2025年8月からワイもコードを1行も書いてないぜって話（実際は書けないだけ）

まんじです〜

今回は2025年8月からワイもコードを1行も書いてないぜっていう、実際は書けないだけの雑魚な話でも書こうかと思います。

結論、モダン自社開発でGoを書いてるはずなのに冷静に考えたら1行も書いてなかったし、粒度をちゃんと手動レベルまで落とし込んであげればバックエンドもフロントエンドも1行も書かずに開発できちゃうっすね。

ただ書いた方が早いところもまだ普通にあって、結局AIをよしなに使う能力がない人がめちゃくちゃ淘汰されるなって思ってます。

とあるエンジニアの人が2025年12月ぐらいからコードを1行も書いてないっていうニュースを見て、実際自分もモダン自社開発で働きつつ、周りにGAFAMの人とか海外勢が結構多いんで、そこら辺の現場の感じを話していこうかなと思います。

この動画、3つぐらいトピック用意してるんで、それ話して感想言って終わろうかなと思います。

1. 実務でGoを書いてるのに、冷静に考えたら1行も書いてない話

1つ目の話が、自分も実際バックエンドGoを実務で書いてるんですけど、冷静に考えると1行も書いてねえわっていう話ですね。

僕、大体去年の夏ちょっと前ぐらいから、元々はフリーランスエンジニアで、フロントエンドだけやってて、そっからちょっとずつTypeScriptのサーバーサイドのAPIとかをやるようになって、そっから海外のめちゃくちゃ強いエンジニアの人から「Goやろうぜ」みたいな感じになってGoを始めたんですね。

ただその頃はもうコーディングエージェントが出てきてて、GitHub CopilotとかCursorとかのAIエージェントモードで、普通になんかプロンプトでコードを生成していけるみたいな時代だったんですね。

で、そん時に自分普通にGoをやらせてもらうことになったんですけど、普通にGoの文法とか分からないし、Go自体は全然書けなかったんですね。

全く書けなかったんすけど、Goのサーバーサイドのコードを普通に読んでいると、実際GoとTypeScriptで言語の差分は多少あるんですけど、基本的にやってることっていうのは全くほぼ同じなんですね。

それを見た時に、これ別にAIエージェントで自然言語タイプでこういう風に書くのをGoにコンバートしてやればいけるなっていう風に思ってから、全くキャッチアップなしで、普通にAIエージェント使ってGoのAPIの実装を始めたんですね。

最初の自分のGoのバックエンドの実装が、統計結果とか分析結果を出すみたいな、計算ロジックが結構複雑なところだったんですけど、ただ計算ロジックが複雑なところっていうのはAIが結構得意で、要は1箇所の局所的なところの難しいところなんで、AIがくそ得意なところだったんですね。

それ以外のレイヤードアーキテクチャーとか使ってて、フロントエンドからリクエスト着て、それで適当にデータベースにアクセスしてレスポンス戻すみたいなところのフローは、TypeScriptと普通に全く同じだったんで、なんで自分も適当に始めたんですけど、結局なんか1行も書かずになんか今思うと実装してたなっていう風に僕も思っていて。

なんでバックエンドのGoの部分に関して言うと、自分がそもそもGoできねえっていうのはあったんですけど、あのニュースに出てたEC系企業のエンジニアは去年の2025年の12月から書いてないみたいなニュースを見たんですけど、僕の場合はそのちょっと前から、2025年の8月から今までGoを全く書かないで実装してたなっていうのを振り返ってみると思いました。

自分の場合はできないから1行も書いてないっていう感じなんですけど、なんか個人的にそのEC系企業のエンジニアが12月からコード書いてないっていうのは割と結構、すごいというか、結構衝撃的というか、キャッチーなタイトルだなっていう風に思って、なんか一瞬ちょっとこうすごく不安な気持ちになったんですね。

