AIコーディングを使わない方がいい場面 — 5つの判断基準

5つの判断基準

• 1. 仕様が曖昧な探索フェーズ
• 2. 高セキュリティの認証・暗号化処理
• 3. レガシーコードの重要な変更
• 4. パフォーマンスクリティカルな最適化
• 5. 「自分が完全には理解していない」領域

1. 仕様が曖昧な探索フェーズ

「とりあえず動かして検証」のフェーズで AI を使うと、AI が「ありそうな実装」を出すため、本当に必要な実装と乖離する。仕様を固めてから AI に投げる。

2. 高セキュリティ領域

認証・暗号化・トークン処理は AI が「動くけど安全でない」コードを書く確率が高い。OAuth フロー、JWT 検証、CSRF対策などは公式実装を参照すること。

3. レガシーコードの重要変更

10年もののコードは AI が文脈を読みきれない。「とりあえず動く」修正を出すが、副作用を見落とす。レガシー領域は人間が読み込んでから手作業で修正する。

4. パフォーマンス最適化

AI は「読みやすいコード」を出すが、「速いコード」を出すとは限らない。プロファイラの結果を AI に渡しても、根本原因の特定は人間がやるべき。

5. 自分が理解していない領域

AI 出力をレビューできないコードを本番に入れるのは危険。新領域に取り組むときは、AI を「学習補助」として使い、コードは自分の手で書く。

Q. では AI を使うのに最適な場面は？

A. 定型実装・テスト追加・リファクタ・既知パターンの実装。「自分でも書けるが時間がかかる」作業の高速化。

まとめ

AI コーディングは「全力で使う」のが正解ではない。使わないほうが速い・安全な場面を見極めるのも、エンジニアリングのスキル。