iwashi / Yoshimasa Iwase
@iwashi86
NTTドコモビジネスでEM(育休中)。その他、早稲田大で非常勤講師、#fukabori#.fmの中の人、書籍翻訳者。
AI、マネジメント、Dev、PdM、Agile、HRに関する個人メモをポストしています。
発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。
Amazonアソシエイト・プログラム参加者。
参加 May 2009
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AIが生成したコードをリファクタリングすると、将来のトークン消費を抑えられることを調べているポスト。
・記事の筆者は、AIエージェントを使って約15万行のアプリを構築
・コードはClaude Codeなどに書かせ、人間はほぼレビューしなかった
・結果として、データアクセス層が17,155行の単一ファイルに肥大化した
・この巨大ファイルを対象にリファクタリングの実験を実施した
・AIエージェントには過去のセッションの記憶がないことを利用して、人間の学習効果に影響されない純粋な対照実験を行った
・具体的な手順として、まずはリファクタリングを1段階だけ進める
・その後、まっさらなAIに同じ機能追加を依頼し、トークン消費量を計測
・終わったら変更を捨て、次の段階に進む、という手順を繰り返した
・結果として、コードが整理されるにつれて機能追加時の入力トークン数が明確に減少
・今リファクタリングにトークンを投資すれば、将来のトークンコストを抑えられる
・AI駆動開発においても、リファクタリングには明確な経済的メリットがあるのでは
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