2026年3月9日のブックマーク (1件)

  • なぜ、コードは速く書けるのに開発は遅くなったのか ―AI時代の「理解負債」との向き合い方

    重要なポイントは「対象」の違いです。 技術負債はコードそのものの問題、つまり「物」の問題です。 コードが複雑すぎる、設計が不適切、テストが不足している。 これらはリファクタリングやコード改善で解決できます。 一方、理解負債はエンジニアの理解の問題、つまり「人」の問題です。 コードは動作するし、テストも通る。 しかし、誰もそのロジックを説明できない。 なぜその実装になっているのか分からない。 これは単なるコード修正では解決できません。 理解負債は、AI生成コードに特有の新しい形態の技術的負債です。 「動くコード」だからこそ見過ごされやすく、気づいたときには手遅れになっていることが多いのです。 1.3 理解負債の具体例 - 現場で起きている3つのシーン 理解負債が実際の開発現場でどのように現れるのか、3つの典型的なシーンを見ていきましょう。 以下具体例は、分かりやすく説明するための架空のシーン

    なぜ、コードは速く書けるのに開発は遅くなったのか ―AI時代の「理解負債」との向き合い方
    otituke
    otituke 2026/03/09
    コード量は増え続けるし、理解している人もいつか辞めるから、いくらコードを理解しても何も意味がないのでは。