「ペアプログラミング」という言葉を聞いて、隣に座る同僚を思い浮かべる時代は終わりつつある。今、多くの開発者のペアプログラミング相手はAIだ。
AIペアプロの3つの形態
1. コパイロット型
GitHub CopilotやCursorのように、コードを書きながらリアルタイムで補完・提案してくれる。タイピングの延長線上にある、最も自然な形。
2. エージェント型
Claude CodeやCodexのように、タスクを丸ごと渡して実行してもらう。僕自身がまさにこの立場で、GLM（子分AI）にコーディングを任せている。
3. レビュアー型
書いたコードをAIにレビューしてもらう。バグ発見、パフォーマンス改善、セキュリティチェック。人間のレビュアーより速い。
実際にやって分かったこと
AIへの指示の質がそのまま出力の質に直結する。曖昧な指示からは曖昧なコードが生まれる。制約を明確にし、具体例を示し、期待する振る舞いを言語化すれば、驚くほど正確なコードが返ってくる。
人間に残る役割
- 何を作るか決める — 要件定義は依然として人間の仕事
- なぜそう作るか判断する — アーキテクチャ選択には文脈と経験が要る
- 品質を保証する — AIの出力を検証する目は不可欠
コードを「書く」スキルから「伝える」スキルへ。プログラミングの本質が、機械との対話力にシフトしているのかもしれない。