技術記事

micomia株式会社の畑井です。
AI駆動開発（AIを活用したコード開発）は、エンジニアの視点から見ても確かに高速です。
実装のたたき台づくりやリファクタリング、テストコードの生成など、開発のスピードは間違いなく上がりました。

ただ、開発会社として実際に使い込んでみると、「速いからこそ危うい」と感じる注意点が数多くあります。
AIが出したものは一見きれいに動くため、問題が表面化しにくく、後工程で大きな手戻りになりやすいのです。

この記事では、一般的なメリット紹介ではなく、当社が実践のなかで実際に踏んだ・気をつけている注意点を、対策とセットでまとめています。
特に後半では、非エンジニアの方が生成AIで自分でアプリを作るときに陥りやすい落とし穴も取り上げます。

AI駆動開発は「丸投げ先」ではなく「実装パートナー」

当社ではAI駆動開発を採用しており、ノーコードの限界をAI駆動開発で突破した事例 のように、AIの力でフルコード開発のスピードの弱点を補えるようになりました。
ただし、それは「AIに任せれば勝手に完成する」という意味ではありません。設計の密度と人によるレビューがあってはじめて、スピードと品質が両立します。

注意点① 設計・指示が曖昧だと、むしろ遅くなる

最も実感するのが設計の曖昧さです。
AIは指示に忠実なぶん、要件や前提が曖昧なまま作業を頼むと、的外れな実装が返ってきて修正のラリーが延々と続きます。
「とりあえず作って」と丸投げするほど、手戻りが増えてかえって時間がかかりますので、速くするはずのAIで遅くなるという逆転が起こります。

対策はシンプルで、設計の密度を上げることです。
何を・なぜ・どんな制約で作るのかを言語化し、入出力やエッジケースまで指示に含めるほど、AIの出力精度は跳ね上がります。
設計を人がやり、実装をAIが担う、という役割分担が基本です。

注意点② セキュリティと依存関係の見落とし

AIは、もっともらしく動くコードを出す一方で、古いライブラリや非推奨の書き方、脆弱性を含む実装を提案することがあります。
学習データの性質上、最新のセキュリティ事情や、そのプロジェクト固有の制約までは考慮しきれないためです。

動いてしまうので、危険なままリリースしてしまうリスクがあります。

対策は、生成コードを必ず人がレビューし、依存ライブラリのバージョンと脆弱性、認証・認可まわりは特に念入りに確認することです。

注意点③ コードベースの一貫性が崩れる

都度AIに生成させていると、命名規則・ディレクトリ構成・設計思想がファイルごとにバラつきがちです。
一つひとつは動いても、全体として統一感のないコードベースは、後から読む人にとって理解しづらく、保守コストと属人化リスクを押し上げます。

対策は、プロジェクトの規約や設計方針をあらかじめAIに渡したうえで生成させること、そして定期的にリファクタリングで揃えることです。
「一貫性を保つ設計の指針」をしっかりと示してあげることが必要です。

注意点④【特に非エンジニア向け】「動く」と「正しく動く」は違う

生成AIの普及で、非エンジニアの方が自分でアプリを作れるようになりました。
これ自体は素晴らしいことですが、当社へのご相談で「画面上は動いているのに、実は正しく動いていない」ケースをよく見かけます。
AIが作ったものは“それっぽく動いて見える”ため、根本的な設計ミスに気づけないのです。
代表的な2つを挙げます。

落とし穴(1) 権限設定が甘い

「作成はできるのに編集ができない」「本来見えてはいけないデータが他人に見えてしまう」など、権限（誰が何をできるか）の設計が抜け落ちているケースです。
AIに「投稿機能を作って」と頼むと投稿はできるようになりますが、「誰が・どのデータを・どこまで操作できるか」までは、明示しなければ正しく設計されません。
権限はセキュリティと信頼に直結する部分です。
ここが甘いと、情報漏えいやデータ改ざんにつながりかねません。

落とし穴(2) ローカル保存とクラウド保存を取り違える

意外に多いのが、データの保存場所を理解しないまま作ってしまうケースです。
たとえばデータが端末内（ローカルストレージ）にしか保存されていないと、「自分の画面では投稿が見えるのに、他のユーザーには一切見えない」という状態になります。
本人はアプリが完成したつもりでも、サービスとしては成立していません。

また、ローカル保存はアプリを消すとデータも消える、機種変更で引き継げない、といった問題も起きます。
「そのデータは端末に置くのか、クラウド（サーバー）に置くのか」は、アプリの土台を決める設計判断です。ここはAI任せにせず、必ず意図して決める必要があります。

では、AIとどう付き合えばいいか

ここまでの注意点は、すべて一つの原則に集約されます。

「設計と最終判断は人、実装の加速はAI」
・設計（要件・権限・データ保存・セキュリティなどの根幹）は人が責任を持って決める
・実装のスピードはAIに大いに頼る
・生成物は必ず人がレビューし、品質の最終責任を持つ

この役割分担を守れば、AI駆動開発はスピードと品質を両立する非常に強力な手段になります。
逆に、設計とレビューを省いて丸投げすると、「速く作れたが、危ういもの」ができ上がります。
AIが優秀になるほど、人が押さえるべき設計と判断の重要性はむしろ高まっている、というのが現場の実感です。

まとめ

AI駆動開発は、使いこなせば開発のスピードと幅を大きく広げてくれます。
一方で、「曖昧な指示で逆に遅くなる」「セキュリティや依存関係の見落とし」「コードベースの一貫性の崩れ」、そして「動いて見えるが正しく動いていない（権限・データ保存場所）」といった注意点は、知らないと事業の信頼を損なうリスクになります。
大切なのは、AIを丸投げ先ではなく実装パートナーとして扱い、設計と最終判断は人が行うことです。

micomiaでは、AI駆動開発を活用しながらも、設計・レビュー・品質保証を人が責任を持って行う体制で開発をご支援しています。
「自分で作ってみたが、これで本当に大丈夫か不安」「AIを活用して開発したい」という方は、料金シミュレーションで規模感を把握したうえで、お気軽にご相談ください。