AIコーディング時代、やっぱりテストコードが大事

- **AIにはコンテキストの限界がある** - AIはとても優秀ですが、すべての仕様を永遠に記憶しておくことはできません。 - 開発が進む中で、以前作った機能や細かい条件を忘れてしまい、新機能を作っている時に誤って既存の仕様を壊してしまうことがあります。 - **テストコード ＝ AIのための「仕様書」であり「ガードレール」** - そこで重要なのがテストコードです。「この機能はこういう条件の時に、こういうアウトプットを出す」というテストコードを書いておくことで、それが厳密な仕様書として機能します。 - CI/CDでいつも通りテストを回していれば、AIが何かを壊しても必ずエラーでお知らせしてくれます。 - エラーが出た結果をAIにそのまま教えれば、「あ、こういう仕様があったんですね」とAI自身が気づき、自律的に修正へ動いてくれます。テストがあって初めて、「AIに丸投げできる」エコシステムが完成するんです。
- **AIがコードを壊すのは「人間の責任」** - もしこれで仕様が壊れ、いつのまにかバグになっていたとしたら、「やっぱりAI使えねぇじゃん」と文句を言うのはお門違いです。きちんとテストという「ガードレール」を設置しなかった人間の責任です。 - 正常系一発で済ますのではなく、仕様として定義されている全パターンに対してテストを書く（AIに書かせる）必要があります。
- **テストコードは「書かせる」時代** - 「全パターンのテストなんて書くの面倒くさい」と思うかもしれませんが、今の時代、人間が一から書く必要はありません。 - 「今回実装したコードに対してテストを書いて、グリーンにしてください」とAIエージェントに頼めばいいだけです。 - 我々人間に求められるのは、プルリクをレビューする時に「その生成されたテストコードが本当に仕様として正しいか」を都度チェックしていくこと。その積み重ねが、堅牢なAI開発へと繋がっていきます。