投稿者 global-ai-media 
海外のエンジニアコミュニティで話題となった「LLMが生成するコードはMDF（中密度繊維板）のようなものだ」という比喩は、生成AIの活用における本質を突いています。安価で加工しやすい一方で、構造材には適さないというこの特性を理解することは、品質と信頼性を重視する日本企業のAI導入において極めて重要な視点となります。
「MDF（繊維板）」としてのアナロジーが示唆するもの
Hacker Newsなどのグローバルなテックコミュニティにおいて、「大規模言語モデル（LLM）が生成するコードはMDF（中密度繊維板）である」という議論が注目を集めました。MDFとは、木材チップを原料として成形した板材のことで、安価で均質、加工が容易であるため、組み立て家具（例えばIKEAの棚など）や内装材として広く使われています。
この比喩の要点は、「見た目はきれいで、短期的には役に立ち、コストも劇的に安いが、建物の『柱』や『梁』のような構造材として使うのは間違いである」という点にあります。LLMが生成するコードは、一見すると文法的に正しく、期待通りに動作するように見えます。しかし、そこには熟練した職人（エンジニア）が選定した「無垢材（Solid Wood）」のような、長期的な耐久性、深いコンテキストの理解、あるいは将来の変更を見越した設計思想が欠けている場合が多いのです。
短期的な効率化と長期的な「技術的負債」のトレードオフ
日本国内でも「GitHub Copilot」や「ChatGPT Enterprise」などの導入が進み、コーディングの生産性は飛躍的に向上しています。しかし、この「MDF理論」に基づけば、無批判なAIコードの採用は、将来的なリスクを招く可能性があります。
MDFが水気に弱く、一度壊れると修復が難しいのと同様に、AIが生成したコードは、複雑な依存関係やエッジケース（想定外のレアケース）の考慮が甘いことが多々あります。とりあえず動くからといって基幹システムのコアロジックにそのまま採用してしまうと、数年後の保守・改修時に、誰もその挙動を理解・修正できないという「技術的負債」となって跳ね返ってくるリスクがあります。
特に日本の商習慣では、システムに対して「止まらないこと」「バグがないこと」という極めて高い品質基準が求められます。AIで作ったプロトタイプレベルのコードを、十分な検証なしに本番環境へ投入することは、日本の品質管理文化において致命的なトラブルを引き起こしかねません。
日本企業における「適材適所」の設計戦略
では、AIによるコーディングは避けるべきなのでしょうか。答えはNoです。MDFが家具業界に革命を起こしたように、LLMコードも使い所を間違えなければ強力な武器になります。
例えば、以下のような領域は「MDF的アプローチ」が極めて有効です。
- 使い捨てスクリプト： データ分析のためのその場限りのPythonコードや、Excelマクロの生成。
- ボイラープレート（定型コード）： APIの接続部分や、単体テストの雛形作成。
- UI/UXプロトタイプ： 早期にフィードバックを得るための、見た目重視のフロントエンド実装。
一方で、金融トランザクションの処理、顧客データのプライバシーに関わる認証基盤、工場の制御システムなど、システムの「背骨」となる部分については、熟練エンジニアによる「無垢材」のような設計と、厳格なコードレビューが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の議論を踏まえ、日本の組織における意思決定者やリーダーが意識すべきポイントを整理します。
- 「レビュー文化」の高度化と必須化：
AI活用が進むほど、コードを「書く」スキルよりも、AIが書いたコードを「読み解き、真贋を見極める」スキル（目利き）が重要になります。若手エンジニア教育においても、単なる出力結果の確認だけでなく、アーキテクチャとしての妥当性を評価する視点を養う必要があります。 - 製造物責任と品質保証の再定義：
日本の製造業的な品質基準をソフトウェアにも適用する場合、「AIが書いたから」は免罪符になりません。AI生成コードをブラックボックスとして扱わず、最終的な説明責任は人間が負うというガバナンス体制を明確にする必要があります。 - ハイブリッドな開発体制の構築：
「すべてAIに任せる」か「AIを禁止する」かの二元論ではなく、構造部分（コアロジック）はシニアエンジニアが設計し、内装部分（定型処理やUI）はAIで高速化するという、建築業界のような役割分担を開発プロセスに組み込むことが推奨されます。