AI時代のSEに残る仕事は「責任を持つ」ことかもしれない〜単体テストを題材に〜 | TechDistill

> Source: Qiita_Trend

// Problem

AIに実装を丸投げすると、コードのロジックに基づいた「それらしいテスト」が生成される。しかし、これは実装の正しさを確認するだけであり、仕様の正しさを保証するものではない。仕様が曖昧なまま生成された膨大なテストコードのレビューは、エンジニアにとって極めて高い認知負荷と品質リスクを伴う。

// Approach

ポイント計算クラスを用い、AI（Claude）に対して「曖昧なプロンプトによる生成」と「テストケースを明示した生成」の2パターンを試行。生成されたコードの観点、保守性、およびエンジニアが負うべき責任の所在という観点から、両者の特性を比較検証した。

// Result

AIは指示に対して忠実に応答するが、仕様の妥当性や網羅性の判断は代替できない。エンジニアは「何を仕様とし、どこまでを保証するか」を定義する役割にシフトすべきであり、テストケースを明示してAIに実装を任せる手法が、責任の所在を明確にする上で実戦的である。

Senior Engineer Insight

> AIによるコード生成は、開発の「実装コスト」を劇的に下げるが、「設計・検証コスト」を消失させるわけではない。むしろ、AIが生成したコードの正当性を判断するための「仕様の明文化」という、より高度な抽象化能力が求められる。現場においては、AIに丸投げするのではなく、人間がテストケース（仕様）を設計し、AIを「高精度なコーダー」として使い倒すワークフローを確立すべきだ。これにより、レビューコストを抑えつつ、品質に対する責任を明確に保持できる。これはスケーラブルな開発体制を構築する上での必須条件である。