AI時代のエンジニアリング / 約25分

AIのコードを信用しない、検証する

なぜこれを学ぶか

AIは自信満々に間違えます。「動くコード」と「正しいコード」の違いを見抜く力が、AI時代のエンジニアの基礎体力です。

AI生成コードの典型的な問題: 存在しないAPIの幻覚、非推奨の古い書き方、エッジケースの無視、セキュリティパターンの欠落、テストされていない「それらしい」ロジック。

検証の手順: ①仕様との照合（頼んだことを全部やっているか）→ ②境界条件の確認（0件・null・巨大データ）→ ③公式ドキュメントとの照合（APIは実在するか）→ ④実際に動かす。

「動いたからOK」は最も危険な思考です。happy pathで動いても、エラー時にデータが壊れるコードは害悪です。異常系のテストケースを自分で書く 習慣が検証力を鍛えます。

AIへの指示出しも技術です。曖昧な依頼（「ログイン作って」）は曖昧な結果を生みます。コンテキスト（技術スタック・既存規約）＋要件＋制約＋受け入れ条件 を構造化して渡しましょう。

重要ポイント

選ぶと即座に解説が表示されます。

AIに「パスワードリセット機能」を実装させた。レビューで最優先で確認すべきことは？

ヒントを見る

AIは「動くhappy path」を優先しがちです。パスワードリセットが攻撃者に悪用されるとしたら、どこを突かれるでしょう？セキュリティの観点で考えてみましょう。

AIに書かせたコードを検証する練習です。ユーザー入力が「危険な文字」を含むかチェックする関数を書いてください。< > & " ' のいずれかを含めば true、含まなければ false を返します（XSS対策の第一歩です）。

function containsDangerousChars(input)

模範解答（読んで理解したら、自力で書き直してみましょう）

function containsDangerousChars(input) {
  const dangerous = ['<', '>', '&', '"', "'"]
  return dangerous.some(ch => input.includes(ch))
}

このレッスンの内容をどの程度理解できましたか？