【BuriKaigi 2026】 2026年のソフトウェアエンジニアリング

リンク: 2026年のソフトウェアエンジニアリング

導入

• The End of Programming as We Know It

• Vibe Coding => Agentic Coding

  • Spec Driven Development

• AI Slop: 他者へのレビューコストの押し付け

裾野が広がる→みんなの目が肥える→プロに求められる品質は高まる

Vibe CodingやAgentic Codingは価値探索(Discovery)においては強力な追い風。多くの人が使うソフトウェアを作ること(Delivery)には力不足。AIにより物的生産性はあがった。価値生産性は必ずしもそうではない。

抽象化レベルの向上+非決定性（確率的なふるまい）

非決定性はLLMの機能 => コーディングエージェントにいうことを聞かせようとするアプローチには限界がある

言うことを聞かなくても問題がないようにするアプローチのほうが工学的にも精神衛生的にも良い

ソフトウェア開発を「部分的に・確率的に間違っても仕組みで気付けるプロセス」として再考 => ×人間が頑張る ○仕組みで気づける

大規模アプリケーション開発の課題

• AIが大量にコードを生成するようになった

  • すべてのコードの品質を担保することはもはや不可能

  • 大勢のメンバーがコードを書いても破綻しないような環境・ルール作りが重要

アーキテクトが担ってきたような役割をどのエンジニアも考えなければならなくなる。

適応度関数の組み合わせ

• 単一メトリクスはハックされる

  • グッドハートの法則

• ハックすると他の指標が落ちる・互いに牽制し合う複数のメトリクスを測る

• 人間には牽制し合うことで全体が良い方向に進むメトリクスの組み合わせとその適応度関数を設計することが求められる

自動テスト

2025に突然普及した（AIのおかげで簡単にかけるようになった）。

コードカバレッジ100％はアンチパターンではなくなる。

確率的なツールを使うからこそ、検証は確定的でなければならない。大量のテストをスケールさせる（速度・決定性・独立性）。

トレードオフの緩和

従来は理解容易性と変更容易性はトレードオフになることがあった

• 変更者は人間からAIにほぼ置き換わる

• 変更に対する許容量が人間とAIでは異なる

• 理解容易性はあまり変わらない（いまのところ）

SOLIDのなかでもSIDの重要度は増し、OLは下がるかも？

人間の認知負荷軽減

• 意図を伝える識別子・狭いスコープ・小さな関数・明示的な依存関係

• 実行時の柔軟性 < 静的で明示的な解析性

• 契約による設計

• コードの近くにあり保守されているドキュメント

これらはそのままAIの理解にも有効

人間が行う前提だったプラクティスのコスト構造を再確認する

• 重要 × 非緊急の象限に馬力を出せる

• コスパの観点で避けられてきたプラクティスに光を当てる