する鍵であると提唱しています。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 83/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIエージェント活用術, 開発ワークフロー改善, プロンプト戦略, コードレビュー効率化, テストコード生成]]
エムスリーのエンジニアは、Claude CodeなどのAIエージェントを半年間活用した経験を振り返り、開発支援の効率を最大化するには、AIに完璧を求めず「ほどほど」に付き合う姿勢が重要であると結論付けています。当初、完璧なコードを追求し細かな修正指示を繰り返した結果、かえって時間を浪費し、自分で書いた方が早かったという経験から、この「ほどほど」という考え方に行き着きました。
具体的な学びとして、まずコーディングでは、AIがある程度「そこそこ」のコードを生成した時点で人間が引き継ぎ、細かい調整は自分で行うことで、泥沼の修正指示を避け、効率的に作業を進められると述べています。特にJavaからRubyへのAPI移行プロジェクトでは、AIがベースコードを生成する恩恵を受けつつも、Rubyらしいコードへの調整は人間の手で完遂する重要性を強調しています。
次にテストでは、AIに複雑なロジックのテストや重要な部分の網羅を一度で任せるのは困難であるものの、テストパターンの列挙や定型的なコードの生成には大いに役立つと指摘します。著者は、AIにテストコードの叩き台を作らせることで、自身が「書くモード」から「レビューモード」へ切り替わり、モチベーションが低いと感じる作業をストレスなく進められるという精神的メリットを挙げています。
最後にコードレビューにおいては、AIがタイポや変数名といった簡単な指摘には優れる一方で、複雑なビジネスロジック、設計判断、文脈依存のエッジケースの検出には限界があることを示唆しています。しかし、AIに簡単な問題のチェックを任せることで、人間のレビュアーはより本質的な問題や複雑な部分に集中でき、認知負荷の軽減と問題発見確率の向上に繋がると、その価値を高く評価しています。
筆者は、AIエージェントとの「ほどほど」な付き合い方を通じて、AIの得意不得意を理解し、良いところだけを取り入れることで、既に開発において不可欠な支援を受けられていると実感。今後は、さらに自律型AIを活用した開発効率向上にも取り組んでいく意向です。