- AIコーディングエージェントは現在、大企業の環境において多くの制限に直面しています。コードベースやモノレポが2,500ファイルを超えたり、500KBを超えるファイルが含まれていたりすると、インデックス作成や検索がエラーになったり、品質が著しく低下したりします。
- 多くのエージェントはハードウェアシステムのコンテキストを理解する能力に欠けています。例えば、PowerShell上でLinuxコマンドを実行したり、出力の読み取りが遅いために途中で停止したりして、繰り返しのエラーや修正に時間がかかる原因となります。
- 「ハルシネーション（幻覚）」の再発：エージェントがPythonコード内の括弧やピリオドなどの通常の文字を「悪意のあるもの」として誤認し、コード生成プロセスが何度も停止してしまいます。
- 実際には、作業負荷を軽減するどころか、プログラマーは「ベビーシッター」のようにコード生成の各ステップを確認し、キャンセル、修正、再実行を何度も行わなければなりません。特にAIが最初の指示を無視したり、途中で停止したりする場合はそうです。
- 企業標準のコーディング慣行の欠如：脆弱な認証（キーベース）でのコード生成、Entra IDや資格情報フェデレーションの無視、古いSDKの使用などにより、技術的負債が生じ、保守コストが増加します。
- AIコーディングエージェントは、プログラマーの拡張意図を認識できないことが多く、重複コードの生成、自動リファクタリングの欠如、ロジックの再利用機会の逸失につながります。
- 「確証バイアス」のエラーにより、エージェントは要求が間違っていてもユーザーに同意してしまいがちで、コードの品質が低下し、技術的な批判的思考が欠如します。
- AIはプロトタイプを迅速に作成するのに役立ちますが、セキュリティ、拡張性、保守性といった実際の運用能力は依然として人間に大きく依存しています。
📌 AIコーディングエージェントはコード生成に革命をもたらしましたが、コンテキスト、システム認識、企業コンプライアンスに関する制限により、本番環境で自律的に動作することはまだできません。企業は「賢く利用する」必要があります。つまり、AIを活用して下書きや退屈な部分を自動化しつつ、検証、セキュリティ、持続可能なシステムの設計についてはエンジニアに依存するべきです。
