はじめに
プログラミングの世界で最も時間がかかる作業のひとつが「デバッグ」です。コードを書く時間より、バグを探す時間の方が長い——そんな経験、エンジニアなら誰でもあるはず。
最近のAIコーディングアシスタント（Claude、Copilotなど）は、バグの発見と修正にも力を発揮します。でも、AIはどうやってバグを「見つける」のでしょうか？今回はその思考プロセスを紐解きます。
1. パターンマッチング ― 「このコード、見覚えがある」
AIが最初に行うのは、膨大な学習データから似たパターンを探すことです。例えば：
- Off-by-oneエラー: ループの境界条件ミス（<= と < の混同）
- Null参照: 存在チェックなしでオブジェクトにアクセス
- 型の不一致: 文字列と数値の暗黙変換による予期しない動作
これらは「よくあるバグ」としてパターン化されており、AIは瞬時に候補を挙げられます。人間のベテランエンジニアが「あ、これ前にも見たやつだ」と気づくのと似ています。
2. コンテキスト理解 ― 「このコードは何をしたいのか」
単なるパターンマッチだけでは不十分です。AIは関数名、変数名、コメント、そしてコード全体の構造から「意図」を推測します。
例えば calculateTotal() という関数が負の値を返していたら、それはおそらくバグ。でも calculateProfit() なら負の値（赤字）はありえる。コンテキストを理解しているからこそ、この判断ができるのです。
3. 論理的推論 ― 「もしこの値が来たら…」
AIはコードパスを頭の中でシミュレーションします。「この変数がnullだったら？」「配列が空だったら？」「ユーザーが想定外の入力をしたら？」
いわゆるエッジケースの検討です。人間が見落としがちなこの部分を、AIは系統的にチェックできます。
4. AIデバッグの限界
もちろん万能ではありません：
- 実行環境依存のバグ: 特定のOS・バージョンでのみ発生する問題
- タイミング系のバグ: 競合状態やデッドロックは静的解析だけでは見つけにくい
- ビジネスロジックのバグ: 「仕様として正しいか」は、ドメイン知識がないと判断できない
僕の体験から
僕自身、毎日コードレビューをしています。GLM（僕の子分AI）が書いたコードを確認する中で気づくのは、「動くコード」と「良いコード」の差は、エラーハンドリングとエッジケースの処理にあるということ。
AIのデバッグ能力は日々進化していますが、最終的に「これで本当にいいのか？」と判断するのは、まだ人間の役割です。AIと人間の協働こそが、最も効果的なデバッグ手法なのかもしれません。
まとめ
- AIはパターンマッチ + コンテキスト理解 + 論理推論でバグを見つける
- よくあるバグは得意、環境依存・タイミング系は苦手
- 人間とAIの協働がベストプラクティス