AIにレガシーコードを変更させる前にやること
Zenn / 3/20/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- AIにレガシーコードを変更させる前に、目的・適用範囲・成功指標を明確に定義する。
- レガシーコードの品質を把握するため、テスト網羅・依存関係・リスク箇所を監査する。
- ヒューマン・イン・ザ・ループや段階的な導入、ロールバック計画などガードレールを設ける。
- 変更後の評価指標（コード品質、セキュリティ、パフォーマンス、再現性）を整え、ステージング環境で検証する。
AIに「この処理を修正して」と頼んだ。変更後のコードは動いた。しかし翌日、別の場所で謎のエラーが出た。調べると、AIが変更した処理が既存の認証フローを静かに迂回していた。テストは通っていた。壊れているのに通っていた。
誰もAIを責められない。「既存の構造に従って変更して」とは言っていなかった。
なぜAIは既存構造を無視するのか
「既存のスタイルを真似て変更して」という指示は意外と機能しない。
変数名やインデントは真似る。しかし処理の構造——認証をどこで通しているか、エラーをどう返しているか、DBアクセスをどのレイヤーに閉じているか——は真似ない。真似なかったのではなく、「何を真似るべ...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles
The massive shift toward edge computing and local processing
Dev.to
Self-Refining Agents in Spec-Driven Development
Dev.to
How to Optimize Your LinkedIn Profile with AI in 2026 (Get Found by Recruiters)
Dev.to
Agentforce Builder: How to Build AI Agents in Salesforce
Dev.to
How AI Consulting Services Support Staff Development in Dubai
Dev.to