冷静に考えるとあれそもそも俺も書いてなくねみたいな風にちょっと前に気づきましたね。

ただAIエージェントで出したコードっていうものの責任は自分で持たないといけなかったりしますし、出たコードを評価するのは自分なんですよね。

例えば、データベースにアクセスするレイヤーのところとかであったら、AIが出してくれたと、チーム内の規約というか、こういう風に書くのは割とベストプラクティスだよねとか、こういうのは良くないよねっていうところとかであったり、ビジネスロジック考慮して、このテーブルはこういうのと、リレーションが実際は書かれてないんだけど、リレーションがあるみたいな、実際は割と技術負債だと思うんですけど、そういうところとかっていうのはやっぱり自分である程度ハンドリングしてやんないといけない。

もちろん最近だとそこら辺の前提のコンテキストを読み込ませてAIエージェントで開発するってことができるんですけど、ただそういったことがあったりするんで、結局自分も書いてはいないけどなんだかんだ言って理解をしてコードの出力をちゃんと責任を持ってプルリクエストは出してたなっていうのはすごい思いますね。

で、あと普通に一行も全然書いてなかったんですけど、普通に問題なく、マージされて、特に不具合もなくできたんで、最初のタスクなんですけど、ていうのが結構自分も今思うとあったなっていう感じで、ちょっと前に自分実務でGoやってるけど全然書けねえみたいな動画でも話してると思うんですけど、そんな感じですね。

2. バックエンドもフロントエンドも、書かなくても普通にいける話

2つ目の話が、実際問題バックエンドもフロントエンドも書かなくても普通に行けるっていう話ですね。

なんか1行も書かないっていうテーマで話してるからっていうのはあるんですけど、僕は割とフロントエンド割とメインでやることが多くて、プラスアルファでバックエンドのすげえ難しくないところであれば普通にできるんですけど、そのフロントエンドとバックエンド両方なんか一応見てるんですけど、ただバックエンドもフロントエンドも結局共通して言えんのは、手動の粒度というか、ちまちまと開発するところら辺まで、ちゃんとその粒度を落とし込んであげてAIに壁打ちしながら、あと実装方針とかを固められることができれば、あとはもう本当に自然言語だけで書いていけますね。

ただ、自然言語だけで書いていけるんですけど、結局そのコードに一旦変換されちまうんで、そのコードは読めないといけないっていうところはやっぱりあるっていうのはありますね。

で、コードを読むって聞くとなんか文法が分かるっていう風に解釈しがちなんですけど、そうじゃなくて、全体を考慮した上でそのフローがちゃんと正しい挙動というかをするのかとかであったり、あとはその例外ケースみたいなものも考慮できるとか、そういうなんか暗黙知というか、そういったなんかエンジニアでコードを書く現場の暗黙知というか、そういったなんか実際に言語化はできないけれど、割とできる人というか。

僕は別に大してできる方じゃないんですけど、普通に、そういうのは良くねえよなとか、こういうのはいい感じじゃんみたいなところが判断できるっていうのが、結局大事っていうのはありますね。

ただバックエンドもフロントエンドも結局粒度をその手動のところまで落としてあげれば、言語が違くても、結局やってることは同じみたいなところであれば、ある程度経験ある人であれば、全く1行も書かなくても、全然開発はしていきますね。

ただ手動で書いた方が早えみたいなところとか、ちまちま開発することで、こうやった方がやっぱ良さそうだなとかそういうのも見えてきたりするんで、なんで僕とかは完全に1行も書いてないっていうのは、なかったりしますね、今んところは。

3. 実際は、書いた方が早いところもまだある話

3つ目の話がさっき話した内容と被ってるんですけど、実際問題、書いた方が早いところはまだ普通にあるっていう感じですね。

さっきから話してるんですけど、結局ちまちまと開発したりすることによって、こうした方がいいなとかであったり、あとはそのAIエージェントで一括バッと実装してから、そっからその細かい部分を自分でチェックしていって、ここのロジックはもうちょっとこうした方がいいなとかであったり、もうちょっと関数に切り出した方がいいとか、そういう風にチェックをしてくような感じですね。

