AIにレガシーコードを変更させる前にやること

Zenn / 2026/3/20

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要点

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...

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