アンチパターン⑪「AI特有のコード品質問題」

AIが生成するコードの特徴

OX Researchは、AI生成コードに特有のアンチパターンを10個発見しました。人間が書くコードとは異なる、AI特有の問題があります。

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AI生成コードの過剰コメント問題

問題の説明:

人間のプログラマーは、複雑な箇所にコメントを追加します。しかし、AIはあらゆる場所にコメントを散りばめます。

AIが生成しがちなコード:

// ユーザー名を取得する関数
function getUserName(user) {
  // ユーザーオブジェクトからnameプロパティを取得
  const name = user.name;
  // 名前を返す
  return name;
}

問題点:

• 自明なことをコメントしている
• コードの読みやすさが低下
• メンテナンスコストが増加（コードを変更したらコメントも変更）

解決策:

function getUserName(user) {
  return user.name;
}

コメントは「なぜ」を説明するときだけ使う。「何をしているか」はコード自体が説明すべき。

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AI生成コードに完璧主義が欠如する理由

問題の説明:

人間のプログラマーは、コードを書いた後「もっと良くできないか」と考えます。AIにはこの「より良くしたい」という衝動がありません。

“To AI, if it works, it’s good enough.” 「AIにとっては、動けばそれで十分」

AIが生成しがちなパターン:

// 動くが、最適ではない
function processUsers(users) {
  const result = [];
  for (let i = 0; i < users.length; i++) {
    if (users[i].active === true) {
      result.push(users[i]);
    }
  }
  return result;
}

より良いコード:

function processUsers(users) {
  return users.filter(user => user.active);
}

解決策:

AIの出力を受け取ったら、「もっと良くできないか」と自問する。リファクタリングの習慣を持つ。

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AI生成コードの高い循環的複雑度

問題の説明:

AIは、ネストした条件分岐を好む傾向があります。

AIが生成しがちなコード:

function processOrder(order) {
  if (order) {
    if (order.items) {
      if (order.items.length > 0) {
        if (order.payment) {
          if (order.payment.status === 'completed') {
            // 処理
          }
        }
      }
    }
  }
}

より良いコード:

function processOrder(order) {
  if (!order?.items?.length) return;
  if (order.payment?.status !== 'completed') return;
  
  // 処理
}

解決策:

• 早期リターンを使う
• ガード句でネストを減らす
• 複雑な条件は関数に分離

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AI生成コードの不明確な命名規則

問題の説明:

AIは、コードベース全体での命名規則の一貫性を維持しません。

AIが生成しがちなパターン:

// ファイル1
function getUserData() { }
function fetchUserInfo() { }

// ファイル2
function retrieveUser() { }
function getCustomer() { }

問題点:

• 同じ概念に異なる名前
• コードの検索が困難
• 理解コストが増加

解決策:

• CONTEXT.mdに命名規則を定義
• AIに明示的に命名規則を伝える
• 生成後にレビューで統一

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AI生成コードの重複コード氾濫問題

GitClearの調査によると、AI生成コードでは コード重複が4倍 に増加しています。

なぜ重複が発生するか:

1. AIは既存コードを再利用しない
2. 似た機能を依頼すると、新しく生成する
3. DRY原則を意識しない

解決策:

• 既存コードを読み込ませてから依頼
• 「既存のXXX関数を使って」と明示
• 生成後に重複をチェック

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AI生成コードのエラーハンドリング不備

AIは、正常系のコードは書けますが、エラーハンドリングが不十分なことが多いです。

AIが生成しがちなコード:

async function fetchUser(id) {
  const response = await fetch(`/api/users/${id}`);
  const data = await response.json();
  return data;
}

より堅牢なコード:

async function fetchUser(id) {
  if (!id) throw new Error('User ID is required');
  
  const response = await fetch(`/api/users/${id}`);
  
  if (!response.ok) {
    throw new Error(`Failed to fetch user: ${response.status}`);
  }
  
  const data = await response.json();
  
  if (!data) throw new Error('User not found');
  
  return data;
}

解決策:

• プロンプトで「エラーハンドリングを含めて」と明示
• 生成後にエラーケースを確認
• エッジケースのテストを追加

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AI生成コードの型安全性軽視問題

TypeScriptを使っていても、AIは型安全性を軽視することがあります。

AIが生成しがちなコード:

function processData(data: any) {
  return data.items.map((item: any) => item.value);
}

より型安全なコード:

interface Item {
  value: string;
}

interface Data {
  items: Item[];
}

function processData(data: Data): string[] {
  return data.items.map(item => item.value);
}

解決策:

• 「any型は使わないで」と明示
• 型定義を先に作成
• 生成後に型をチェック

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実践的な解決策：AI出力の後処理

AI特有の問題を解決するための「後処理」チェックリストを用意しましょう。

後処理チェックリスト:

• 不要なコメントを削除
• より良い書き方がないか検討
• ネストを減らせないか
• 命名規則は統一されているか
• 重複コードはないか
• エラーハンドリングは十分か
• 型は適切か

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この事例から学ぶべき教訓と実践ポイント

「AI特有のコード品質問題」から学ぶべきことは以下の通りです。

1. 過剰コメント

   • 自明なコメントは削除

2. 完璧主義の欠如

   • 「動く」で満足しない

3. 高い循環的複雑度

   • 早期リターンで改善

4. 不明確な命名規則

   • 規則を明示、統一

5. 重複コードの氾濫

   • 既存コードの再利用を指示

6. エラーハンドリングの不備

   • 明示的に依頼

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まとめ：重要ポイントの振り返り

• OX Researchが AI特有の10個のアンチパターン を発見
• 過剰コメント ：自明なコメントが多すぎる
• 完璧主義の欠如 ：「動けばいい」で終わる
• 高い循環的複雑度 ：ネストが深い
• 重複コード4倍 ：再利用しない
• 解決策：後処理チェックリスト で品質向上
• 教訓：AI出力はそのまま使うな、後処理せよ