で、それが最初からなんかAIエージェントで一気にバンって出すのか、もしくはちまちまと自分で実装しながら、ここら辺まで来たらもうあとはAIエージェントでやった方が早えとかであったり、あとはシンプルな、タスクですね、AIに任せてもらった方が、関数型の処理とか、ちょっとアルゴリズム的な関数型の処理のところでちょっと複雑なやつとかをやってもらうとかそういったこともできたりするんで、なんで結構、手動と自動ミックスみたいな感じなんですけど、ただやっぱり人間がそこら辺の良し悪しというか、レビューはしてやんないといけないんで、レビューしつつ、ちまちまとやりつつ、ここら辺まで来たらもうAIエージェント1発で行けるぜみたいな、いうところまで来たらAIエージェントに任せて、もう1発で行くみたいな感じですね。

なんかAIエージェントが明らかにめちゃくちゃ得意なところと、明らかにめちゃくちゃ苦手というか、そもそも人間の実装方針が全く決まってなくて、ゴールが不明瞭みたいなところとかは、ゴールを明確にするためにちまちま開発して、それでデバッグとかしながら、これはこうすればゴールに行けるなみたいな感じでやるような感じですね。

ちょっと抽象的な話で申し訳ないですけど、大体そんな感じです。

まんじからの感想

最後に1つだけ感想を話しておきたいなって思うんですけど、結局なんかAIエージェントとかであったり、もしくはそのAIのClaude Codeとかがすごく今人気なんですけど、要はコンテキストを色々読み込んでくれて自然言語を適当に打つとそれで、よしなに色々やってくれるっていうのは、今すごいトレンドですし、これからもどんどんそれは進むと思うんですけど。

ただ最終的にそこの出力をチェックするとかであったり、AIが出してくれたアウトプットを評価するのはやっぱ人間がやることになるっていうのは、やっぱなんだかんだコードが出てくる間はそうだなっていう風に思っていて、あとなんかその出てきたアウトプットをAIに評価させるっていうのもAIが絶対に全て正しいわけではなかったりするんで、もちろんそのAIにもチェックをしてもらいつつでも自分でもチェックしてそれで、良し悪しをちゃんと考えるというか、出力というかAIの出力に自分が責任を持つことにはなるんで、結局なんかAIを使うエンジニアの能力に依存するっていうのは間違いないかなっていう風に普通に思うところではありますね。

でもなんかちょっと前から自分の持論的な感じで結局なんかAIは使う人に依存するとかであったり、あとAIっていうその技術科目みたいなものが1つ加わっちまったっていうところでAIを使って生産性をめっちゃ上げるっていうのは大事なんですけど、なんか僕は結構逆だと思っていて、なんかAIをちゃんとうまくよしなに使う能力がない人がめちゃくちゃ淘汰されていってしまうっていうのはめっちゃあるなっていう風に思ってますね。

モダン自社開発に関して言うとAIを使える人がめちゃくちゃ評価されるというよりかは、実際はAIを使えない人がもう明らかにやべえっていう感じですね。

結局ただAIに入力するプロンプトみたいなものっていうのがその人の経験値とかであったり、なんかここがバグってたら大体ここら辺だなとかであったり、こういう時はこうやって解決しようとか、そういうなんか今までのやっぱり知識に結構依存するなっていうところはあるんで、なんであの結局つまんない話ではあるんですけど、日々淡々と積み上げていく淡々と積み上げていきつつっていう感じでしかないなという風に、労働で収入を上げる場合とかは普通に思いますね。

ただビジネスを作っていく場合もある程度その日々チャンスを狙うっていうの間違いないんですけど、ただ魔法のツールではないというか結局需要と供給のバランスもあったりするんで、なんで日々積み上げるのがやっぱ大事かなって個人的にはすごく思いますね。

てことで僕も1行も書いていませんっていう風に言いたいところなんですけど、実際はでもちまちまと結構書いたりすることもあるっちゃあるんで、そんな感じです。

LVLPATHの未経験からの講座買ってもらって手順通りやってもらって自分に壁打ちやら質問してもらえれば、AIに使われるんじゃなくて使う側に回れると思います。

ってことで終わりです。