投稿者 global-ai-media 
電子フロンティア財団（EFF）が、オープンソースプロジェクトへのLLM生成コードの投稿に対して慎重な姿勢を示しました。一見正しく見えるコードが大量に投稿されることでレビュー担当者が疲弊するというこの問題は、AI活用を進める日本企業の開発現場でも対岸の火事ではありません。本稿では、AIコーディング支援ツールの導入に伴うリスクと、組織が講じるべきガバナンスについて解説します。
「レビュー疲れ」を引き起こすAI生成コードの非対称性
デジタル著作権やプライバシー保護の擁護団体として知られる電子フロンティア財団（EFF）が、自身の管理するオープンソースプロジェクトにおいて、LLM（大規模言語モデル）によって生成されたコードの受け入れに対して厳しい姿勢を打ち出しました。その主な理由は、AIが生成したコードのレビューが、人間のメンテナ（管理者）にとって「極度に消耗する作業（exhausting）」になっているためです。
GitHub CopilotやChatGPTなどの生成AIツールは、開発者の生産性を劇的に向上させる一方で、コードを書くコストをほぼゼロに引き下げました。しかし、ここで「非対称性」が生じます。投稿者（コントリビューター）は数秒でコードを生成できますが、それを受け取るレビュアーは、そのコードが本当に安全か、バグがないか、既存のシステムと整合性が取れているかを確認するために、従来通りの、あるいはそれ以上の時間を要するのです。
なぜAIのコードはレビューが難しいのか
AIが生成するコードは、構文的には正しいことが多く、一見すると「完璧」に見えます。しかし、そこには微妙なロジックの破綻や、存在しない関数を呼び出す「ハルシネーション（幻覚）」、あるいはセキュリティ上の脆弱性が潜んでいる可能性があります。人間が書いたコードであれば、思考のプロセスや意図を汲み取りやすいですが、AIには「意図」がありません。
日本の開発現場、特にアジャイル開発やDevOpsを取り入れているチームにおいても、同様の問題が懸念されます。若手エンジニアや経験の浅いパートナー企業のエンジニアが、内容を十分に理解しないままAI生成コードをプルリクエスト（修正提案）として提出した場合、シニアエンジニアやテックリードがその尻拭い（詳細なレビューと修正指示）に追われ、本来注力すべきアーキテクチャ設計や難易度の高い課題解決に時間が割けなくなるリスクがあります。
日本企業における「SIerモデル」と品質保証の課題
日本のソフトウェア開発における独特の商習慣である、SIer（システムインテグレーター）への委託開発モデルにおいても、この問題は無視できません。発注側企業が「AI活用による工数削減」を期待する一方で、納品されるコードの品質担保責任はどこにあるのかが曖昧になるケースが増えています。
もし受託側が生産性向上のみを目的として無批判にAIコードを多用し、発注側の受け入れテスト担当者がその詳細な検証を行えない場合、本番稼働後に予期せぬ障害が発生する「技術的負債」を抱え込むことになります。契約やガイドラインにおいて、AIツールの利用可否だけでなく、「AIが生成したコードを人間がどのように検証したか」というプロセスへの合意形成が重要になってきます。
ガバナンスと自動化による解決策
この問題への対処法は、AIツールの利用を全面的に禁止することではありません。AIは強力な武器であり、適切に使えば開発速度を飛躍的に高めます。重要なのは、レビューの負荷を軽減するための仕組みづくりです。
具体的には、単体テスト（ユニットテスト）の自動化を徹底し、テストコード自体もAIの支援を受けつつ人間が厳格にチェックする体制や、静的解析ツールの導入によるコード品質の足切りなどが挙げられます。また、「AI生成コードであること」を明示させ、レビューの際のチェックポイントを変える（ロジックの正当性により焦点を当てる）といった運用ルールの整備も有効です。
日本企業のAI活用への示唆
EFFの事例は、AI活用における「量と質のバランス」を問いかけています。日本企業がAIコーディングツールを導入・推進する際には、以下の点に留意する必要があります。
- シニアエンジニアの保護：AIツールの導入によって若手の出力が増える分、レビューを行うシニア層の負荷が急増しないよう、レビュープロセスの見直しや工数配分を調整する。
- 説明責任（アカウンタビリティ）の確保：社内開発・委託開発を問わず、「なぜそのコードになったのか」を人間が説明できる状態を維持する。AIが出力したものをそのままコミットすることを良しとしない文化を作る。
- テスト自動化への投資：人間の目視レビューだけに頼る品質管理は限界を迎えている。AIによるコーディング効率化で浮いたリソースは、テストの自動化やパイプラインの整備など、品質保証基盤の強化に再投資する。
AIはあくまで「副操縦士（Copilot）」であり、最終的な飛行の安全責任は人間の機長にあるという原則を、組織全体で再確認することが求められています。