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AIコーディングAIビジネス・産業Zenn AI/ML掲載日時: 2026年10月19日 22:00

研修でAI禁止、コード理解を問う指導

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研修でAI禁止、コード理解を問う指導

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    カスタマーサポートと研修でAIを禁止し、PRのマージは自分のコードについて詳細な質問に答えた後にのみ承認。低スキルの技術者の多くは不合格となり、再調査を強いられる。

  2. なぜ重要か

    AI生成の仕事は過信を生むと同社は指摘。技術者は論理を説明できず、コードを特定できず、他者のレビューもできない。AIによる修正の繰り返しでコストが増え、顧客からの苦情につながる。

わからないところ、AIに聞けます

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背景と解説

同社はこの禁止をAIの拒絶ではなく、システム開発のあるべき姿への回帰と位置づける。AIを禁止することでエンジニアはドキュメントやチュートリアルを読むことに戻り、AIなしでレビュー指摘を修正することが実力につながる成功体験になると主張する。繰り返し挙がる懸念は評価だ。AIがエンジニアの真の実力を覆い隠すと、管理職は実務スキルを測れず、エンジニア自身も自力でシステムを開発できると誤信する。同社の対策は口にするのは簡単だが実践は厳しい。エンジニアに作業を詳細に説明させることで、通常のPRレビューでは見逃す穴が浮かび上がり、顧客対応に必要な技術的対話力が高まるという。

よくある質問
エンジニアがコードを本当に理解しているかはどう判断するのか?
useStateが何をするのか、なぜ再度クリックするとdivが隠れるのかなど、実装について極めて詳細な質問をする。PRのマージが承認される前に、エンジニアは正しく答えなければならない。
AIに頼るとコストが上がるのはなぜか?
コードが誤動作すると、エンジニアは動くまでAIに修正を繰り返し依頼し、利用頻度の上昇でコストが増える。フレームワークのコマンドなら数秒で終わる単純な作業もAI経由になる。
オフラインサーバーなどAIを使えない場合はどうなるのか?
AI依存のエンジニアは、オフラインのオンプレミス環境や、AIが直接操作できないクラウド基盤、突然のデータベースやサーバー運用で苦戦すると同社は言う。システム知識のある人は即座に対応できる。
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