【要約】AIに作らせたコードを、まっさらな環境で動かしてみた [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
AIエージェントが生成したコードをクリーンな環境で動かす際、依存関係の不整合により実行に失敗する課題がある。論文の調査では、以下の問題が報告されている。
- ・AI生成コードの成功率は約68.3%に留まる。
- ・設定上の依存（Dc）に対し、実行時の依存（Dr）が平均13.5倍に膨らむ。
- ・失敗の主因は依存関係の不足だけでなく、コード自体のバグも多い。
// Approach
筆者はClaude Codeを用い、論文の検証手法を模した小規模な追試を実施した。検証では以下の手順を採用している。
- ・PythonとJavaScriptのプロジェクトを題材に選定。
- ・空の仮想環境（venv/node_modules）を用意。
- ・宣言された依存のみを導入し、実行時の総数を計測。
- ・AIが自律的にテストを実行するかを比較対象とした。
// Result
追試の結果、生成されたコードはすべて追加の依存インストールなしで動作した。検証を通じて以下の成果が得られた。
- ・4プロジェクトすべてが、追加インストールなしで一発動作した。
- ・依存関係の膨らみ（Dr/Dc）は平均4.12倍に抑制された。
- ・AIが自律的にテストを書き、バグや依存の不備を修正したことが判明した。
Senior Engineer Insight
> AI生成コードの信頼性は、生成後の「テスト実行と修正」のサイクルに依存する。実戦投入における評価は以下の通りである。
- ・生成物をそのまま信じず、クリーンな環境でのテスト完結を前提とすべき。
- ・依存関係の管理よりも、テスト駆動による論理的妥当性の確保が重要。
- ・エージェントにテスト実行までを任せる運用設計が、開発体験を向上させる。