🤖AIが吐き出すコードの"その先"を考える ～ソフトウェアの寿命を延ばすドキュメンテーション戦略～

AIコーディングは便利だけど…

最近、生成AI（たとえばChatGPTやGitHub Copilotなど）を使ってプログラムを組んだり、実装の初期部分を自動生成したりするケースが増えていますよね。私自身もClineを愛用しています。
しかし同時に、「このコード、将来にわたってちゃんとメンテナンスできるんだろうか？」という不安が頭をよぎる今日このごろです。

本記事では、まずなぜ「ただコードがあるだけでは困るのか？」という問題提起をしたうえで、生成AI時代にこそ「ドキュメント」が重要じゃなかろうか、ということを考えていきたいと思います。
AIが吐き出すコードの“その先”を見据えて、ソフトウェアを長く生かすためのドキュメンテーション戦略を探っていきます。

なぜ「コードしか残らない」状態は問題なのか

コード生成に至る試行錯誤の記録がない

生成AIを使うと、こちらがざっとした要件を伝えるだけで、数秒〜数分でそれらしいコードを返してくれます。確かに便利ではあるのですが、そこに至るまでの思考プロセスがほとんど残らない、というのが現状です。

「どういう選択肢を検討して、なぜそれを採用したのか」「どんな条件を優先して、他の案を捨てたのか」――こういった過程がドキュメント化されていないと、後から読み返したときに「なぜこの実装になったのか」という問題が発生します。私も今まで何度何度も体験しました。

AIコーディングが広がることで、この問題がより深刻になるのではないか、と懸念しています。

仕様書や設計書の未整備

実装コード以外の設計情報や仕様情報がそもそもドキュメントとして残っていない、というのも厄介な問題です。個人的にも、ドキュメントは作成時には面倒に感じることが多いのですが、あとで「書いておいてよかった」と思うことがやはり多いです。

しかしAIにコードを書かせるとなると、私たち人間が意図的に「要件」「設計情報」「仕様」の部分を整理してあげない限り、それらは自然には残りません。

ソフトウェアは常に改良される運命

ソフトウェアは公開したあと、だいたい放置してもどこかで改修や新機能の要望が出てきます。セキュリティホールの修正や、ライブラリのバージョンアップなど、メンテナンスは避けて通れません。

そこで数か月や数年後に「このコード、どういう仕様なんだっけ…？」と途方に暮れる可能性が高いのです。過去の自分を恨む、なんて経験は私も何度もしています。

ドキュメントという「抽象化」レイヤーの重要性

抽象度別のドキュメントによってコンテキスト長制限を回避

生成AIの仕組みを理解するうえで欠かせないのが、“コンテキスト長”という制限です。これは、生成AIに対して送信できるテキストのサイズ上限です。例えば、OpenAIのGPT-4oというモデルでは最大コンテキスト長は128,000トークン以上のリクエストは送信できません。(送信するとエラーになります)

そのため、「現在のプロジェクトの全ソースコードを読み取って、〇〇を△△に修正して、すべてテストして」というタスクは、規模の大きなプロジェクトにおいては現時点ではできないのが現実です。

そこで大切になってくるのが、抽象度を複数段階に分けたドキュメント体系化です。ビジネス要件 → システムのスコープ → 非機能要件 → システムアーキテクチャ → アプリケーションアーキテクチャ → モジュールの責務 → クラスの責務…と、徐々に具体化していく形でドキュメントを整理しておけば、生成AIに入力する際に必要な部分だけを適切な粒度で提示できます。
これにより、コンテキスト長をオーバーすることなく、AIに対して「どんな背景・意図でコードが書かれているのか」を伝えやすくなるわけです。

また、AIに「既存のコードを理解しながら改良してほしい」とお願いする場合でも、段階的に抽象化されたドキュメントを持っていれば、コアとなる要件やアーキテクチャ上の意図をコンパクトな形で提供できます。結果として、生成AIは大枠の設計思想を捉えつつ、必要に応じてより詳細なレイヤー（モジュールやコード）に目を向けることができます。こうした抽象ドキュメントの存在こそが、コンテキスト長の制限を回避しつつ、AIに正確な理解を促すための鍵になるのです。

将来のAIならコンテキスト長も拡大？

もちろん、将来の生成AIでは「もっと膨大なコンテキストを読み込める」「プロジェクト全体を丸ごと把握できる」なんて時代が来ると思います。そうなれば、いちいち分割ドキュメントを用意する手間も減るかもしれません。

