「生成AI時代のソフトウェア開発」を読んだ感想

『生成AI時代のソフトウェア開発 ―ツールを賢く選択、評価、活用し、より速く効率的な開発を進めるために』 を読みました。

生成AI関連のサービス紹介と性能評価が中心の一冊です。 同じプロンプトを使って複数のツールで Kanban アプリを作る、バグを仕込んだコードをレビューさせる、公開データセットに同じ質問を投げたりしてツールを比較していました。 原著が2025年7月出版ということもあり、Codex や Claude Code などの CLI ベースのコーディングツールへの言及はありません。

感想

複数のツールでいくつかのプロンプトを実行した結果に対して、10点満点で評価をつけていくのですが、検出できたバグの数のような定量的な指標はあるものの、最終的なスコアには「学習コストがあるので1点減点」「丁寧な解説」「説明が浅く感じる」といったあまり納得感がない定性的な判断基準も混ざっているように感じました。 個人的に性能評価の観点が気になっていたのですが、そこはあまり参考にならなかったのが少し残念です。

それと当たり前かもしれないですが、AI によるアウトプットを適切に評価するにはその領域に対して一定の知識が必要だと改めて感じました。 例えば UI を専門としたツールを評価するうえで、見た目がいい感じかどうかだけでなく、マークアップの正しさやキーボード操作のサポート、コントラスト比などの WCAG の適合性などを定量的な指標として設定することができそうです。

AI によって技術領域の垣根を超えやすくなったものの、その成果物の品質を正しく判断するための専門性は引き続き重要だと思います。 最新ツールのキャッチアップや比較も楽しいですが、土台となる知識を蔑ろにしないよう気をつけたいです。