AIによるコード生成が開発現場に広がる中、生成後の検査コストが膨らむ問題が浮き彫りになっています。Sonarの2026年開発者調査によると、コミットされたコードの42％がAI支援によるもので、そのうち約29％は人間のレビューを経ずにマージされています。この傾向は開発速度の向上につながる一方で、静的解析やセキュリティスキャンなどの検査作業が追いつかず、かえって開発者の負担が増えるリスクがあります。

こうした課題に対応するため、専門家が提唱しているのが「AI組み立てモデル」です。このアプローチでは、AIに毎回コードを一から書かせるのではなく、あらかじめ検証済みのコンポーネント（ボタン、フォーム、テーブルなど）を再利用し、必要な設定だけをAIに任せます。これにより、アプリごとの重複検査が減り、全体の検査コストや致命的バグのリスクを低減できます。

特に金融や医療など規制の厳しい分野では、開発プロセスの説明責任が重く、生成コード全体の検査では負担が増大します。AI組み立てモデルでは「検証済み部品の利用＋生成部分の限定確認」という形で説明可能になり、コンプライアンス対応も容易になります。専門家は、議論の焦点を「どう検査するか」から「どれを生成しないか」に移すことが今後の鍵だと指摘しています。