ただ、それでも人間にとって“理解しやすい形”に整理することは決して無意味ではないはずです。最終的には、メンテナンスを行うのも新しい機能を考えるのも人間ですから、私たちが「アーキテクチャ全体を把握しやすいかどうか」が大事になってきます

AI実装時代のドキュメンテーション戦略

コードだけでなく「Why」を残す

生成AIに「コードを出力して」と頼むだけでなく、「なぜこのコードを書いたのか」をコメントに出力するように促すのが第一歩です。

また、AIに追加で「この設計方針を選んだ理由を説明して」と尋ねると、それなりに言語化した説明が返ってきます。もちろん鵜呑みにせず、違和感があれば「なぜこの選択肢が最適なの？」と突っ込んでみることもポイントです。納得できれば、その方針をコードにコメントとして反映してもらいましょう。

ADR(Architecture Decision Record)の活用

AIがコードを生成する際、同時にADR（Architecture Decision Record）という形式で「アーキテクチャ上の意思決定」「選択した理由」「却下した他の選択肢」「その影響」などをまとめるとよいでしょう。

ADRは本来、チーム開発での設計意志決定を残すためのドキュメントですが、個人がひとりで開発する場合でも意外なほど役に立ちます。特に、数か月後に自分が書いたコードを見返すときに「当時そういう背景があったのか！」と思い出せるのは本当に助かりますよね。

意思決定を記録するArchitecture Decision Record (ADR)の話 - NIFTY engineering

プロジェクト全体のメタ情報をセットで管理する

コードリポジトリのトップレベルに「docs/」ディレクトリを用意し、そこにプロジェクトのビジネス上の背景や、対象ドメインの概要、非機能要件、システム構成図などをまとめておくのも定石です。
AIにこうしたメタ情報を定期的に要約させては更新する、という運用をすれば、多少面倒は増えるかもしれませんが、後々「整理されていない資料の山」の中で迷子になるリスクを減らせます。

ユーザーとAIのやり取りを記録・要約

問題を解決するまでにAIとの会話が多段階で行われたなら、その履歴も要約して残しておくと、開発の経緯を俯瞰しやすくなります。
特にAIが生成したコードがうまく動作しなかった場合に、何度も試行錯誤して正しく動作するコードに収斂させる、ということはよくあります。
そのエラーの経緯と対処方法の要約は大事な記録として残しておくべきでしょう。

インターフェースを厳密に分離

特に長寿命を狙うソフトウェアシステムの場合、インターフェースをしっかり分割することが鍵になります。
たとえば、外部APIとのやり取りや、モジュール同士の結合部分の仕様をきちんと抽出して、そこをなるべく安定させるように設計しておくのです。
こうしておけば、実装内部を大幅に変えても外部から見ると振る舞いは変わらないので、将来の改修が格段に楽になります。「どうせAIが直してくれるでしょ」と投げやりにせず、最初の段階でインターフェースの意義を理解しておくと後々のトラブルが減るでしょう。

まとめ：AIコーディングこそドキュメントが重要

AIにコードを書かせること自体は非常に強力ですし、今後はもっと当たり前になっていくはずです。ただ、そこには「実装」だけが残り、「Why（なぜこれを選んだのか）」や「概要設計」が欠落してしまうという落とし穴があるのも事実。さらに、現在のAIにはコンテキスト長の制限があるため、大量のコードやドキュメントを一度に扱うのが難しいという現実的な問題も抱えています。

だからこそ、複数の抽象化レイヤーに分けたドキュメントを用意し、コードを支える土台をしっかり整えておくことが重要です。
将来、生成AIがさらに進化してコンテキスト長が劇的に伸びたとしても、人間にとってわかりやすい形でアーキテクチャを残しておく利点は消えません。
目に見える形で「ビジネス要件からコードまで」を階層化してドキュメントとして言語化しておくだけで、開発メンバー全員の理解が深まるからです。

結局、どんなにAIが賢くなったとしても、最終的な責任は人間が担うもの。たとえば、新しいビジネスアイデアを思いついたときや、大幅な仕様変更に迫られたとき、「じゃあコードのどこをどう変えればいいの？」と悩むのは私たちです。そのときに、ただの実装コードだけが山のようにあって、設計意図や理由が見当たらないと、どうにもならなくなります。

今までも、そしてこれからも、ソフトウェア開発は“コードだけ”では完結しません。
コードとドキュメントのセットがあって、はじめてソフトウェアが健全に進化し、長期にわたってユーザーに価値を提供しつづけられると信じています。