O.XYZのアフマド・シャディッドが語るAI駆動のコーディングツールの約束と落とし穴：革新とセキュリティおよび複雑性のバランスを取る

概要

CursorのようなAI駆動のツールはプロトタイプ開発を変革していますが、専門家はその限界とソフトウェアエンジニアリングのワークフローを単純化することの潜在的リスクについて警告しています。

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最近、グローバルな決済ソリューション企業であるクラーな（Klarna）のCEOセバスチャン・シミアトコウスキー（Sebastian Siemiatkowski）は、CursorのようなAIツールがプロトタイプ開発をどのように革命的に変えたかを共有しました。彼は、AIが自然言語のプロンプトを通じてコードを生成するのを支援する「バイブコーディング」の成長傾向を強調し、ワークフローを効率化し、技術チームへの依存を減らすことができると述べました。このアプローチは、開発者にとって重要なスキルとなりつつあり、大手企業はますますAI駆動のコーディングツールに対する熟練を求めています。

Mpostとの会話の中で、O.XYZのCEOであるアハマド・シャディードは、エージェンシー型のフルスタックAI開発エコシステムについて、このトレンドの進化に関する見解と専門知識を共有しました。

AI駆動コーディングの台頭：非技術的リーダーの力を与え、リスクを軽減し、ソフトウェアエンジニアリングの未来を形作る

アフマド・シャディッドは、非技術系リーダーがAIを活用したツールのおかげで、数時間以内にアイデアをクリック可能なデモに変える機会を持っていると指摘しました。これにより、製品の発見が加速され、ビジネスの意図とエンジニアリングとの間の翻訳ギャップが縮小されます。ただし、リスクには、プロトタイプが実現可能性やセキュリティ、技術的負債といった根本的な問題を隠す可能性があるため、実現可能性の誤った感覚が含まれます。さらに、リーダーはツールが生成できるものに過度に焦点を当て、戦略的または技術的な観点から何が実行可能かを見落とす可能性があります。

彼はまた、AI生成コードを使用する際にチームが直面する最も一般的な落とし穴を共有し、これらのリスクを軽減する方法についての洞察を提供しました。

「不正な入力処理と弱い認証パターンは、主な問題の一つです。これらのセキュリティ上の懸念は、CIにおけるSAST/DASTの強化、セキュリティリンター、依存関係スキャン、AIから派生した機能に対する脅威モデルの実施によって軽減できます。プロンプトでのデータ漏洩は、秘密を削除し保護する承認されたプロバイダーを通じてルーティングし、プライバシーを保護するプロンプトゲートウェイを使用することで減らすことができます。」とアハマド・シャディッドはMpostに語った。

「AIが生成したコードだけではありません。エンジニアやコーダーでない人は、ソフトウェアがどのように構築されているのか、システムアーキテクチャがどのようなものかを包括的に理解していないことが多いです。AIはプロンプトの質に依存しますよね？だから、彼らはAIに適切にプロンプトを与えることができず、これがセキュリティの脅威やフロントエンドのAPI、公開データベースのような問題を引き起こす可能性があります」と彼は続けました。

さらに、専門家は、多くのエンジニアが不満を抱いているのは、コンテキストが大きすぎるか、何かが複雑すぎると、AIが幻覚を起こし始めるということです。AIは必要のない、あるいは明示的に要求されていないコードの変更を行い始めます。また、AIは何千行ものコードを生成します。何千行ものコードにわたるランダムなコードベースの変更に追いつこうとすることを想像してみてください。

「最終的に、定期的に時間を区切った『AIなし』のレビューは、基礎を新鮮に保ち、スキルの退化に対抗するために不可欠です」と彼は言った。

AI駆動のコーディングへの依存が、業界全体でソフトウェアエンジニアの評価や採用方法をどのように変えるかについてコメントする中で、「バイブコーディング」が求められるスキルとなり、求人情報にも見られるようになっていると、アフマド・シャディッドは述べました。「生のタイピングが少なくなるほど、システム設計、コードレビュー、デバッグ、セキュリティ、およびデータ/AIオーケストレーションが製品の感覚を補います。また、‘ゼロからXを実装する’から‘AI生成コードを批評し、強化し、拡張する’へのシフトも見られ、アーキテクチャとインシデント演習が重要視されています。‘AIペアプログラミングリード’、‘コードの管理者’、およびAI生成ソフトウェアにガードレールを構築するプラットフォームエンジニアの台頭は、AI駆動のコーディングの普及を示しています。

