この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
The tax of ‘almost right’ AI code
AIコードの一歩手前、「ほぼ正解」がもたらす思わぬ壁
近年、生成AIがプログラミング現場に急速に浸透しています。
しかし、その恩恵を素直に享受できている開発者は、実はそう多くはないのかもしれません。
今回注目したのは、Stack Overflowによる大規模アンケート調査（2025年版）をもとに、”almost right”、つまり「ほぼ正しい」AI生成コードがもたらす目に見えにくい生産性の減速＝「隠れた生産性税」について論じたVentureBeatの記事です。
自動生成コードは本当に開発の味方なのか？
AI導入が急速に進む中、どんな課題が潜んでいるのでしょうか？
「AIだから正確」ではない 〜信頼の氷解と開発者の本音
まず記事では、AI利用が拡大を続ける一方で、その信頼度や満足度が明確に低下しつつある現状を指摘しています。
例えば、
“Only 33% of developers trust AI accuracy in 2025, down from 43% in 2024 and 42% in 2023. AI favorability dropped from 77% in 2023 to 72% in 2024 to just 60% this year.”
（出典：VentureBeat: The tax of ‘almost right’ AI code）
とあるように、AIの正確性を信頼する開発者はわずか3割強しかおらず、その割合は年々減っています。
AIへの好感度（favorability）も2023年の77%から2025年には60%まで低下。
好意的なムードは後退し、現場には疑念もまた広がっています。
さらに、
“Developers cite “AI solutions that are almost right, but not quite” as their top frustration—66% report this problem. Meanwhile, 45% say debugging AI-generated code takes more time than expected.”
という実態が示され、「AIが出す『ほぼ正しいが決定的に間違っている』コード」が最大のイライラポイントとして挙げられているのです。
AIの「惜しい」解答が生み出す“負の生産性”の正体
なぜ「ほぼ正しい」AIコードが、かえって開発の足を引っ張るのでしょうか。
ここが本記事の最大の論点です。
本当にダメなコード、不正なシンタックスなら発見が早く容易なので「却下」で即対応できます。
しかし、今のAIが頻繁に出力するのは、「一見すると悩ましいが核心がズレている解答」＝“almost right”なコードです。
この場合、
- どこが誤りなのか精査が必要
- 一部を直して動かそうとしても、意図しない動作や新たなバグを生む
- 仕様・文脈への理解不足が混入しているため、細部に根深い問題が隠れやすい
といった事態が起こります。
記事でも、
“Developers must understand what’s wrong and how to fix it. Many report it would be faster to write the code from scratch than to debug and correct AI-generated solutions.”
と指摘されており、「修正より最初から書いた方が早い」と感じる開発者が多いようです。
これはAIの生産性向上という“看板”とは真逆の現象でしょう。
“複雑な問題”には不向き 〜AIが苦手とする領域
さらに、AIがいまだに「複雑な問題」を扱うには力不足であることが改めて示唆されています。
“Most developers say AI tools do not address complexity, only 29% believed AI tools could handle complex problems this year, down from 35% last year.”
…との調査結果が物語るよう、AIには未解決な限界が明らかです。
データ処理や自動化、パターン化されたタスクにはAIは強いですが、抽象度が高かったり、依存関係が入り組むビジネスロジック、多層構造の設計といった複雑作業では人間の手が不可欠+AIの結果を必ず精査する“監視”が求められます。
“バイブコーディング”と信頼性不足
そして興味深いのは、「vibe coding」という新たなコーディングスタイルへの警戒心です。
記事中で
“Vibe coding requires a higher level of trust in the AI’s output, and sacrifices confidence and potential security concerns in the code for a faster turnaround,” Ben Matthews, Senior Director of Engineering at Stack Overflow, told VentureBeat.
