イギリスを拠点とする決済プラットフォームのCTO、アルン・ラージクマール（Arun Rajkumar）は、現在コードの54%がAIによって生成されており、昨年の28%から増加したと報告した。AIツールはAPIの雛形作成や定型コードの生成、環境設定の管理といった日常的なタスクには優れているが、ドメイン固有のエッジケースや予期せぬ結果が伴うロジックの20%に関しては苦戦を強いられている。

ラージクマールは、AIエージェントがしばしば正当性よりも機能の完成を優先し、金融取引における不正な状態遷移や冪等性の要件を考慮できないと指摘する。運用経験を持つ人間と異なり、AIモデルは重複したWebhookの処理や複雑なリトライロジックといった、システム障害が発生しうる状況を判断する能力に欠けている。

AIへの過度な依存は、既存の信頼できるパッケージを利用せずにロジックを再構築するなど、保守性の問題を意図せず引き起こしている。また、トークン使用量や対話ターン数を削減するように最適化されているため、AIはしばしば複雑なエラーハンドリングを省略してしまう。ラージクマールは、AIをシニアエンジニアの代替と見なすことは、スピードと引き換えにサイレントかつ高リスクな欠陥を生むと主張し、AIを反復作業に使い、判断が求められる局面をシニアスタッフが監督する「AI活用型」のアプローチを提唱している。

リスク管理のため、彼のチームはアーキテクチャのルールや設計パターンを機械可読化し、エージェントが確立された境界線を遵守するように強制するシステムを導入した。また、デプロイ前に欠落を検知するため、ネガティブケースに特化した厳格な自動テストスイートにも投資している。金融ロジックに影響を与える全てのコードに対しては、シニアエンジニアが構文ではなく判断に焦点を当てた手動レビューを継続している。さらに、ラージクマールは「Bodhi Orchard」というオープンソースフレームワークを導入した。これは既存のテスト計画やアーキテクチャの制約を含む包括的なコンテキストをAIエージェントに提供し、コード生成時の死角を減らすことを目的としている。

イギリスを拠点とする決済プラットフォームのCTO、アルン・ラージクマール（Arun Rajkumar）は、現在コードの54%がAIによって生成されており、昨年の28%から増加したと報告した。AIツールはAPIの雛形作成や定型コードの生成、環境設定の管理といった日常的なタスクには優れているが、ドメイン固有のエッジケースや予期せぬ結果が伴うロジックの20%に関しては苦戦を強いられている。

ラージクマールは、AIエージェントがしばしば正当性よりも機能の完成を優先し、金融取引における不正な状態遷移や冪等性の要件を考慮できないと指摘する。運用経験を持つ人間と異なり、AIモデルは重複したWebhookの処理や複雑なリトライロジックといった、システム障害が発生しうる状況を判断する能力に欠けている。

AIへの過度な依存は、既存の信頼できるパッケージを利用せずにロジックを再構築するなど、保守性の問題を意図せず引き起こしている。また、トークン使用量や対話ターン数を削減するように最適化されているため、AIはしばしば複雑なエラーハンドリングを省略してしまう。ラージクマールは、AIをシニアエンジニアの代替と見なすことは、スピードと引き換えにサイレントかつ高リスクな欠陥を生むと主張し、AIを反復作業に使い、判断が求められる局面をシニアスタッフが監督する「AI活用型」のアプローチを提唱している。

リスク管理のため、彼のチームはアーキテクチャのルールや設計パターンを機械可読化し、エージェントが確立された境界線を遵守するように強制するシステムを導入した。また、デプロイ前に欠落を検知するため、ネガティブケースに特化した厳格な自動テストスイートにも投資している。金融ロジックに影響を与える全てのコードに対しては、シニアエンジニアが構文ではなく判断に焦点を当てた手動レビューを継続している。さらに、ラージクマールは「Bodhi Orchard」というオープンソースフレームワークを導入した。これは既存のテスト計画やアーキテクチャの制約を含む包括的なコンテキストをAIエージェントに提供し、コード生成時の死角を減らすことを目的としている。