「初心者はしばしば基本を飛ばして、何を達成したいのか全く考えずにプロンプトエンジニアリングに飛び込む。一方、経験豊富なエンジニアはレバレッジを得て、アーキテクチャ、信頼性、適切な製品の成果により多くの時間を生み出す。明示的な学習トラック、‘書く前に読む’文化、定期的な‘マニュアルモード’演習は、コードを書くためのAIの効率的かつ倫理的な使用を確保するのに役立つ」と彼は指摘した。

Vibeコーディングツールは有益ですが、従来の開発ワークフローを置き換えるにはあまりにもシンプルです

懸念の一つは、バイブコーディングツールが最終的に従来のコーディングワークフローを置き換える可能性があることです。しかし、専門家は、バイブコーディングツールはフルコーディングワークフローを置き換えるには単純すぎると指摘しました。

「今後、コーディングワークフローの一部になるのでしょうか？もちろん、プロダクトチームはこれを利用してフロントエンドを素早く配置し、さまざまなUXデザインを確認するのに本当に役立ちます。確かに、フリーランスの開発者やホビイストはすぐに何かをまとめることができますが、全体のワークフローを置き換えることはできません。実際、現在の開発は、特にAIがますます強力になるにつれて、いくつかの課題に直面しています」と* Mpost *に語った。

「私たちはただ単に追いつくことができず、ツールも追いつけず、開発者がワークフローの一部として4つ、5つのツールを必要とするツールの断片化危機に直面しています。切り替えるたびに、コンテキストを失い、追いつくことができず、AIも追いつけません。1つのツールともう1つのツールのすべての変更を把握することはできません」とアハマド・シャディッドは続けました。

簡単に言うと、現在のバイブコーディングツールとプラットフォームは、従来のコーディングワークフローを置き換えるにはまだ非常に長い道のりがあります。これらのツールはまだ不完全です。

アフマド・シャディッドがソフトウェア開発におけるAIの未来について語る：利点、リスク、および安全でスケーラブルなソリューションの必要性

アハマド・シャディッドは、現在の開発ツールと環境がAI搭載のコーディングを安全に統合するために準備されていることを強調しました。「IDEの統合、強力なコード補完、適切なリファクタリング、およびリポジトリを意識したアシスタントは、AI生成コードを生み出す上で重要な役割を果たしています」と彼はMpostに語りました。「しかし、企業規模でのギャップが存在します。AIの提案に対する統一された監査可能性、コスト管理を伴う堅牢なポリシーの強制、およびシームレスなオンプレミス/プライベートモデルオプションは、企業レベルでの大きなギャップを生み出す可能性があります」と専門家は付け加えました。

より多くの経営者が迅速なプロトタイピングのためにAIツールを受け入れるにつれて、これは企業内での革新を民主化するのに役立つ可能性があります。しかし、これはソフトウェアエンジニアリングの複雑さを過度に単純化するリスクも伴います。

アフマド・シャディッドは、より多くの人々がアイデア創出プロセスに関与することで、企業はアイデアをより早く検証し、部門横断的なコラボレーションを改善できると信じています。これにより、より多くのアイデアが開発され、安定したソリューションに洗練されることが可能になり、クリエイターはソフトウェアを通じて自分のコンセプトを実現する自由を得ることができます。

「プロトタイピングにAIツールを使用することは、信頼性、操作性、スケールの複雑さを過小評価し、チェックが行われない場合に失敗につながる可能性のあるデモ主導の決定を下すことになります。ツールはプロトタイプを簡単に作成できますが、エンジニアリングの品質ゲートなしでは出荷が難しくなります」と専門家は強調しました。

さらに、企業は非エンジニアがアプリケーションを静かにプライベートに実行する孤立した環境で操作できるようにするべきです。ダミー/合成データやゼロ生産資格情報を使用することで、データ漏洩リスクを最小限に抑えることができるかもしれません。

「使い捨てリポジトリや別の名前空間のような明確なシステム識別戦略は、AIプログラムを孤立して活用するのに役立ちます。承認されたスタック、セキュアなスキャフォールド、組み込みテスト、リントにより、アプリケーションのスケーラビリティとレジリエンスのための安全なプラットフォームが提供されます」とアフマド・シャディッドはMpostに語った。