【IT現場の生態系】AI時代でも消えない『バグの匂い』

　「テストは全部Passしています。でも、なんか嫌な予感がするんですよね」

　深夜の静まり返ったオフィス、エンジニアがぽつりと漏らすこんな一言。AIツールが爆速でコードを生成してくれるようになった今でも、この
　　「なんか嫌な予感」
だけは現場から消えてくれないのです。

　キーボードを叩く音は劇的に減った。AIに指示を出せば、ほんの数秒でそれっぽいコードがずらりと並ぶ。文法上の間違いもないし、見栄えも美しい。けれども、画面を見つめるこちらの胃のあたりが、どうにも重たくなる瞬間があります。

　あの感覚の正体とは、一体何なのでしょうか。

AIは100通りの「それっぽい正解」を吐き出す

　生成AIは本当に優秀です。仕様を伝えれば、100通りの綺麗な解答を一瞬で提示してくれるのです。でも、AIが得意なのはどこまでも「ハッピーパス」――つまり、すべてが順調に進む世界での完璧さなのです。

　文法的に正しいことと、実際の泥臭い業務現場で耐えられるかどうかとは、まったく別の話です。
　AIは100個の候補を出してくれるのですが、その中に
　　「月曜の朝9時にアクセスが集中したときだけ起きる奇妙なバグ」
や
　　「特定のベテラン担当者しか知らない手動承認の例外処理」
への配慮が含まれているとは限りません。

　結果として、エンジニアの仕事は「コードを書く作業」から、AIが吐き出した100個の答案を1つずつ検品する「鑑識作業」へと姿を変えました。
　楽になったのかと言われると、案外そうでもないのです。むしろ、見栄えが良いだけに、嘘を見破るのが難しくなっている気さえします。

若手が漏らした「なんかここ臭い」の正体

　以前、一般的な基幹業務システムの刷新プロジェクトで、こんな出来事がありました。

　AIを使って生成した請求書の発行ロジック。テストコードも一通り走り、エラーは1つも出ていない。数値の計算も寸分違わず合っている。誰もが「これで完了ですね」と頷くなかで、ある若手がふと手を止めました。

　「この月跨ぎの締め処理のところ、なんか臭うんです」

　ロジックをどれだけ追っても、エラーになる要素は見当たりません。それでも彼が気にしたのは、特定の取引先だけに使用される「保留フラグ」が立った際のデータの持ち回り方でした。
　AIは与えられたプロンプト通りに綺麗な条件分岐を作っていたのですが、現実の運用では「保留」の後に「一部再発行」というカオスな手作業が挟まることがあったのです。

　もしそのまま本番に投入していたら、月末の経理は大混乱に陥っていたはずです。
　言語化できない
　　「臭い」
という直感が、システム崩壊の危機を未然に防いだ瞬間でした。

業務システムの現場で漂う「バグの匂い」

　AI時代だからこそ、逆に目立つようになった「異臭」のパターンがあります。

　まずは、境界線あたりの焦げ臭さ。
　0やNULL、あるいはタイムゾーンの跨ぎ。AIは「正常なデータ」を前提にコードを組みがちで、極端な値が入ってきたときの挙動が恐ろしいほど大ざっぱになることがありす。
　画面上は綺麗に動いていても、裏側でレアケースが放置されている匂いがするのです。

　次に、現場の常識とのズレから来る生臭さ。
　システム上の用語やロジックは間違っていないのに、現場の泥臭い運用ルールと噛み合っていないのです。
　AIは「仕様書の文字」は読めても、「現場の人間がどう泥臭く運用しているか」までは知らないのでした。

　そして一番不気味なのが、エラー処理で例外を握りつぶし、ログすら吐かずに黙って死んでいく「無臭のコード」です。
　AIにプロンプトで「エラーが出ないように修正して」と雑に頼むと、エラーを直すのではなく「エラーを無視するコード」を書いて済ませてしまうことがあります。
　不気味な静寂ほど、後で大きな爆発を引き起こすわけです。

言葉にできない違和感は、過去の「痛い失敗」の結晶だ

　なぜ、人間はこんな違和感を察知できるのでしょう。

　それはきっと、私たちが過去に「休日出勤して徹夜で対応した障害」や「冷や汗をかきながら頭を下げた事故」の記憶を、身体で覚えているからなのです。
　意識にのぼる前の段階で、過去の数千時間に及ぶ泥臭い失敗データと目の前のコードとを脳が照合し、「あの時の事故と形が似ているぞ」と警報を鳴らしているのです。

　AIは世の中の「綺麗な成功事例」を大量に学習してコードを書きます。けれども、人間は「痛い失敗事例」を肌で感じて育ってきました。

　言葉にできない直感とは、けっして根拠のないカンではありません。挫折や失敗の積み重ねが脳内で瞬時に演算された、超高度なパターン認識の結果なのでしょう。

プログラミングは作業から「鑑識」へ

　AIにコードを書かせれば書せるほど、最後に
　　「これ、本当に大丈夫か？」
と鼻を利かせる人間の価値が浮き彫りになります。

　キーボードを叩く速度の勝負は、もうAIには勝てません。けれども、画面の前で腕を組み、
　　「なんか怪しいな」
と目を細めるあの時間。あの眼光と直感こそが、これからの時代におけるエンジニアの最高の誇りであり、専門性なのかもしれません。

