そのコード、最新AIに直接書かせた…？ 効率化のはずが地獄を招く「3つの盲点」
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開発者の約9割が業務でAIを使っており、「コードの大部分をAIで生成する」という組織も珍しくなくなった。だが、最新の大規模言語モデル（LLM）にそのままコードを書かせることについて、ある調査会社は「推奨しない」と明言する。高性能なはずのLLMを、なぜ直接使うことが推奨されないのか？ 見落とされがちな3つの落とし穴と、その先にある解決の糸口を探る。
「最新モデルなら安心」が招く開発現場の盲点
「生成AIを導入したのに、思ったほど開発が楽にならない」──こうした違和感を抱える企業は、実は少なくない。
4867人の開発者を対象にしたある調査では、業務でAIを使う開発者はすでに約9割に達したという。一部の組織では、アプリケーションコードの大部分をAIに生成させ、開発者は監督と指示に回る体制へ移行しつつある。もはやAIを使うだけではなく、「どう使うか」で成果に差がつく段階に入ったといえる。
その使い方について、ある調査会社は、組織がLLMを直接使ってコードを生成することを「推奨しない」としている。AIの性能がこれほど向上している中、なぜ直接使うことが問題になるのか？ 同社が挙げる落とし穴は3つある。
第1の落とし穴は、セキュリティだ。LLMは膨大なコードから学習しており、学習元に含まれる欠陥を引き継いで、生成したプログラムに脆弱性を持ち込む恐れがある。
第2は、ハルシネーションだ。LLMは、実在しないライブラリを参照するなど、もっともらしいが誤ったコードを出力することがある。
そして第3が、企業固有の開発環境との不整合である。LLMは自社のコーディング規約や技術スタックを知らないまま、技術的には妥当でも自社では採用できないコードを生成してしまう。
開発者の約3割が、AIの出力をほとんど、あるいはまったく信頼していないという調査結果もある。人間が後から手直しを重ねていては、AIで得たはずの生産性は相殺されてしまうだろう。
では、高性能なLLMの力を引き出しながら、この3つの落とし穴をどう塞げばよいのか。本資料は、コストも抑えながらLLMの能力を引き出す方法を解説している。答えは、LLMそのものではなく、その「外側」にある。
4867人の開発者を対象にしたある調査では、業務でAIを使う開発者はすでに約9割に達したという。一部の組織では、アプリケーションコードの大部分をAIに生成させ、開発者は監督と指示に回る体制へ移行しつつある。もはやAIを使うだけではなく、「どう使うか」で成果に差がつく段階に入ったといえる。
その使い方について、ある調査会社は、組織がLLMを直接使ってコードを生成することを「推奨しない」としている。AIの性能がこれほど向上している中、なぜ直接使うことが問題になるのか？ 同社が挙げる落とし穴は3つある。
第1の落とし穴は、セキュリティだ。LLMは膨大なコードから学習しており、学習元に含まれる欠陥を引き継いで、生成したプログラムに脆弱性を持ち込む恐れがある。
第2は、ハルシネーションだ。LLMは、実在しないライブラリを参照するなど、もっともらしいが誤ったコードを出力することがある。
そして第3が、企業固有の開発環境との不整合である。LLMは自社のコーディング規約や技術スタックを知らないまま、技術的には妥当でも自社では採用できないコードを生成してしまう。
開発者の約3割が、AIの出力をほとんど、あるいはまったく信頼していないという調査結果もある。人間が後から手直しを重ねていては、AIで得たはずの生産性は相殺されてしまうだろう。
では、高性能なLLMの力を引き出しながら、この3つの落とし穴をどう塞げばよいのか。本資料は、コストも抑えながらLLMの能力を引き出す方法を解説している。答えは、LLMそのものではなく、その「外側」にある。
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