（意訳：バイブコーディングはAI出力への過剰な信頼を前提とし、迅速な作業のためにコードの信頼性やセキュリティを犠牲にしている）
とされ、プロの現場でバイブコーディングを受け入れている開発者はごく少数（77％が否定）だそうです。
「楽観的な姿勢とスピード重視」が企業リスクを無自覚に高めている、という警告も込められていると感じます。
この背景には、生成AI(特にLLM)が「出力できるが間違いに気づけない」という構造的な限界があるからです。
人間のレビューが入らなければ、バグのみならず意図せぬセキュリティホールを量産することになります。
Stack Overflowは死なず！ 〜AI活用時代と人間コミュニティの未来
AI活用の広がりで「Stack OverflowなどQ＆Aサイトの衰退」がまことしやかに語られてきました。
しかし、調査では
“Stack Overflow remains the top community platform at 84% usage… Most tellingly, 89% of developers visit Stack Overflow multiple times per month. Among these, 35% turn to the platform specifically after encountering issues with AI responses.”
と圧倒的な現役感が示されています。
AI生成コードで問題に直面したとき、多くの開発者が解決のため“やはり人間の知恵”を優先して頼る傾向は揺るぎません。
現場の知見、レビュー体験、過去の“つまずき”の集積こそが、AIが生み出す「almost right」な混乱を乗り越える武器なのです。
Stack Overflow自身も、「90年代〜00年代の旧来的なトラフィック重視から脱却し、『質』と熟練コミュニティの価値の時代になる」とシフトチェンジを宣言しています。
これはAI時代の人間の役割Upグレードの予兆ともいえるでしょう。
企業に必要なのは、スピードではなく「補完設計力」
記事の最後では、AI開発推進を狙う企業へのヒントとして、以下のようなストラテジーが強調されています。
- AIコードレビューとデバッグ体制の強化
AI出力のバグ修正・品質担保のノウハウと、それを支えるツールセットの整備。 - “人間の専門性”との共存シナリオ構築
経験豊富な開発者の知見継承、そして社内コミュニティ／外部ナレッジとの積極的連携。 - 段階的AI活用の推進
既存プロセスとの併用を前提に、拙速な「AI全面置換」ではなくスモールスタート。 - AIリテラシーの底上げ
毎日AIツールを使う開発者の好感度（88%）が、週1ユーザー（64%）より高いという調査からも、適切なトレーニングが導入効果に直結することが裏付けられています。
つまり、「AIの正しさに盲目的に依存せず、人間とAIの役割分担＆相補を戦略的にデザインできるか」がグローバル競争の勝敗を分けるわけです。
“Organizations that solve the “almost right” problem,turning AI tools into reliable productivity multipliers rather than sources of technical debt,will gain significant advantages in development speed and code quality.”
まさに「almost right問題」を克服した企業が、真の競争優位を得るという締めくくりが印象的です。
付加価値のポイント：あなたは「AIの宿題直し」をやらされていませんか？
本記事を読んで改めて感じたのは、「人間のプロがAIの出力を手直しするコスト」は思いのほか高くつく、という現実です。
あたかも学校の先生が生徒の宿題を細部まで添削するようなもので、AIが出す95点解答と、現場で求められる100点の間には、実は「最後の5点」を埋める何倍もの手間が発生する、ということ…。
また、セキュリティやパフォーマンス要件、会社ごとの業務・法令事情など、AIの「無個性な正解」では絶対に到達できない特殊知識も恩恵とリスクの両面で無視できないファクターです。
一方、現場の反応は意外にも冷静です。
なぜなら、彼らは「魔法のAI」を唯一無二の救世主とみなすことなく、むしろ自ら学習モデルとなってAIツールの精度と運用法を高めつつあるからです。
ここにこそ、AI時代のエンジニアとしての新しい“強み”のヒントがあると私は思います。
まとめ：AIと人間、それぞれの得意分野を見極めよ！
- AIツールの「ほぼ正しい」解答は、一見便利に見えて思わぬ時間コストやリスク（技術的負債）を生む危険性がある。
- 今後はAIの弱点を見逃さず、「人間によるレビューと専門知識コミュニティ」を軸に据える開発スタイルがますます重視される。
- 企業も個人も、「最適な組み合わせ」と「AI利用リテラシーの向上」が進化の鍵。
- 早く導入するだけでは差別化にならず、この「almost right対策」をしっかり体系化した組織が最終的な勝者になる。
AI時代は始まったばかりですが、華やかな成果ばかりに目を奪われず、「AI-人間の協調」にこそ本質があることを心に留めたいものです。
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