大手ソフトウェア開発会社であるLaunchDarkly（ローンチダークリー）は、2026年版AIコントロールギャップレポートを発表した。このレポートでは、AIがコード生成の速度に及ぼす大きな影響を強調しており、エンジニアリングリーダーの94%がこの増加を認めている。AIの導入により、コードのスキャフォールディング、テスト生成、実装といったタスクを、以前は数日かかっていたにもかかわらず、わずか数分で実行できるようになった。しかし、デリバリーパイプラインの高速化にもかかわらず、本番環境の信頼性は同様の向上が見られないという。
レポートでは、回答者の91%が本番環境への変更のプッシュに対してより慎重になっていることも明らかになった。この慎重さは、構築と展開のスピードは向上している一方で、リカバリープロセスが追い付いていないことに起因している。レポートによると、チームの69%が少なくとも週に1回はロールバックまたはホットフィックスを実施しており、本番環境の問題を1時間以内に解決できるのはわずか12%だ。大多数のチームは、1インシデント当たり4時間から12時間かかる。このような出荷スピードとリカバリー時間の不一致は、特に予測可能性が低く、確定的な保証が少ないAI生成アーティファクトに依存するチームが増えるにつれて、フリクションを生み出している。
本レポートは、AI生成コードを安全かつ迅速にリリースするためには、チームが本番環境で制御を行う必要があることを示唆している。この制御には、リスクの軽減、実世界への影響の観察、システムの稼働中にリビルドや再デプロイを必要とせずに動作を変更する機能が含まれる。ランタイム制御が確立されていれば、チームはより小さな変更をより頻繁にリリースし、問題をより早期に検出し、インシデントが拡大する前に機能を停止または調整できる。
しかし、AIは新たな実行時リスクをもたらす。コンパイル済みコードに加え、モデルプロンプト、構成ファイル、パラメーター、埋め込みといった要素も出荷されるようになった。これらの要素は単独でテストするのが難しく、本番環境ではより動的だ。レポートによると、開発者の91%が、AI生成コードは人間が作成したコードと同等かそれ以上に、本番環境での問題を引き起こす可能性が高いと考えている。テストカバレッジ、静的解析、ピアレビューといった従来の安全対策は依然として有効だが、非決定論的な動作が本番環境に到達した場合、それらの保護は限定的なものとなる。チームには、デプロイ後に問題を特定、分離、修正するためのメカニズムが必要だ。これらのメカニズムがなければ、本番環境はデバッグ環境と化す。
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出典：LaunchDarkly
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