AIコーディングで「言語の壁」が消えつつある話

海外のHacker Newsで話題になっていた記事があります。「AIコーディングエージェントがプログラミング言語のバリアを取り除いている」という内容で、これがなかなか興味深いんですよね。

Rubyを10年間書いてきた開発者が、AIツールを使ってC、C++、Rustのプロジェクトにコントリビュートできるようになった、という話です。

「100時間以上の学習」が不要になる？

記事の著者Stan Lo氏は、Shopifyでruby/debugやIRBのメンテナーをしている方です。2014年から2024年までの10年間、ほぼRubyだけを書いてきたそうです。

それが2025年に入って、以下のプロジェクトにコントリビュートできるようになったとのこと。

• Sorbet（C++で書かれた型チェッカー）
• RBSパーサー（C言語）
• ZJIT（Rust製のJITコンパイラ）

普通に考えると、C言語やRustを「ちゃんと」書けるようになるには、かなりの学習時間が必要ですよね。英語圏では「100時間以上の学習が不要になる可能性がある」という言い方をしていて、これは個人的にもリアルな数字だと思います。

もちろん、「100時間かけて学んだ知識」と「AIに任せて動くコードを書けるようになった」は違うものですが、OSSにコントリビュートできるレベルには達せるというのは事実のようです。

使っているツール

Stan Lo氏が使っているのはCursorとClaude Codeだそうです。どちらもShopify内で推奨されているツールとのこと。

具体的なワークフローとしては：

1. やりたいことを自然言語で説明
2. AIがコードを生成
3. コンパイルエラーがあればAIに修正させる
4. テストを通す

シンプルですが、ここで重要なのは「言語の文法を覚える必要がない」という点です。

たとえばRustの所有権やボローイングの概念を「理論として理解している」必要はあるけど、細かい文法（ライフタイムの書き方とか&mutの位置とか）はAIが補完してくれる。そういう使い方ですね。

なぜ型付き言語が選ばれるようになっているか

ここで興味深い統計があります。GitHubの調査によると、94%のLLM生成コンパイルエラーが型チェック失敗だったそうです。

つまり、AIが生成したコードの間違いのほとんどは「型が合っていない」というもの。逆に言えば、型チェッカーが通れば、かなりの確率で正しく動くコードになっているということです。

この流れもあって、2025年8月にはTypeScriptがGitHubで最も使われる言語になりました。年間成長率は66%とのこと。

開発者がAIを使ってコードを書くようになると、自分の好みよりも「AIのミスを早期に発見できる言語」を選ぶようになる、という傾向が見えてきています。

AIは「ペアプロ相手」として捉える

Stan Lo氏は「AI as Complementary Pairing Partner」という概念を提唱しています。日本語にすると「相互補完的なペアプログラミング相手」でしょうか。

ポイントは以下の2点：

1. AIは完璧ではない - 間違った方向に進むこともある
2. 人間のレビューが不可欠 - メンターや経験者のコース修正が必要

これ、実際に使ってみるとわかるんですが、AIは「自信満々で間違ったコードを提案してくる」ことがあります。特に馴染みのない言語だと、それが間違いかどうか判断しにくい。

だから、AIに任せきりにするのではなく、最低限のコンセプト理解は必要です。Rustなら「所有権とは何か」「なぜこの設計なのか」くらいは知っておかないと、AIの提案を評価できません。

200コミット全部AI生成、という世界

Pragmatic Engineerというニュースレターで紹介されていた話ですが、Claude Codeの開発者の一人は「先月の200コミットすべてがAI生成」だったそうです。

Googleの主要エンジニアも「分散エージェントオーケストレーターを1時間で生成できた。去年1年かけて作ったものと同等」と報告しています。

これ、「コードを書く」という行為の価値が変わりつつあるということでもあります。

価値が下がりそうなスキル:

• 複数言語の文法に精通していること
• 定義済みチケットを素早く実装すること
• プロトタイピングの速度

価値が上がりそうなスキル:

• 技術的な意思決定ができること
• プロダクト視点で考えられること
• 既存コードベースを理解できること
• テストと品質管理

「コードを書ける」から「何を作るか判断できる」へのシフトが起きているように見えます。

注意点：バイブコーディングの落とし穴

ちなみに、AIに任せきりでコードを書くスタイルは海外でVibe Codingと呼ばれています。「ノリでコーディングする」みたいなニュアンスですね。

Vibe Codingには以下のリスクがあります：

• 動くけど理解していないコードが増える
• デバッグが困難になる（自分で書いていないから）
• セキュリティ上の問題を見逃す可能性

「言語の壁がなくなる」というのは事実ですが、「何も学ばなくていい」という意味ではないです。コンセプトの理解、アーキテクチャの判断、コードレビューの能力は引き続き必要になります。

まとめ

AIコーディングツールによって、プログラミング言語の「文法を覚える」という障壁は確かに低くなっています。Ruby10年の開発者がC/Rustにコントリビュートできるようになったという事例は、その象徴的な出来事だと思います。

ただし、これは「言語を学ばなくてよくなった」というより「学び方が変わった」と捉えたほうが正確かもしれません。文法の暗記よりも、コンセプトの理解と、AIの出力を評価する能力が重要になってきている、ということですね。

興味があれば、CursorやClaude Codeで馴染みのない言語を触ってみてください。意外と「書ける」感覚を味わえると思います。