AIで開発が速くなった世界で品質を落とさないためにできること

こんにちは。ウォンテッドリーでアナリティクスエンジニアをしている木村です。

生成AIで開発スピードが上がる一方、レビューや品質保証はこれまで以上に難しくなっていると感じています。この記事では、AIで速くなった開発をどう安定して運用するかについて書きました。AI時代のレビューや品質保証について考えている方の参考になれば幸いです。

AIで開発が速くなったことで起きていること

AIを使うと、コードのたたき台を作ったり、調べものを進めたりしやすくなるため、実装に入るまでのハードルがかなり下がります。その結果、PRの本数や実装の変更量は格段に増え、レビューする側も変更を出す側も、短い時間で多くの判断を求められるようになりました。

このとき、特に起こりやすいと個人的に気付いたことが2つあります。

1つ目は、変更の背景や影響範囲の理解が浅いまま進めてしまうことです。AIを使うと実装は速くなりますが、そのぶん実装者もレビュワーも、なぜその変更が必要なのか、どこに影響するのかまで十分に確認しないまま進めてしまうことです。変更量が増えることで、レビューも差分の見た目を追うだけになりやすいです。

2つ目は、動くコードでも設計の一貫性が崩れやすいことです。AIは動く実装を出せますが、既存の責務の分け方や命名などが自然に揃うとは限りません。

品質を守るうえで前提にしていること

まず前提として、AIの出力は完成品ではなく、たたき台として扱うことです。AIは実装を速くしてくれますが、最終的に妥当かどうかを判断するのは人です。

もう1つ大事なのは、品質は最後に誰かが頑張って守るものではないということです。開発が速くなった環境では、最後のレビューだけで吸収しようとしても限界があります。だからこそ、どこで人が確認するのかを先に決めておくことが重要だと考えています。

品質を落とさないために、意識してやりたいこと

AIでの開発が本格化するなかで、まだ見直すべき業務プロセスはありますが、今は次のように進めています。

実装に入る前には、背景を確認する時間を取るようにしています。何を変えるのかだけでなく、なぜ変えるのか、どこに影響しそうかを先に整理しておかないと、あとから実装の妥当性を説明しづらくなるからです。

実装中は、AIが出したものをそのまま使うのではなく、コードとして動くかだけでなく、自分で説明できるか、既存の実装と揃っているかを見るようにしています。

Pull Requestを出すときは、変更内容だけでなく、変更理由や懸念点も書くようにしています。ここが整理されているだけで、レビューする側は意図をつかみやすくなります。

レビューでは、すべてを同じ深さで追いきるより、自分が見るべきポイントを絞るようにしています。たとえばアナリティクスエンジニアとして見るなら、実装の細部をすべて確認するよりも、指標定義やデータの意味、粒度、既存モデルとの整合性を優先して見るほうが実務的です。

また、同じようなズレが何度も起きる場合は、人が毎回レビューで吸収するのではなく、ルール化してレビューしやすい環境を整えることも大事です。命名の揃え方や実装上の前提、守りたい設計の考え方があるなら、AGENTS.mdのような形で明文化しておくと、AIの出力も揃えやすくなります。

おわりに

AIによって、開発のスピードは確実に上がりました。一方で、その変化に合わせて、レビューや品質保証の進め方も見直す必要があります。これからはAIで速くなった開発をどう安定して運用するかがより重要になります。

人が確認し、ルールや環境を整え、その改善を次に活かしていく。この循環ができれば、AI活用は単なる速度向上ではなく、開発そのものを強くすることに繋がります。