生成AIを使えば、以前よりもはるかに速くコードを書けるようになりました。しかし、速くコードが作れることと、安全で保守しやすい業務システムを作れることは、まったく別の話です。＠ITの記事では、生成AIを活用した「バイブコーディング」が、脆弱なコードを大量に生み出している現状が紹介されています。
出典：
＠IT「『バイブコーディングが脆弱なコード量産』99％の組織が直面 レビューや修正リリースを上回るペースで」
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2602/05/news035.html
＠ITの記事では、パロアルトネットワークスの調査を基に、生成AIを使ったコード生成が開発現場に急速に広がる一方で、セキュリティレビューや脆弱性修正が追いついていない実態が紹介されています。
特に重要なのは、生成AIによるコード生成そのものが悪いという話ではない点です。
問題は、生成AIが出力したコードを、人間側がどのような設計思想で受け止め、確認し、業務システム全体の中に組み込むのかという点にあります。
生成AIは、コードを書く速度を上げます。
しかし、設計が曖昧なまま生成AIに指示を出すと、動くけれど意味が整理されていないコード、権限管理が甘いコード、後から修正しづらいコード、業務フローと会計処理のつながりが見えないコードが増えていく危険があります。
これは中小企業にとって、決して他人事ではありません。
むしろ、生成AIによって「自社でも業務システムを作れるかもしれない」という可能性が広がった今だからこそ、経営者や社内担当者が最低限のシステム構造を理解しておく必要があります。
当社の立場：
当社は、生成AIを否定していません。
むしろ、生成AIは中小企業にとって大きなチャンスだと考えています。これまで大企業でなければ難しかった業務システムの構築や改善に、中小企業が自ら取り組める時代が来ています。
しかし、生成AIに丸投げしてよいとは考えていません。
生成AIでコードは書けます。
しかし、「動くコード」がそのまま「正しいコード」であるとは限りません。
業務システムには、業務の流れ、権限、データ構造、会計処理、責任の所在、将来の拡張性といった設計が必要です。ここを整理しないままコードだけを増やしていくと、最初は便利に見えても、後から修正できないシステムになってしまいます。
特に業務会計システムでは、数字の根拠を説明できることが重要です。
なぜそのデータが登録されたのか。
誰が入力したのか。
どの業務処理と会計処理がつながっているのか。
どの権限の人が確認し、承認したのか。
これらを説明できなければ、生成AIで作ったシステムは会社の武器ではなく、将来のリスクになりかねません。
当社の内製化支援講座では、単にデジタルツールを導入することを目的にしていません。
中小企業の経営者や社内担当者が、生成AIを安全に活用するために、業務システムの構造を理解し、外部の専門家を正しく使い、自社の業務と会計を説明できる状態を目指します。
つまり、当社が重視しているのは「AIでコードを書くこと」そのものではありません。
AIに正しく指示できる設計力。
AIが出したコードを危険なまま使わない判断力。
外部エンジニアや専門家に丸投げせず、自社の業務構造を説明できる力。
ここにこそ、これからの中小企業DXの本質があると考えています。
まとめ：
生成AIによって、コードを書くハードルは確実に下がりました。
しかし、システム開発の本質は、コードを書くことだけではありません。
何を作るのか。
なぜ作るのか。
どの業務とつながるのか。
誰が責任を持つのか。
将来どのように保守するのか。
この設計を持たないまま生成AIを使えば、コードの量だけが増え、会社の中に見えないリスクが蓄積されていきます。
生成AI時代に必要なのは、AIを恐れることではありません。
AIに丸投げすることでもありません。
経営者と社内担当者がシステムの構造を理解し、生成AIを正しく使いこなすことです。
当社は、そのための内製化支援を行ってまいります。