「コーディングは解決済み」論への反論
원제: Coding Is Not Solved
왜 중요한가
AI万能論が広がる中、本番運用の現場から見たLLMの構造的限界を具体的に整理した論考として、開発組織の意思決定に影響を与え得る。
エンジニアリングブログ著者のAlex Ewerlöf氏が2026年9月26日、「LLMによってコーディングは解決済み」とする業界の通説に正面から反論する記事を公開した。同氏はハードウェア・システム工学の学位を持つベテラン開発者であり、過去4年間にわたりAIシステムの構築と活用を実践してきた立場から、医療・金融・航空など低リスク許容度の分野では現世代のLLMは依然として不十分だと主張している。
Ewerlöf氏の主張の核心は「コードの創出コストは下がったが、それはコストの本質ではない」という点だ。本番環境で大規模ソフトウェアを運用した経験者なら誰でも知るように、保守・信頼性・セキュリティ・スケーラビリティといった非機能要件（NFR）こそが総コストの大半を占める。LLMはこれらを「解決」していない。
氏はコードを読まずにLLMの出力を信頼できるケースを3つに絞る。①個人用ソフトウェア（自動化・DIYなど）、②PoC（概念実証）、③リスクを意図的に利用する「兵器化AI」。共通点は「高いリスク許容度」だ。医療・金融・航空・原発といった、エンジニアの採用コストを正当化する産業は逆に低リスク許容度であり、AIは現状それらに対応できない。
さらに氏は責任の問題を提起する。AIは法的・経済的な責任を問われない。罰則も刑事罰も適用できない以上、「制御できないものに責任を持てない」。これはシステム障害時の原因究明と修正を困難にする構造的問題だという。
技術的な観点では、LLMがコーディングに「向いていない」理由としてロジックの厳密性を挙げる。コンピュータはコードの論理的誤りを容赦しない。LLMがコード生成で一定の成果を出しているのは、コンパイルエラーや実行時エラーをフィードバックするループを人間が設計しているからに過ぎない、と指摘する。
Anthropicが誤ってリークしたClaude Codeにも多数の欠陥が確認されたとして、同社ステータスページのオレンジ表示を皮肉交じりに引用している。