1. AI Slopとは

「AI Slop（AIスロップ）」という言葉を聞いたことはあるでしょうか。
Slop（スロップ）とは、元々は「豚の餌」や「生ごみ・汚泥」を意味する英単語ですが、ITや生成AIの文脈における「AI Slop」とは、人間の適切なチェックや推敲を経ずに大量に生成された、低品質で冗長なコンテンツや成果物を指します。
例えば、近年SNSで見かけるようになった、一見綺麗だがよく見ると人間の指が6本あるAI画像や、中身のないAI文章がその代表例です。
そして、プログラミングの世界においては、「コンパイルやテストは通るものの、無駄に長くて不格好なコード」を意味します。

2. AI Slopが及ぼす悪影響

このAI Slopを放置すると、開発現場でも以下のような悪影響をもたらします。

① 保守性の低下

AIは「追加」の提案には強いものの、「更新」「移動」「削除」のように既存コードを活かす提案はあまり得意ではありません。
その結果、リファクタリングやコード再利用が後回しになり、似たようなコードが増えやすくなります。
また、こうした重複はコピー＆ペーストの増加につながり、保守性を下げ、将来的には技術的負債（Technical Debt）を大きくする恐れがあるのです[1]。
例えば、プログラム内に共通関数が既に存在している場合でも、AIはそれを認識して再利用することなく、似たような変換ロジックを新しく生成してしまう可能性があります。
本来なら1つに統合すべきコードがそのまま放置されて増殖するため、後から仕様変更があった際に「散らばった処理をすべて手動で探して修正しなければならない」といった、不具合を起こしやすい構造に変化してしまうのです。

② 理解負債の増加

理解負債（Comprehension Debt）とは、システム内に存在するコードの総量と、人間（開発者）が真に理解しているコード量との間に生じるギャップのことを意味します[2]。先述した技術的負債との大きな違いは、その可視性にあります。
技術的負債とは、短期的なスピードや納期を優先した結果、将来的に発生する追加の手間やコストのことを指し、人間（開発者）は「どこに返済すべき負債があるか」を把握することができます。
対して理解負債は、「誰も負債を抱えていることに気づかないまま無自覚に蓄積する」点が特徴です[2]。
生成AIを使うことでコードは圧倒的なスピードで生成されますが、「なぜその設計になっているのか」「どうやって動いているのか」はプロンプトを投げた本人でさえ理解できていないことがあるでしょう。
そのような状態でシステムに組み込まれてしまうと、障害発生や仕様変更の際により大きな問題に膨れ上がってしまうリスクがあるのです。

3. AI Slopの対策

先述のAI Slopの脅威からコードベースやコンテンツの品質を守るためには、人間側の適切な運用が不可欠です。
AIを利用する際には、以下の考え方に留意してみましょう。

① AIとの関わり方を「丸投げ」から「対話」へ変換する

AIに「指示通りにコードを作って」と丸投げしてしまうと、開発者自身の思考力やデバッグ能力は低下してしまいます。
実際に、コード作成をAIに任せきりにした開発者は理解度テストのスコアが下がったのに対し、「なぜこの設計なのか？」とAIに質問したり相談したりしながら進めた開発者は高い理解度をキープできたことが実証されています[2]。
AIは単なる「作業の下請け」ではなく、一緒に考えて思考を深める「相談相手」として使うことが大切です。

② 「テストが通った＝安心」と思い込まず、AIが行った判断を人間が監査する

テストが通過したからといって、システムが安全だとは限りません。
テストは人間が事前に予想できた問題しか検証できないため、誰も思いつかなかったような不具合は容易に通り抜けてしまいます。
エラー処理やパフォーマンスなど、AIが勝手に行った判断を人間がコードから読み解き、本当に問題がないかチェックするプロセスが不可欠となります。

③ 「開発スピードの見かけの向上」に騙されず、「理解する作業」を本業と位置付ける

AIを使うと、作成されたコードの量や開発スピードなどの表面的な数字は一見良くなりますが、その裏では理解負債が蓄積していきます。
コードを簡単に大量生成できる時代だからこそ、作られた内容を人間がしっかり解釈し、システム全体を正しくコントロールする作業が必要になるでしょう。

4. まとめ

生成AIは今や誰でも利用できる技術です。
だからこそ、生成されたコンテンツがもたらす危険性を理解しておく必要があります。
以上を意識して、AIを賢く利用する習慣を身につけていきましょう。

参考文献

• • [1] Research: quantifying GitHub Copilot’s impact on developer productivity and happiness, GitHub Blog, 2022.

URL: https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/

• • [2] A. Osmani, Comprehension Debt, Addy Osmani Blog, 2024.

URL: https://addyosmani.com/blog/comprehension-debt