回答編集履歴
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対策を追記
answer
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> 短期の生産性（AI全面活用）と長期の人材育成（基礎力の構築）のバランスを意図的にデザインすることが大事
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自分としてもこれが落とし所なのかなと思っています。
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今の時代にAIでコードを書かないのは競争力を損なう、かといって教育をおろそかにすれば開発チームの成長速度は鈍化する。
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> 仕事ではAIで書いて、修正が必要な個所を（自身で）書いた方が良いように思います。
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#2さんの意見には同意です。以下の理由で本当は仕事でもAIエージェント使わないで自分で書いてほしいですが、上述の通り競争力の面で使わない手はないので・・
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- AIエージェント（Claude Code、CodeX等）のアウトプットのスピードが早すぎて、特に若手エンジニアでは理解が追いつかない
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- スピードを求められる現場では性悪説が割とあるなと
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- スピードを求められる現場では性悪説が割とあるなと感じていて（怠慢とかそういうことではなく）、AIエージェントのアウトプットを理解できないままそのままプルリクエストをあげてくる場合がある
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- AIのアウトプットは正しく見えるため理解した気になっている
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- AIのアウトプットは正しく・それっぽく見えるため、「多分大丈夫そう」と理解した気になっている
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なので、これに対する対策として以下のような対策を打てると良さそうです。
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- きちんとレビュワーがプルリクエストのレビューをする（ちゃんと理解できるかを確かめるため、モブでやって説明させてもいいかも）
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- そうするとレビューコストがあがるので、簡単なレビューはGitHub Copilotなどを駆使してコストを下げる
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