Cover image for All software engineers are now QAs

Kris Raven

2026年6月上旬、Anthropicは物議を醸す統計を発表した。Anthropicが公に述べることの多くは、大量の皮肉なコメントを生むので、適宜判断してほしい。引用された統計は、Anthropicのコードの80%がClaudeによって生成されているというものだった。新機能では最大90%に達する。

これで興味深い点は、a) これは完全に狂っていること、そしてb) 起こりうる興味深い何かを考えさせたことだ。2022年末の現在のAIサイコシスの波が始まって以来、私は冗談として言っていたこと：すべてのソフトウェアエンジニアは最終的にAIが生成したコードのQAになるだろう。

信じよ、しかし検証せよ

まず(a)を探ってみよう：なぜ完全に狂っているのか。これは大胆な主張だが、いくつかの穴を突いてみたい。Claude Codeは素晴らしいツールだ。私は日常的に使っており、Claude Codeを使った「信じよ、しかし検証せよ」の方法でコーディングすることを好んでいる。ソフトウェアやインフラに関する私の質問はすべて満足のいく回答が得られ、信じられないと感じたときは自分で答えを検証する。コードを書く場合、私は確認する。だから、AIツールが書くコードの状態は実際にはあまり重要ではない。最終製品がほとんどのユーザーにとって高品質であればそれでよい。そして、これが最初の穴だ：それはほとんどのユーザーにとって高品質であるべきではなく、すべてのユーザーにとって高品質であるべきだ。AIコーディングツールを使ってコードを生成する場合、バグのあるコードを追加で書く時間を費やすのではなく、適切に品質を確保する方法に少し時間を費やすことを期待するだろう。すべてのソフトウェアエンジニアリングチームには、動作するコードを出荷するという優先事項がある。しかし、AIコーディングツールを使って出力を10xする場合、少しペースを落として出力を7xし、品質を3xするのも良いかもしれない。

人間がコードを書くとき...

2026年初頭にClaude Codeのコードがリークした。コードはきれいとは程遠い。オンラインでの一般的な見解は、これは単に「乱雑な本番コード」だというものだ。レガシーコードは、良いQAプロセスと緩い基準の欠如によって、時間が経つにつれて乱雑になる。それは本番環境で何かを作り上げるための急ぎの匂いがする。そして、それは人間がコードを書くときには問題ない。私たちは皆、コードを本番に急いで送り、角を切り落とす経験がある。

そして、これが私の2番目の穴だ。AIがコードを書く場合、私はより高い基準を期待する。ソフトウェアエンジニアとして、あなたは自分の作業を確認する時間が多くある。問題を修正することを考える時間が多くある。

Claude Codeのソースにmain.tsxが4,683行あるという報告があった。おそらく人間が理解したり修正したりすることを意図したものではなかっただろう。これにより、トークンが枯渇し、main.tsxに問題が発生したとき、誰がそれを修正するのか疑問に思う。ソースには460のeslint-disableコメントがあった。強制されないなら、なぜeslintルールを持つのか。また、// TODO: なぜか調べるや// これはe2eテストに失敗するのような古典的なコメントもある。繰り返しになるが、コードの80%がClaudeによって書かれているなら、その80%の一部をバグの潰しや奇妙な失敗の原因究明に費やす方が良いのではないか。

この段階で覚えておくべき重要な事実がある。Anthropicはモデルを作っているので、自社のモデルにかなりの量のトークンを提供できる可能性が高い。これは、彼らがトークンを消費して、水っぽく塊のあるAI生成コードのスープを作り出すことができることを意味する。Claude Codeのコードが実際にどれだけ非効率なのか、どのようなメモリリークが発生しているのか、これらが実際にどのようなバグを引き起こしているのか疑問に思う。

コードの生成、品質の向上

人間のためにソフトウェアを構築する場合、ソフトウェア開発プロセス中に人間がテストに関与することが重要だ。Anthropicの「全コードの80〜90%がClaudeによって作成された」という主張には含意がある。AIコーディングツールが徐々に多くのコードを書くようになると、一般的な返答は、他のタスクに多くの時間を費やすことができるというものだ。LLMへの指示、ループの設定、時折のコードレビュー、出力の健全性チェック。これらの1つは、品質の向上に時間を費やすことでもあり得る。技術的負債を修正するために開発時間を割り当てることがほぼ不可能であることを考えると、これは難しい売り込みだ。しかし、AIが書いたコードに品質の問題があることはより明らかになり、多くの人が品質の確保に関与しなければならなくなるだろう。コードを作成したいと思うソフトウェアエンジニアは常にいるだろう。しかし、ソフトウェア開発に携わるほとんどの人が、機械が書いたコードのQAになる世界を想像することができる。