AIを使ってコードを書くことのメリット・デメリットについて｜ブログ

はじめに 近年、ChatGPT やClaude.ai 、GitHub Copilotなど、コードを書く上で頼もしいAIツールが次々と登場しています。どのAIもコードを書く上で強力なサポートをしてくれる存在です。 私自身も実際にコードを書いたり、学習に取り入れたりしています。 そのうえで、AIツールを使う中で感じたメリットとデメリットについて、実体験を交えながらまとめてみました。 AIを使ってコードを書くメリット 生産性の向上・コーディングの高速化 AIを使う最大のメリットは、やはり開発スピードの圧倒的な向上だと思います。 たとえば、よくある処理や定型的なコードを自動で補完やあらかじめ用意してくれたりします。VSCodeと連携ができるGitHub CopilotやCursorというAIエディターを使うことで、より高速化の恩恵を受けることができます。 学習支援・新技術のキャッチアップ AIは、単なるコード補助だけでなく、学習ツールとしても優秀です。 私自身、新しい技術を学ぶのに、公式のDocumentや動画教材であるUdemyを利用することが多いのですが、その中でもわからない点などはChatGPTなどに尋ねることがあります。 会話形式で気軽に質問ができるので、理解できるまで何度も聞くことができ、「何故、こう書くのか？」「別の書き方はあるのか？」などその場で深堀することができるので学習スピードが格段に上がると感じています。 試作・プロトタイピングでの迅速化 アイデアを形にする段階でも、AIはとても頼りになります。 ちょっとしたアプリやツールを試作するとき、AIに要件を伝えるだけでベースとなるコードを自動で生成してくれます。 ある程度AIがコードを作ってくれるので、とにかく動くものを作ってみたいというときの強い味方になります。 AIを使ってコードを書くデメリット コードの信頼性のリスク AIが生成してくれるコードはとても高速で便利ですが、必ずしも正しいとは限りません。 特に、生成されたコードの中には以下のようなケースも見られます。 ・既に古くなったバージョンのライブラリやフレームワークを前提に書かれている ・実行するとエラーになる 上記のように、バージョンが古い記事を参照したコードだったり、そもそもコードとして動かないことが起こります。AIはあくまでAIが学習したデータをもとに提案してくれる存在なので、コードの正確性や動作確認は最終的に自分で検証する必要があります。 AIに依存するリスク もうひとつの懸念は、AIへの依存です。 すべてAIに任せきりにしてしまうと、次のような問題が起きやすくなります。 「なぜこのコードが動いているのかが分からない」 「バグが出てもどこを直せばいいか見当がつかない」 AIに依存してコードの理解をしないまま開発を進めていくと、どこでエラーが起きているのか？段々と追えなくなり、開発が止まってしまう———ということもありえるかもしれません。 AIはあくまで“補助ツール”であり、理解の上に使うことが大事です。 まとめ いかがだったでしょうか？ AIツールはコードを書く上で生産性の向上、学習の効率化、そしてプロトタイプの迅速化――これらは間違いなく開発者にとって大きな恩恵です。 ですが、一方でAIに依存しすぎると「なぜ動いているのか」「どこでコードがエラーになっているのか」などがわからなくなるリスクも存在します。 AIを“使われる側”ではなく“使いこなす側”として、上手に付き合っていくことが、これからのエンジニアに求められるスキルなのかもしれません。