投稿者 global-ai-media 
生成AIのコーディング能力が飛躍的に向上しているにもかかわらず、期待されるほど多くの「AI生成アプリ」が市場に登場していない現状（ゴーマン・パラドックス）について解説します。コード生成の容易さと、本番環境で稼働させるソフトウェアエンジニアリングの複雑さのギャップ、そして日本企業が直面するコードレビューや品質管理の課題について考察します。
「ゴーマン・パラドックス」とは何か
昨今、シリコンバレーやAI開発者のコミュニティで「ゴーマン・パラドックス（The Gorman Paradox）」と呼ばれる議論が注目を集めています。これは、「AI（大規模言語モデル）のコーディング能力は驚くほど高いのに、なぜ我々の周りにはAIによって作られた素晴らしいアプリが溢れかえっていないのか？」という疑問に端を発するものです。
確かに、GitHub CopilotやCursor、ChatGPTなどのツールを使えば、数百行のコードを一瞬で生成できます。しかし、現実にはApp StoreやSaaS市場が、AIだけで作られた革新的なプロダクトで埋め尽くされているわけではありません。このギャップには、コードを書くこと（Coding）と、製品を作り上げること（Software Engineering）の決定的な違いが隠されています。
「そこそこのコード」が引き起こすレビューのボトルネック
元記事の議論で特に重要視されているのが、AIによるコード生成が「平凡なコード（Mediocre Code）」の量産を助長し、開発プロセス全体を停滞させるリスクです。
AIは文法的に正しいコードを書くことには長けていますが、システム全体のアーキテクチャ、将来の拡張性、あるいはセキュリティの脆弱性を考慮した「最適なコード」を常に提示できるわけではありません。経験の浅いエンジニアがAIの出力したコードを検証せずにプルリクエスト（コードの変更提案）として提出すると、シニアエンジニアやレビュアーはその検証と修正に忙殺されることになります。
これは日本企業においても切実な問題となり得ます。品質を重視する日本の開発現場では、AIが生成した大量の「一見動くが、中身は不完全なコード」がレビュー工程を圧迫し、結果として全体の生産性を下げてしまうリスクがあるのです。
「ラストワンマイル」の壁：プロトタイプから本番環境へ
コード生成は、アプリケーション開発の一部に過ぎません。AIが作成したプログラムを実際のビジネスで使えるレベルにするためには、以下のような「ラストワンマイル（最後の工程）」が必要です。
- 環境構築とデプロイ：クラウドインフラの設定やCI/CD（継続的インテグレーション／デプロイ）のパイプライン構築。
- 例外処理とデバッグ：AIが想定していないエッジケース（稀な操作やデータ）への対応。
- UX/UIの調整：人間が使いやすいインターフェースへの微調整。
- コンプライアンスとセキュリティ：個人情報保護法や企業のセキュリティポリシーへの準拠。
AIは「0から80点」のものを作るのは得意ですが、残りの20点、特に運用に耐えうる堅牢性を確保する作業には、依然として高度な人間の判断とエンジニアリング能力が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
この「ゴーマン・パラドックス」は、日本企業がAIをソフトウェア開発に導入する際に、重要な教訓を与えてくれます。
- 「AIはジュニアエンジニアの代替」ではない：
AIを安価な労働力として捉え、経験の浅いスタッフにAIを使わせて大量生産させようとすると、品質管理コストが跳ね上がります。むしろ、目利きのできるシニアエンジニアが「ブースター」としてAIを使い、設計や難易度の高い実装に集中できる環境を作ることが推奨されます。 - レビュー体制と品質基準の再定義：
AI生成コードが増えることを前提に、コードレビューのガイドラインを見直す必要があります。「AIが書いたから正しい」という予断を排し、セキュリティや保守性の観点から人間が責任を持って承認するプロセス（ヒューマン・イン・ザ・ループ）を確立することが、ガバナンスの観点からも不可欠です。 - 「作る」から「統合する」能力へ：
単にコードを書く力よりも、AIが生成したモジュールを既存の複雑な業務システムや日本の商習慣に合わせた仕様に統合（インテグレーション）する能力が、今後のエンジニアやPMには求められます。