AIで作ったコードはそのまま使える？実運用で見直した5つのポイント

ChatGPT、Claude、Cursorなどを活用すれば、以前では考えられないスピードでコードを書けるようになりました。

画面が動き、必要な機能も実装できるため、そのまま本番環境へ公開したくなることもあるでしょう。

実際、AIが生成したコードは十分実用的なケースも増えています。

しかし、企業で長く使うWebシステムやWebGLアプリケーションでは、「動くこと」と「運用できること」は少し意味が異なります。

今回は、AgWORKSがAIで作られたコードを実運用へ組み込む際に確認しているポイントをご紹介します。

AIで作ったコードは本番運用できる？

結論から言えば、
「ケースによります。」
AIは優秀なコードを書いてくれます。

一方で、システム全体との整合性までは考慮されていないこともあります。

実際の開発では、コードそのものより、
「システム全体の中でどう動くか」
を見ることが重要になります。

① コードの役割は明確になっているか

AIへ何度も指示を出して開発すると、似たような処理が複数存在したり、どこで何を行っているのか分かりにくくなることがあります。

例えば、

• 同じ処理が複数ある
• 共通化できる
• 名前だけでは役割が分からない

といった状態です。
まずは役割を整理することで、今後の保守が大きく変わります。

② システム全体へ組み込める構成になっているか

AIは一つの機能を作ることは得意です。
しかし、複数の機能を長く運用するシステムとして設計することは別の視点になります。例えば、

• データの流れ
• 他機能との関係
• エラー時の処理
• 状態管理

なども含めて確認します。

③ 将来の機能追加を考えた設計になっているか

企業向けシステムでは、「完成」がゴールではありません。

運用が始まると、新しい要望が必ず出てきます。

そのとき、「簡単に追加できる構成」なのか、「毎回大きく修正しなければならない構成」なのかで、開発コストは大きく変わります。

④ バグだけではなく、運用も考えられているか

試作品では気にならなかったことも、実際の運用では重要になります。
例えば、

• エラー発生時の表示
• ログ
• 管理画面
• 権限管理
• データ更新

などです。「正常に動く」だけではなく、「問題が起きても運用できる」状態を目指します。

⑤ 次の担当者が理解できる状態になっているか

意外と見落とされがちなのが、引き継ぎです。
担当者が異動したり、外部の開発会社へ依頼したりすることは珍しくありません。
そのため、

• 設計資料
• アーキテクチャ図
• データ構成
• 機能一覧

などを整理し、誰が見ても理解できる状態を作ることも重要です。

これは、長く使えるシステムづくりには欠かせない工程だと考えています。

AIが作ったコードを「使える資産」にする

AIによって、コードを書くこと自体のハードルは大きく下がりました。

その一方で、企業のシステム開発では、コードを書くこと以上に、整理し、設計し、運用できる形へ整えることが重要になります。

AgWORKSでは、AIで作られたコードを否定するのではなく、その成果を活かしながら、長く使えるシステムへ整理・統合することを大切にしています。

AI時代だからこそ、
「コードを書くこと」ではなく、「コードを育てられること」が、これからの開発ではより重要になっていくと考えています。

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