コード生成AIの重要なポイント | 全国個人事業主支援協会

COLUMN コラム

コード生成AIの重要なポイント

ITエンジニアの求人でコード生成AIが使えることが条件になっていきている

claudeを使い機会が増えてきているが、調査するときとか本当に便利。

コード生成AIを使う際にエンジニアが気をつけるべき重要なポイントを書いておきます。

コード品質の検証

　生成されたコードは必ず動作確認とコードレビューを行いましょう。AIが生成したコードにはバグやセキュリティの脆弱性が含まれている可能性があります。特にセキュリティに関わる部分は入念にチェックが必要です。

ライセンスと著作権

　生成されたコードが既存のオープンソースコードと類似している場合、ライセンス違反のリスクがあります。プロジェクトのライセンス要件を確認し、必要に応じて法務担当者と相談することが重要です。

コード理解の重要性

　生成されたコードを理解せずに使用するのは危険です。デバッグやメンテナンスが困難になるだけでなく、予期しない動作を引き起こす可能性があります。必ずコードの動作原理を理解してから使用しましょう。

適切なプロンプト設計

　より良いコードを生成するために、要件を明確に伝え、使用する言語、フレームワーク、制約条件を具体的に指定しましょう。曖昧な指示では品質の低いコードが生成される可能性があります。

テストコードの作成

　生成されたコードに対して適切なテストケースを作成し、単体テストや統合テストを実施することで、信頼性を確保できます。

チーム内でのガイドライン策定

　コード生成AIの使用ルールをチーム内で明確にし、レビュープロセスに組み込むことが大切です。

AIは強力なツールですが、エンジニアの判断と責任が最終的に重要になります。

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