AI が書いたコード、なぜ無駄が多い？その正体と減らす方法

「CodeSlop」って、要するに AI が書いたコードに残る『ゴミ』みたいなもの？

「ゴミ」という感覚は間違ってないんですが、もう少し正確には「試行錯誤の足跡」なんですよね。 AI がコードを生成する過程って、人間が手作業で書く時と構造が違うんです。人間は「こう書こう」と決めて、一度に完成版を書き下ろす。でも AI は「この方法でやってみて、ダメだ、別の方法を試す、いや、やっぱり最初の方法がいいな」みたいに、内部で何度も修正を重ねながら最終的な出力に到達する。その修正の過程で、不要になった変数の定義や条件分岐、前のやり方の名残みたいなものが、最終的なコードに混ざったまま出力されてしまう。 つまり、それは悪意のない「失敗の化石」。完成度には影響しないけど、保守するときに「なんでこんな複雑になってるんだ」と人間が困ることになる。特に大規模なプロジェクトでは、こうした小さな無駄が積もると、コード全体の肥満化につながっていく。論文の工夫は、その化石をあとから削ぐのではなく、試行錯誤の段階でシンプルに保つという前からの予防です。ゴミというより「必要ないけど消され忘れた中間生成物」と言えそうです。

プログラマーじゃない人にとって、コードが冗長だと何が困るの？処理が遅くなるの、それとも別の問題？

処理速度が落ちる、というのは実は大きな問題ではないんです。論文でも「処理速度はほぼ変わらない」と書かれてますし。困るのは、むしろ人間側。 コードが冗長だと、後で修正が必要になったときに大変なんですよね。たとえば、バグが見つかったとき。短くて明確なコードなら、どこをどう直すかがすぐわかる。でも試行錯誤の痕跡が残ったコードだと、同じような処理が複数の場所に散らばってるかもしれない。「この部分を直したら、あっちも直す必要があるのかな…」という不安が生じる。修正に手間がかかるし、間違える危険も高まる。 ファイルサイズが膨れ上がるのも地味に厄介です。バージョン管理システムのデータ量が増えるし、全体を把握するのが難しくなる。大規模なプロジェクトほど、こういう雪だるま式の蓄積が効いてくる。つまり、冗長さは「今のコンピュータには負担じゃない。でも人間には負担」という逆説的な話。AI が人間の代わりに管理するコード量が増えるほど、この問題の重要性が高まっていくのかもしれません。

AI がコード生成を始めてからしばらく経つけど、この『無駄が多い』問題はずっと指摘されてたの？

AI コード生成の精度が向上してきたからこそ、むしろ最近になって「無駄」が見える化されてきた面があります。 初期段階では、AI 生成コードそのものが正動作するかどうかが最大の課題でした。バグが多く、人間が大幅に修正する必要があったから、途中の無駄など気にしている余裕がない状態。ところが GitHub Copilot や最新モデルの台頭で、生成されたコードが実用レベルに達するようになった。そうなると「機能は合ってるけど、なんかムダが多いな」という新しいストレスが浮上してくるわけです。 さらに背景には、AI が大規模なプロジェクト全体をハンドリングする時代が近づいてきたという危機感もあるのかもしれません。小さなコードスニペットなら無駄も許容範囲ですが、数千行、数万行のコードベースで同じ癖があると、保守性やリソース消費が無視できない影響を及ぼし始める。その潮目で、この問題が学術的に掘り下げられるようになったと言えそうです。

これって『人間は結果だけ見るけど、AI は過程も一緒に出力しちゃう』っていう、根本的な違いなの？

そこはいい質問で、確かに表面的には「結果オンリーか、プロセス込みか」に見える。でも正確には少し違う視点が必要かもしれません。 人間がコードを書くとき、試行錯誤は脳内や手元のメモで済ませて、最終版だけを共有する。つまり「見えない削除作業」をしてから提出している。一方 AI は、生成の過程で何度も修正を重ねるんですが、その修正のレイヤーがすべてコードに積み重なってしまう。古いアプローチの痕跡、条件分岐の取りこぼし、試しに足したけど後で要らなくなった処理が層状に残る。 つまり根本は「思考の見せ方」というより「最適化のタイミング」の違いなんです。人間は試行錯誤してから出力、AI は出力しながら試行錯誤している。削ぎ落とすプロセスを持つか持たないか。 だからこそ TRIM という手法が有効になる。AI の生成過程に「不要な枝を刈り込むステップ」を挿入すれば、人間に近い、すっきりしたコードが出てくる。つまり AI にも「最終チェックの習慣」を教えることができるということになるのかもしれません。

むしろ AI の試行錯誤の痕跡を見ると、どうやって答えに辿り着いたかが分かって、デバッグに役立つことってないのかな？

一見そう見えますね。でも実際には、試行錯誤の痕跡がデバッグに役立つことは稀らしいです。理由は、AI の試行錯誤と人間のそれが根本的に違うから。人間がコードを書く時の試行錯誤は「仮説→テスト→考察」という思考プロセスが見える。でも AI の場合、試行錯誤は「統計的な確率空間の中での探索」に過ぎない。つまり、なぜそこに書き足したのか、なぜ別の書き方に変えたのかという「理由」が、そもそも存在しないんです。残っているのは結果だけ。むしろ無駄なコード行が増えると、その中から本当に必要な部分を人間が探り当てるコストが膨らむ。整理された最終形の方が、バグが起きた時に「何がこの結果を招いたのか」を追跡しやすい。つまり AI が試行錯誤した跡をたどることは、デバッグの助けになるというより、ノイズになる方が強そうです。