投稿者 global-ai-media 
SaaS大手Zohoの創業者Sridhar Vembu氏が、Anthropic社のLLMが生成したC++コードを自らレビューし、その実力と課題について深い洞察を得たと語りました。この事例は、AIによるコーディング支援が普及する中で、組織のリーダーや技術責任者がどのようにAIの成果物と向き合い、リスク管理と生産性向上を両立させるべきかという重要な問いを投げかけています。
経営者が「現場のコード」を見る意味
ZohoのSridhar Vembu氏が、自社の開発プロセスにおいてAnthropic社のLLM（大規模言語モデル）が生成したC++コードを直接レビューしたというニュースは、AI導入を検討する多くの企業にとって示唆に富むものです。通常、経営トップが個別のコードレビューに関与することは稀ですが、生成AIという「未知の戦力」を組織に組み込む段階においては、意思決定者がその能力の限界と特性を肌感覚で理解しておくことが極めて重要です。
特にC++のようなメモリ管理やパフォーマンスチューニングがシビアな言語において、AIがどの程度の品質のコードを出力できるのか、そしてどこにバグや脆弱性が潜みやすいのかを把握することは、開発ロードマップや品質保証（QA）体制を構築する上での前提条件となります。
生成AIによるコーディングのメリットと「落とし穴」
GitHub CopilotやCursorなどのAIコーディングツールの普及により、ボイラープレート（定型コード）の作成や単体テストの生成といったタスクの生産性は劇的に向上しました。しかし、Vembu氏が注目したように、C++のような複雑なシステム記述言語においては、AIが生成したコードが一見正しく動くように見えても、長期的な保守性やセキュリティに問題を抱えているケースが少なくありません。
AIは「確率的に最もありそうなコード」を生成しますが、それは必ずしも「そのシステムの文脈において最適なコード」とは限りません。特に日本企業が重視するシステムの堅牢性や、数年単位での保守運用を考えた場合、AIが生成したコードに含まれる微細な論理エラーや、非効率なメモリ操作を見抜く「人間のレビュー能力」が、以前にも増して重要になっています。
エンジニアに求められるスキルの変化
AIがコーディングの一部を肩代わりする時代において、エンジニアの役割は「コードを書くこと」から「AIの出力を設計・レビュー・統合すること」へとシフトしつつあります。これは、若手エンジニアの育成という観点で、日本の開発組織に新たな課題を突きつけています。
従来、日本のSIerや事業会社では、OJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）を通じて、先輩のコードを模写したり、簡単な修正を行ったりすることでスキルを磨いてきました。しかし、そうした下積み作業をAIが瞬時にこなしてしまう現在、若手がどのようにして「AIの嘘を見抜くための基礎力」を養うべきかは、組織的な育成プランの再設計が必要な領域です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のZoho創業者の行動や、AIコーディングの現状を踏まえ、日本の企業・組織が取るべきアクションを以下の3点に整理します。
1. 経営層・リーダー層による「現場感覚」のアップデート
AI導入をDX推進室や現場任せにするのではなく、決定権を持つリーダー自身が実際に生成AIの出力に触れ、その「手触り」を確認すべきです。「魔法のように何でもできる」わけではなく、「優秀だが時折致命的なミスをするアシスタント」であるという認識を持つことで、過度な期待や無謀な人員削減を防ぎ、適切な投資判断が可能になります。
2. 「レビュー品質」を核心としたガバナンスの構築
AI活用を推進する一方で、品質管理プロセスを厳格化する必要があります。特に金融や社会インフラなど、高い信頼性が求められる領域では、「AIが書いたコードであること」を明示し、人間によるダブルチェックを義務付けるなどのガイドライン策定が急務です。AIはサジェスト（提案）に留め、最終責任は人間が負うという原則を崩してはなりません。
3. ベテランの暗黙知の継承と若手育成
AIツールを活用しつつも、基礎的なアルゴリズムや言語仕様への理解をおろそかにしない教育体制が必要です。AIが生成したコードをあえて教材とし、「なぜこのコードが動くのか」「どこにリスクがあるか」をベテランが若手に解説するような、新しい形のナレッジトランスファー（知識継承）の仕組み作りが推奨されます。