よくAIが生成したコードが嫌いとか言う人がいますがこれってどんなコードなのでしょうか？
またAIによっての性能の差の違いがあまりわからないです。
正直AIそのものよりもプロンプトの与えて方次第なのではと思うのですが。
酒井さんはどんなコード生成してきたら嫌だなと感じるかと各種AIの性能の差をどう感じとるかを教えていただきたいです。

Question

酒井潤 · Accepted Answer

これもかなり本質的なテーマです。

まず「AIが生成したコードが嫌い」と言われるとき、実際に嫌われているのはAIそのものではなくて、コードの性質です。

どういうコードかというと、一番多いのは「一見それっぽいけど、設計が破綻しているコード」です。

例えば、

処理が一つのメソッドに全部詰め込まれている
責務が曖昧で、どこに何を書けばいいか分からない
エッジケースを考慮していないのに、やたら長い
同じようなロジックがコピペ的に散らばっている

こういうコードです。

AIは「局所的に正しいコード」を作るのは得意ですが、「システム全体として綺麗に成立しているか」はあまり見ていません。その結果、その場しのぎで継ぎ足したようなコードになりやすいです。

なので嫌われる理由はシンプルで、「読みにくいし、将来の変更に弱いから」です。

もう一つよくあるのが、「過剰に一般化されたコード」です。やたら抽象化されていて、逆に何をしているのか分からないパターンです。これもAIがやりがちです。

次に「プロンプト次第では？」という点ですが、これは半分正しいです。

プロンプトでかなり改善はできますが、前提として設計の良し悪しを判断するのは人間側なので、いいプロンプトを書くためには、結局その人自身に設計力が必要です。

つまり、

良いプロンプト → 良い設計を前提にしている
悪いプロンプト → とりあえず動けばいいコードが出る

という構造です。

なので「AIの性能差が分かりにくい」という感覚も自然で、実際かなりの部分は使い手側に依存します。

ただ、それでも差はあって、体感で言うと見ているポイントはこのあたりです。

まず、文脈をどれだけ維持できるか。同じプロジェクトの前提を理解したままコードを書き続けられるかどうかです。

次に、修正への追従力です。「ここをこう変えて」と言ったときに、周辺への影響も含めて自然に直せるか。

あとは、エッジケースや例外処理をどれだけ自然に入れてくるか。このあたりで結構差が出ます。

私的に「これは嫌だな」と感じるコードはシンプルで、

自分があとで触りたくないコードです。

具体的には、

どこを直せばいいか分からない
ちょっと変更すると壊れそう
意図が読み取れない

こういう状態です。

逆にAIでも良いコードはあって、

責務が分かれている
名前が適切
変更箇所が限定されている

こういうコードなら普通に使います。

まとめると、AIかどうかは本質ではなくて、「変更に強いか」「人間が理解できるか」が全てです。

そしてそれを判断する力は、これからの時代むしろ重要になっていきます。