AI時代のリファクタリング再評価
コーディングAIがプログラミングの主役になりつつある現代、エンジニアが担うべき重要な役割とは何だろうか。その答えのひとつが「リファクタリング」である。
近年、AI技術の急速な進展により、「コードを書く」作業そのものが自動化されつつある。この状況を前にすると、「エンジニアは今後何をすれば良いのか？」という問いが浮かび上がる。ここで改めて考えるべきは、かつてプログラミングの一工程である「コーディング」を専門とする職業が「コーダー」と呼ばれ、エンジニアの間では比較的スキル要求が低い仕事とみなされていたということである。そのため、多くのITエンジニアたちは設計能力、デバッグ能力、プロジェクトマネジメント力、ドメイン知識など、より高度なスキルの習得に競って取り組んできた。
しかし、AIが台頭した今こそ、我々エンジニアの仕事が本質的なところに立ち返ったと捉えるべきである。それは「何をコード化すればよいかを考える」ことだ。AIが与えられた要件を自動的にコードへと落とし込むのを見ていると、「AIが考えているのだから、エンジニアが考える必要はない」と誤解してしまいがちである。しかし実際には、要件から直接導き出せる単純なコード作成は、もとから「考える」に値しない作業なのだ。
**真にエンジニアが考えるべき課題とは、解が自明でない問題や複数の解が存在して判断が難しい状況にこそ存在する**。その中でますます重要になってくるのがリファクタリングである。
AIは整然と記述されたコードに対して高いパフォーマンスを発揮するが、自らが生成するコードは、しばしばエントロピーを増大させる傾向がある。つまり、AIは混沌を生み出しやすいのだ。その混沌としたコードを再び整然とした構造に整え直す作業は、依然として人間のエンジニアにしかできない仕事である。
リファクタリングは、いくつもの微妙な判断が求められる。変更後のコードの理想形が単に「元の状態」ではなく、少し良い状態を目指さなければならない。外部仕様を維持することが原則でありながらも、特定の部分を少し変更することで劇的な効率化を達成できることがしばしばある。作業を進めていく段においても、改修の順序や各ステップでの変更程度によって、成功確率が大きく変わる。このような多くの選択肢を全体として正しく判断していくことがリファクタリングでは必要であり、AIには困難である。
そしてさらに、AIの登場によりリファクタリングの価値はかつてないほど高まっていることにも触れる必要があるだろう。これまではリファクタリングに伴うコードの内部構造変更が、他のエンジニアの理解や再学習の負担となるケースがあり、人間がボトルネックとなってその効果を十分に引き出せないこともままあった。しかしAIの活用により、新たな構造をAIが即座に理解・活用できるようになることで、リファクタリングの効果はその日から享受できるようになった。
これからのエンジニアに求められるのは、混沌を秩序へと導くリファクタリング能力である。AIとの協働によって、その能力を存分に発揮し、新たな価値創出を目指すことこそ、エンジニアの進むべき道なのだ。
この記事は、文責者の骨子からAIが生成した文章を元にしています。
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