AIが書いたコードを、そのまま本番に出しかけた話

重要ポイント

• 出来事: AI生成コードを本番反映しかけた
• 発見理由: 本番相当データでの事前テスト
• 学び: 「動いて見える」と「正しい」は別

Q. 何が起きたのですか？

A. 表面上は正しく動いているように見え、一般的な入力に対しては問題なく処理されていました。しかし、例外的な入力パターンへの考慮が抜けていて、本番に近いデータで試してみたところ、想定していなかったエラーが発生しました。

Q. なぜ、AIはそうしたケースを見落としたのですか？

A. AIは提示された指示や典型的なパターンには強い一方で、指示に含まれていない例外的な状況までは自発的に想定しにくい傾向があります。人間のレビューであれば「これも考慮すべきでは」と気づく部分が、抜け落ちやすいのだと感じています。

Q. なぜそれに気づけたのですか？

A. どんなコードであっても、本番に近いデータで必ずテストしてから反映するという社内の決まりを守っていたからです。この工程を省略していたら、そのまま本番環境でエラーが表面化していたはずです。

Q. この経験から、どんなことを意識するようになりましたか？

A. 「動いているように見える」ことと「正しい」ことはまったく別だということです。AIが生成するコードは一見して自然で、もっともらしく見えますが、その「もっともらしさ」は正しさを保証するものではありません。

Q. AI生成コードのテストは、どの範囲まで行うべきだと考えていますか？

A. 少なくとも、実際の利用パターンに近いデータでの動作確認は欠かせません。すべての例外ケースを網羅するのは難しくても、「よくある失敗パターン」を意識してテストするだけで、リスクの多くは減らせます。