文化伝播：意識形態的な影響、潜移漫歩。 AIプログラミング：ソフトウェア設計を行わないため、手戻りが多くなる。

文化翻訳

当初のプロジェクトでは、英語、日本語、韓国語という3つの言語のみをサポートしていました。その後、「結局AI翻訳だから、色々な言語に対応した方が良いのではないか」と考え、フランス語、ロシア語、ヒンディー語を追加しました。その頃は問題に気づかず、プログラムが翻訳を実行する際に、過去のコードの問題により翻訳形式が正しくなく、保存された文章を再翻訳する必要がありました。

統計的な時間経過の警告が表示され、すべての翻訳が完了するまでに約20時間がかかりました。これは、ローカルでデプロイされている大規模なモデルであるためです。不要な言語をいくつか削除し、翻訳時間を短縮することを考えました。フランス語、ロシア語、ヒンディー語を削除しました。その時、何かがおかしいことに気づきました。なぜ当初選択した言語（日本語、韓国語）が、私の選択になっているのでしょうか？

世界人口の分布に基づいて見ると、これらの言語のユーザー層はそれほど多くありません。特に韓国語は、世界の利用人数は約8000万人に過ぎません。日本語はわずかに多い約1億2000万人です。一方、フランス語、ロシア語、ヒンディー語の利用人数はすべて1億人以上でした。

その時、言語のユーザー層が、言語の使用人数によるものではなく、文化翻訳の影響によるものであることに気づきました。韓国と日本の文化は世界的に広範な影響力を持っており、特にアジア地域で顕著です。K-pop、アニメ、映画などの文化製品は大量のファンを引き付け、これらのファンは自然と関連する言語にも興味を持つようになりました。

プロジェクトの成長を振り返ると、幼い頃によく日本のアニメや漫画を見ていましたし、大人になった今では多くの韓国映画やドラマを見ました。そのため、プロジェクトの設定時の初期言語を選択する際に、無意識のうちにこれらの馴染みのある言語を選択してしまいました。

ソフトウェア設計とAIプログラミング

翻訳助手は当初、単なるシンプルなツールに過ぎなかったが、Claude4のコーディング能力を体験してから徐々に機能が拡張され、文章翻訳、タグ翻訳などのモジュールが追加された。機能が増加するにつれて、コードの複雑さもそれに伴って上昇した。AIがコードをリファクタリングしてディレクトリ構造をより明確にしたことは確かだが、新機能の拡張やバグ修正時には、AI生成されたコードには繰り返し問題が発生することがある。

AIはコード生成において、全体的な構造と設計理念に対する理解に欠けている。既存のコードに基づいて修正や拡張を行うことが多く、既存モジュールの有効な再利用をできていないため、コード冗長性が生じることがある。毎回、重複コードを手動で削除する必要があり、これは無意識のうちに開発コストを増加させている。

さらに、AI生成されたコードは文法的に正しくても、論理と設計において問題がある場合がある。例えば、別のプロジェクトでプロンプトをわずかに調整しただけで、生成されるウェブページの構造が完全に異なり、一貫性がない。これは初期段階における合理的な設計の欠如、機能の追加が随意な積み重ねによるものであり、コード構造が混乱していることを反映している。

これはまた、ソフトウェアエンジニアリングの核心的な経験は依然として無視できないことを私たちに思い出させる。適切な設計は返工を減らすだけでなく、コードの保守性と拡張性を向上させることができる。AIは強力なツールであるものの、システム設計に対する人間の深い理解と計画を代替することはできない。