「動くのに、信頼できるとは言い切れない」——AI時代のソフトウェア品質、はじめの一歩

仕様通り、テストも通った。でも——

こんな場面に見覚えはないでしょうか。

設計書の通りに実装され、テストも全部通り、無事リリースされた。それなのに「これは本当に、意図した通りに動いているのか」という問いが、誰のものでもないまま宙に浮いている。

設計書には書かれていない「当然こうあってほしい」という期待がある。そして、そもそも実現したかったビジネス上の目的がある。でも、それらを最後まで見届ける責任は、開発チームでもテストチームでも、はっきりとは引き受けられていない。

生成AIが実装を速くすればするほど、この「動く。でも信頼できるとは言い切れない」という領域は、むしろ広がっているように見えます。なぜでしょうか。

テストは、実は「3つの違う正しさ」を見ている

ソフトウェアのテストは、ひとことで言えば「正しさの確認」です。ただ、その正しさは一種類ではありません。性質の違う3つが混ざっています。

① 設計書の通りに作れているか。 正解は設計書に書いてあります。書いてある内容と照らし合わせれば、正しいかどうかがわかります。いちばんはっきりした正しさです。

② 書いてはいないけれど、当然できているべきことができているか。 たとえば、想定外の値を入れても壊れないか、エラーのときに変な動きをしないか。こうした「当たり前」は、たいてい設計書には書かれていません。正解は、経験のある人の頭の中にあります。

③ そもそも、本当にやりたかったことが実現できているか。 これはビジネスの意図や、使う人の本当の目的の話です。正解は文章で固定しづらく、解釈がいります。いちばんつかみどころのない正しさです。

テストの世界では、この「何を正解の元ネタにするか」をオラクルと呼びます。ポイントは、①は正解が紙（設計書）に書いてあるのに対して、②と③は正解が人間の側にある、という違いです。ここが後で効いてきます。

「①が速くなる」は、もう始まっている

「AIでコードが速くなると言われても、正直ピンとこない」——これはよく聞く反応です。仕様をAIに渡してみたけれどうまくいかず、「やっぱりAIは使えない」と感じた人もいるかもしれません。

ただ、すでに①を大きく自動化している現場はあります。しかもそれを公表しているのは、AIを最前線で開発している企業自身です。Anthropic社は2026年5月時点で、本番コードの8割超をAI（Claude）が書いていると述べています。GoogleのCEOも2026年4月に、社内の新しいコードの75%をAIが生成していると語りました。いずれも、人間のエンジニアが確認・承認したうえで、です。Anthropicの場合、専用の開発ツールが登場する前（2025年初頭）は数％だった数字です。

「そもそも正しい設計書を書くこと自体が難しい」と感じている人も多いはずです。そこは、これからも人の判断が残る部分です。ただ最近は、コードを書くだけでなく、設計書そのものを書いたり、その矛盾や抜けを点検したりする作業にもAIが入り始めました。①——設計書を整え、その通りに作る——は、全体として速く、確かになっていく方向にあります。

「まだ実感がない」のは、①が速くならないからではありません。AIに正しく仕事をさせる周りの段取り——正解を渡す、逸脱を見張る、人がレビューする——がまだ整っていないからです。仕様を渡すだけでうまくいかないのは、AIが使えないのではなく、そこが未整備だから。その段取りをどう作るかが、この連載の本編のテーマです。

では、②と③はどうか

思い出してください。①は、正解が紙（設計書）に書いてありました。だからAIも、それを参照して猛烈な速さで確認できます。

一方、②と③は正解が人間の側にあります。書かれていないことは、そもそもAIも読み取れない。本当にやりたかったことは、AIには判断しきれない。だから②と③は、①と同じようには速くなりません。

だから、「動く」と「信頼できる」の差が広がる

①だけがどんどん速くなると、動くもの（①）はあっという間にできあがるのに、信頼できる（②③）までの距離は以前と変わらず残ったままになります。むしろ①が速いぶん、その差が前より目立つ。

実際、①を極端に自動化した現場では、次に人間のレビューが追いつかなくなったと報告されています。①が速くなると、詰まる場所は人間が判断する側に移る。冒頭の「宙に浮いた問い」の正体はこれです。品質の問題が新しく生まれたのではなく、①の作業量に隠れて見えにくかった②③の取りこぼしが、AIによって表に出てきた——そう捉えるのが近いと思っています。

では、その差は誰が埋めるのか

「動く」と「信頼できる」の差、つまり②と③を最後まで見届ける役割は、多くの現場で誰のものでもないまま残されています。

その担い手を、AI時代にどう考えればいいのか——連載の本編では、そこを掘り下げています。まずは第1回からどうぞ。

• 連載第1回：

• 連載全体（マガジン）：

出典

• Anthropic Institute「When AI builds itself」（2026年6月）
  https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
  ——本番コードの8割超（2026年5月）、専用ツール登場前は数％、レビューが制約になった件は、いずれもこの資料。

• Sundar Pichai「Google Cloud Next 2026」（2026年4月）
  https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/cloud-next-2026-sundar-pichai/
  ——新しいコードの75%がAI生成でエンジニアが承認、前年秋は50%、という発言はこの投稿。

※ いずれも各社の公表値（自己申告）です。