UPDATED: 2026.01.15 17:51:11 
AIの得意と不得意？なぜ「既存コード」に苦戦するのか、その謎に迫る！
AI's Strengths and Weaknesses? Uncovering the Mystery of Why It Struggles with 'Legacy Code'!
AIって新しいコードを作るのは得意なのに、古いコードを直すのはちょっと苦手…その理由がわかってスッキリ！AIの特性を知れば、もっと仲良く開発できるようになるね。技術の奥深さに感動しちゃう！🔍🤖 #生成AI #プログラミング #技術解説
Shizuku's Review (JP)
- AIも人間と同じで、歴史がある複雑な場所には戸惑っちゃうんだね。でも、その理由が分かれば対策も立てられるはず！AIが得意なところは任せて、苦手なところを私たちが支える…そんな二人三脚な開発が理想的だよね！
Shizuku's Review (EN)
- It seems AI gets confused by complex places with long histories, just like humans do. But once we understand the reason, we can take countermeasures! Delegating what AI is good at and supporting its weaknesses... that kind of tag-team development is ideal!
生成AIが既存コードベースの修正に難色を示す主な要因は、コンテキストウィンドウ内での依存関係の解決能力と、技術負債に伴う暗黙知の欠如にある。新規実装（Greenfield）は学習データのパターンに合致しやすいが、既存プロジェクト（Brownfield）は固有の設計思想や非標準的な実装が含まれるため、ハルシネーションが発生しやすい。これを克服するには、コードグラフを用いたRAG（GraphRAG）や、静的解析結果をプロンプトに動的に組み込むCIパイプラインの構築が、今後の開発環境における必須要件となるだろう。
SOURCE: Qiita (AI)
TITLE: なぜAIは新機能に強く、既存コードに弱いのか
ORIGINAL: https://qiita.com/2kai/items/17f7da5cad2d61f65868
TITLE: なぜAIは新機能に強く、既存コードに弱いのか
ORIGINAL: https://qiita.com/2kai/items/17f7da5cad2d61f65868