ファストフードの時代

2026年5月2日、あるブログ記事が示唆に富む比喩を提示した：AI支援コーディング（いわゆる「バイブコーディング」）はファストフードのようなものだ。自宅で料理する（自分でコードを書く）、良いレストランに行く（プログラマーを雇う）、またはハンバーガーを買う（AIツールを使う）ことができる。短期的にはAIは効果的だが、長期的には毎食ファストフードを食べるのと同じように、持続不可能で不健康だ。

AIはすぐに大量のコードを生成できるが、誰もそれを完全に理解していない。極端な例として、Servo開発者のGregory Terzian氏は、CursorのAIエージェントが生成したウェブブラウザを「現実のウェブエンジンを決してサポートできない、独特で悪いデザイン」と呼んだ。もちろん、AIエージェントで製品全体を構築することと、AIをまったく使わないことの間には多くの選択肢がある。レストランが頭と足のある丸ごとの鳥を買う代わりに調理済みの鶏むね肉を注文するように、退屈なタスクに慎重にAIを使うことができる。多くの実際のプロジェクトでは、ワンショットスクリプト、長い設定ファイル、ボイラープレート、プロトタイプ、または官僚的なレポートがある。これらのタスクを回避または抽象化できれば素晴らしいが、法的理由や企業の官僚主義のためにできないこともある。AIはこれらのタスクに適している。

しかし、AIの出力は使い捨ての低品質な試みとして扱い、天から送られた知恵のように受け取らないでほしい。会話にLLMの出力を貼り付けないでください。何かについて尋ねるとき、私はあなたが私自身で質問できるLLMよりも賢いと考えている。AIが他の人が数ヶ月かけて計画し構築したコードをすぐに改善できると仮定しないでください。それはAIがその人より賢いことを示唆し、侮辱にあたる。明確な目的なしに巨大なAI生成プルリクエストをレビューに送らないでください。AIエージェントは要求以上のことを行う傾向があり、コードを「修正」し始め、その過程で微妙なエラーを導入することがある。焦点を絞った、制御された、レビューしやすい変更を優先してください。

コードレビューにAIを使うのは良いが、人間のレビュアーを代替できないことに注意。AIは人間が見逃しがちなエラー（タイポ、命名の不一致、コーディング標準違反など）を見つけるのに優れている。対照的に、人間のレビュアーはコンテキストとビジネスロジックを理解しており、AIにはそれができない。AIが生成する提案の多くは不正確または過剰である。

同じプロンプトを再度実行すると異なる結果が得られること、別のLLMを試すこと、ウェブを検索すること、あるいは本を調べることさえできることを知っておいてください。特に事実情報についてはLLMを盲信しないでください。ハルシネーションは依然として問題です。

残念ながら、近年世界全体が賢くなっているわけではない。AIの過剰使用はこの傾向に適合している。現在、AI生成の音楽や書籍があり、ジョージ・オーウェルは小説『1984』でそれを予言していた。AIエージェントについて初めて読んだとき、古いHelloweenの曲を思い出さずにはいられなかった。「時々、退屈すると、彼は一日を終える。彼はコンピュータを持っていて、それらは彼ら自身のやり方でやる。」

私たちは今ディストピアに生きているのか？はい、でもいいえ。以前もソフトウェア製品全体を安価に構築することは可能だった。20年前、それはアウトソーシングと呼ばれていた。AnthropicがCコンパイラをバイブコーディングするのに費やした2万ドルで、非常に貧しい国の誰かを雇うことができ、結果は似たものになっただろうが、それほど速くはなかった。

優れたソフトウェアには依然として時間、労力、熟考が必要だ。AI熱狂によって、手工芸的なものがより価値を持つようになるかもしれない。すべてが生成可能なら、私たちに残されたのは創意工夫だけだ。

このテーマに関する以前のブログ記事と同様に、この記事はLLMの助けを一切借りずに書かれた。私はこれからもあなたのために美味しいソフトウェアを「料理」し続ける。