AIアプリ開発の主流はTypeScriptに

記事は言語の選択を人気ではなく役割で捉えている。Pythonはモデルを訓練し、GoとRustは推論サーバーとAPI基盤を動かし、TypeScriptはモデルを呼び出してその結果を画面や別のシステムに繋ぎ込む層の有力候補だ。チャットUI、AIエージェント、MCPサーバーはいずれもその層に位置するため、ウェブで使う言語と相性が良いと筆者は述べる。

中心的な難しさは、LLMに特定のJSON形式を求めれば通常はうまくいくが、常にとは限らない点にある。キーが欠けることも、数値が文字列で届くことも、JSONの前後に文章が付くこともある。「as Answer」と書けば安全に見えるが、それは開発者が形式を保証するという宣言にすぎず、型は実行時に消えるため、不一致はコードが動いて初めて表面化する。そこで記事はAIの出力を、APIレスポンスやユーザー入力と同じ外部由来の信頼できないデータとして位置づける。

提案されるパターンは、境界で値を受け取る際にunknownとして扱い、検証してから初めてアプリ内部で型を信頼するというものだ。実際の検証は通常スキーマ定義ライブラリで行うが、根本的な考え方は同じだ。筆者はこれがtsconfig.jsonのstrictモードに依存すると指摘する。緩い設定では型なしの値がanyとしてすり抜け、境界が再び開いてしまう。AI機能を出すチームにとっての利点は、モデルの不正な応答がどれだけ問題を引き起こし得るかにかかってくるが、それは各入口で検証がどれだけ一貫して適用されるかに左右される。