投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiがUbuntu開発用スクリプトにおいて「雑な（Sloppy）」コードを生成したという報告は、AIコーディング支援ツールの限界と課題を改めて浮き彫りにしました。本稿では、GitHub CopilotやGeminiなどの活用が進む中で、日本企業が直面する「技術的負債」のリスクと、実務における適切な向き合い方について解説します。
AIが生成する「動くけれど雑なコード」の問題点
先日、Linuxディストリビューションとして知られるUbuntuの開発プロセスにおいて、Googleの生成AI「Gemini」が生成したPythonスクリプトが「雑（Sloppy）」であるという報告がなされました。これは特定のAIモデルに限った話ではなく、GitHub Copilotをはじめとする大規模言語モデル（LLM）ベースのコーディング支援ツール全般で議論されている課題です。
生成AIは、インターネット上の膨大なコードを学習しており、確率的に「もっともらしい」コードを出力します。しかし、文法的に正しく動作するコードであっても、必ずしも「最適」であるとは限りません。冗長な処理、非推奨のライブラリの使用、セキュリティへの配慮不足、あるいはエッジケース（例外的な状況）の考慮漏れなどが含まれていることが多々あります。これらは一見すると正常に動作するため、レビューで見過ごされやすいという厄介な性質を持っています。
日本企業における「隠れた技術的負債」の増大リスク
日本国内でも、エンジニア不足の解消や開発効率化を目的として、AIコーディングツールの導入が進んでいます。しかし、ここに大きなリスクが潜んでいます。特に、経験の浅いエンジニアや、非エンジニアが業務効率化のためにAIを利用する場合、AIが生成したコードの内容を十分に検証せず、「動いたからヨシ」として実装してしまうケースです。
日本の商習慣では、システム開発を外部ベンダーに委託（SIerモデル）するケースが多く見られますが、受託側が生産性を上げるためにAIを多用し、発注側がその品質（コードの中身）をチェックできない場合、納品物の中に大量の「雑なコード」が混入する可能性があります。これらは将来的な保守性の低下、パフォーマンス問題、あるいはセキュリティホールといった「技術的負債」として蓄積され、数年後のシステム改修時に甚大なコストとなって跳ね返ってくる恐れがあります。
「AIはジュニアエンジニア」という認識とレビュー体制の再構築
AIによるコード生成を否定する必要はありません。定型的なコードの記述や、ドキュメント生成、テストケースの作成において、AIは圧倒的な生産性を発揮します。重要なのは、AIを「完璧なエキスパート」ではなく、「作業は早いが、たまに不正確なことを言うジュニアエンジニア」として扱うことです。
企業は、AIが生成したコードに対して、人間によるコードレビューを必須とするプロセスを確立する必要があります。また、静的解析ツール（Lintツール）や自動テストをパイプラインに組み込み、構文エラーや明白なバグを機械的に排除する「DevSecOps」の仕組みを強化することが、これまで以上に重要になります。AI時代だからこそ、人間のエンジニアには「コードを書く力」以上に「コードを読み解き、品質を担保する力」（目利きの能力）が求められているのです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業の実務担当者が意識すべきポイントは以下の通りです。
第一に、「AI任せのブラックボックス化」を防ぐことです。社内規定やガイドラインにおいて、AI生成コードの使用を許可しつつも、必ず人間が内容を理解し、検証することを義務付ける必要があります。特に、権利関係が不明瞭なコードが含まれていないか、セキュリティリスクがないかの確認は必須です。
第二に、「品質管理プロセスの自動化」への投資です。人間によるレビューだけでは限界があります。AIが生成するコード量が増えることを見越し、自動テストやセキュリティスキャンを開発フローに組み込むことで、効率と品質のバランスを保つことができます。
第三に、「人材育成の視点の転換」です。AIを使えば誰でもコードが書けるようになりますが、その良し悪しを判断できるのは熟練したエンジニアだけです。若手エンジニアに対しては、AIが出力したコードを批判的にレビューし、リファクタリング（構造改善）する訓練を積ませることが、結果として組織全体の技術力底上げにつながります。