　どれだけテクノロジーが進化しても、最後の最後でシステムを支えているのは、人間の泥臭い記憶と「鼻の良さ」なのですから。

【徒然メモ】AI時代でも消えない「バグの匂い」

　AI時代においても、エンジニアの経験や直感が捉える「バグの匂い（Code Smell/Bug Smell）」は消えることなく、むしろAIが生成したコードや設計の歪みを検知する重要なスキルとして再評価されています。

1. 境界と極端（エッジケースの無視）

　AIは「正常系」の処理を美しく書くのが得意ですが、現実世界の例外や極端な条件を見落としがちです。

　・「きりの良い数字」の盲点
　　0、1、上限値、空文字（NULL）、うるう秒、タイムゾーンの跨ぎなど、条件の境界線に対する考慮が浅い。

　・過剰なハッピーパス設計
　　「エラーは起きない」前提で組み上げられた、例外処理のない一直線なコード。

　・非同期・タイミング依存
　　AIの出力テストでは再現しにくい、同時アクセス（競合状態）や通信遅延に伴う矛盾。

2. 文脈とドメイン知識のズレ（「仕様通りだが間違っている」）

　AIはロジックの辻褄を合わせられても、ビジネスの現場ルールや現実の運用文脈を理解していません。

　・「正解だが使えない」仕様
　　数式や文法としては正しいが、業務フローの例外（「この顧客だけは手動で承認する」等）を考慮していない。

　・言葉の揺らぎと不一致
　　システム内の用語（例：「注文」「決済」「確定」）の定義が、画面やAPI間で微小にズレている。

　・過度な一般化・抽象化
　　現場では絶対に起きない複雑な事態を想定して無駄に抽象化され、解読不能になっているコード。

3. 構造と依存関係の歪み（「つぎはぎ」の違和感）

　AIに継ぎ足しで修正させたり、プロンプトを重ねたりした結果生じる設計上の構造疲労です。

　・「自信満々の重複」 (DRYの破綻)
　　一見綺麗に見えるが、似たようなロジックがAIによって別々の場所に少しだけ形を変えて重複生成されている。

　・責任の曖昧化 (God Objectの発生)
　　AIへの雑な指示により、1つのクラスや関数が何でもかんでも処理を引き受けて膨らんでいる。

　・ブラックボックスなライブラリ依存
　　なぜそのライブラリや手法を選んだのか意図が不明で、バージョンアップで突然壊れそうな構成。

4. 変化と非連続性（「昨日までと違う」違和感）

　システムの挙動やログ、データの中に現れる「いつもと違う」パターンの察知です。

　・ログの「静寂」または「過剰」
　　エラーログが突然ピタッと止まった（＝エラー処理で揉み消されている）、または意味のないログが大量吐出されている。

　・リソースの微小な漏れ
　　メモリ使用量やCPU負荷が、エラーにはならないレベルでじわじわと上がり続けている（積もり積もって後で倒れる）。

　・データ分布の歪み
　　データベース内のデータに、本来あり得ないNULL値や特定の初期値がじわじわ増えている。

5. 認知とプロセスの過信（人間の心理的トラップ）

　AI時代のIT現場ならではの、「人間側の油断」から漂う匂いです。

　・「AIが書いたから大丈夫」という空気
　　レビューがスルーされ、誰も動作原理を根本から説明できないコードの存在。

　・プロンプトの継ぎ足し跡
　　仕様変更のたびにプロンプトで無理やり辻褄を合わせたため、条件分岐がスパゲッティ（複雑／混乱）化している。

　・テストの「見せかけ成功」
　　AIがテストコードも一緒に生成した結果、テスト自体が甘く、常にPassする無意味なテストになっている。

6. 非機能要件の欠如（動くけれど運用できない）

　機能テストは通るものの、実際の運用環境に耐えられない兆候です。

　・セキュリティの無警戒
　　入力チェックの抜け、権限チェックの漏れ、直接埋め込まれた／固定化された認証情報。

　・スケール不全
　　少量のテストデータでは高速に動くが、本番の大量データを入れた瞬間にN+1問題等で停止するクエリ。

　・リカバリ不能な設計
　　途中で処理が落ちた際、途中のデータをどう復元・ロールバックするかが考慮されていない。

【関連記事】

☆IT現場の生態系

☆プロマネの生きる道

☆プロジェクトマネジメントの小径

書籍の紹介

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　（PMBOKガイド）第7版 Kindle版
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　プロジェクトマネジメント協会（PMI） (著)
　一般社団法人 PMI日本支部 (2023/1/6)
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　前⽥ 和哉 (著)
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・図解入門よくわかる 最新PMBOK第6版の基本 Kindle版
　鈴木安而 (著)
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　PMBOKガイドは、米国プロジェクトマネジメント協会により、日本語を含め世界11ヶ国語に翻訳・出版されています。翻訳されても、専門用語が多い、カタカナ用語が多いなどの理由からなかなか理解が困難です。本書は、『PIMBOKガイド第6版』の翻訳・監訳チーム・リーダーでもある著者が、本来の意味をなるべくかみ砕いて解説します。イメージしやすいよう図版を豊富に使っているので、初心者からベテランまでわかりやすくなっています。
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　前田和哉【著】
　技術評論社（2022/06）
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