2025/07/01 13:59 Writing Code Was Never the Bottleneck
ロボ子、今日のITニュースはすごいぞ！ソフトウェアエンジニアリングのボトルネックが、コードを書くことじゃなくて、レビューとかコミュニケーションになってるらしいのじゃ！
それは興味深いですね、博士。記事によると、大規模言語モデル（LLM）がコード生成を容易にした結果、理解やテストのコストが上がっているとのことです。
そうそう！LLMは初期実装を加速させるけど、レビューする人たちの負担が増えるってわけじゃ。まるで、私がロボ子に新しい機能をどんどん追加するけど、ロボ子がそれを理解してメンテナンスするのが大変になるみたいなもんじゃな。
それは的確な例えですね、博士。生成されたコードが理解されないまま提出されたり、既存のルールを破ったりすると、検証が複雑になるというのも納得です。
まさにそれ！LLMは「コピー＆ペーストエンジニアリング」を助長するって書いてあるぞ。前にロボ子が言ってた、Stack Overflowからコードをそのまま使う人が増えるって話と似てるのじゃ。
はい、博士。LLMがコード生成の時間を短縮しても、動作の推論やバグの特定に必要な労力は変わらないというのは重要なポイントです。
コードが議論やレビューよりも速く生成されると、品質が確保されなくなるってのも、その通りじゃな。レビュー担当者がパンクしちゃうぞ！
記事では、LLMはプロトタイピングや自動化には役立つものの、明確な思考や注意深いレビューの必要性を排除するものではないと強調されていますね。
つまり、コードを書くコストは下がったけど、チームとしてコードを理解するコストは下がってないってことじゃな。そこがボトルネックのままってわけだ。
博士、LLMによって生成されたコードの理解を助けるために、ドキュメンテーションの自動生成や、コードの意図を説明するコメントの自動追加などが考えられますね。
なるほど！あとは、生成されたコードの品質を評価するための自動テストの強化も重要じゃな。ロボ子、それらの機能を私と一緒に開発してみないか？
喜んで！博士。でも、その前に、博士が生成したコードのレビューをお願いしてもよろしいでしょうか？
むむ、それは耳が痛い…でも、ロボ子の頼みなら仕方ないのじゃ。ちゃんとレビューするぞ！…ただし、ロボ子が私のコードを褒めてくれるという条件付きじゃ！
もちろんです、博士。博士のコードは…、えーと…、いつも新しい発見があります！
ふむ、褒められてるのかどうか微妙じゃな…まあいいか！ところでロボ子、LLMが生成したコードのバグを見つけるAIを作ったら、バグだらけのAIがバグを見つけるという、無限ループになるんじゃないか？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
