「技術的負債が開発時間の4割をドブに」 保守性が高いコード、5つの特徴と確保手法:変数名「w」はNG、どうすればいいのか?
JetBrainsは公式ブログで、コードの保守性とは何か、現代のソフトウェア開発においてなぜ重要なのかを解説した。
JetBrainsは2026年5月11日(米国時間)、コードの保守性(Maintainability)とは何か、現代のソフトウェア開発においてなぜ重要なのか、保守性が高いコードの5つの特徴、保守性を確保するための手法5つなどを解説したブログ記事を公開した。
コードの保守性とは何か?
記事によると、コードの保守性とは、「ソフトウェア開発の基盤となるコードの理解、適応、修正、改善の容易さ」を指す。コードの持続性(Sustainability)や管理性(Manageability)と表現されることもある。
保守性を追求する目的は、どの開発者も誤ってエラーを混入させたり、過去の複雑な作業の解読に多大な時間を費やしたりすることなく、効率的かつ安全に編集できる、長期的な耐久性を持つコードを作成することにある。
コードの保守性が高いソフトウェアは、適応や更新が容易であり、結果として運用寿命が長くなる。一方、保守性が低いソフトウェアは、コード変更にかかる時間、労力、コストが増加し、エラーやバグのリスクも高まる。
コードの保守性はなぜ重要なのか?
クリーンで保守性の高いコードは、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC:Software Development Life Cycle)の速度、コスト、品質を向上させる。逆に保守性が低いと、深刻な技術的負債が発生し、開発者の時間の最大42%が浪費される可能性がある。
JetBrainsは、良好な保守性を確保する主なメリットとして、以下を挙げている。
- コードの修正や変更がより容易になる
- エラーをより迅速に特定、修正できる
- 新任の開発者のオンボーディングがより円滑になる
- 安定したスケーラブルなコードベースを実装できる
- コードの修正や更新にかかる時間を減らし、将来の開発コストを削減できる
保守性の高いコードの特徴
保守性の高いコードには、以下の5つの特徴がある。
1.可読性が高い
明確かつ簡潔で、曖昧さが最小限に抑えられており、論理的な構造を持つ。
2.モジュール化されている
安全に変更できるように、独立したモジュールに分割され、各モジュールが単一の役割を持つ。
3.テストが容易
良好な保守性は、個別コンポーネントのテスト、単体テスト、統合テストのいずれにも役立つ。
4.一貫性がある
コードベース全体で統一されたコーディングスタイルとデザインパターンが用いられている。
5.シンプル
設計と実装において不必要な複雑さを避けている。
コードの保守性を確保する5つの手法
JetBrainsは、保守性に悪影響を与えるコーディングおよびアーキテクチャ上の29の重大な弱点を指摘したConsortium for Information & Software Quality(CISQ:情報&ソフトウェア品質コンソーシアム)に言及し、これらの弱点を避けて保守性の高いコードの特徴を維持する手法として、以下の5つを推奨している。
1.一貫した命名規則を使用する
変数名は、意味があり、自己説明的なものを作成する。例えば、汎用(はんよう)的な「w」よりも「width」の方が好ましい。
2.有用なコメントを追加する
プログラムの各部分の目的や根拠を明確に定義したコメントを追加すれば、将来の開発者の助けとなる。
3.ドキュメントを整備する
設計書、ユーザーマニュアル、APIレファレンス、READMEファイルなどのドキュメントを整備することで、新しい開発者を支援し、既存の開発者への依存を減らすことができる。システムの進化に合わせてドキュメントも最新に保つ必要がある。
4.テストを自動化する
自動テストは、コードがクリーンで正常に動作し、変更後も引き続き機能することを保証する。JetBrainsは、新しいコードが追加されるたびに自動でテストを実行するようにCI(継続的インテグレーション)を設定することを推奨している。
重要な自動テストには、個々のコンポーネントを対象とする単体テスト、さまざまな部分が連携して動作することを確認する統合テスト、極端なケースや想定外の挙動を検証するエッジケーステストがある。
5.静的コードレビュー
静的コードレビューによって、エラーや問題を早期に発見でき、実行前にコードの品質、保守性、セキュリティを改善できる。定期的なレビューは、チーム内での知識や知見の共有も促進する。
静的コード解析が果たす役割
JetBrainsは、静的コード解析は、コードの保守性を重視する文化を醸成する上で、不可欠なツールだと強調している。CISQが特定した29の重大な弱点のいずれかを検出し、早期に修正して、リスクを低減するのに役立つという。優れたコード品質ツールを使えば、企業はコーディング標準を徹底し、開発者はクリーンで保守性の高いコードを作成、提供できるとしている。
JetBrainsによると、静的コード解析によって以下のことが可能になる。
- 複雑で長い関数など、コードの潜在的な問題点を特定する
- よりクリーンでシンプルなコードを最初から書くことを奨励する
- コーディング標準の順守を確保する
- 開発中に継続的なレビューとフィードバックを提供する
- 実行前にコードを改善することを優先し、技術的負債を削減する
JetBrainsは、保守しやすいクリーンで明確、簡潔なコードを最初から書くことが、ソフトウェアの信頼性確保に不可欠であり、コードの保守性に注力することで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じて、時間、労力、コストを節約できると締めくくっている。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
関連記事
面倒で難しいコード “こそ”、AIに書かせては? 「生産性が高まるAIコーディング」の始め方
AIコーディングは、開発者から「書く苦労」を奪う代わりに「判断と責任」を課そうとしている。ベテランエンジニアのI氏に、AIが開発者個人にもたらす変化と、この先の向き合い方について尋ねた。
コーディングは高速化も「週7時間がムダ」に AI時代に「伸びるチーム」と「崩れるチーム」を分ける要因
生成AIによるコーディング支援が開発現場で日常化する中、新たな課題も浮かび上がっています。その詳細をまとめ、今後の開発現場、そして開発者に求められる能力・役割を考えます。
大規模開発に人間が必要な理由――AIと人間の大きな違い
生成AIの普及で「エンジニア不要論」がささやかれるいま、エンジニアの真の価値はどこに宿るのか。現場の視点からエンジニアの存在意義を問い直す。
ソフトウェア開発への生成AI導入で現場が疲弊 どう対応すればいいですか?
生成AIをソフトウェア開発現場に取り入れる取り組みが広がっていますが、実際にやってみると現場がかえって疲弊してしまうなど、さまざまな問題に遭遇します。第3回は、開発へのAI導入で発生しがちな課題と個人、組織レベルの対応策を説明します。
Javaのオブジェクト指向の要、カプセル化と継承をGitHub CopilotのAgentモードも使って理解する
対話型AI(人工知能)にアドバイスを受けながら進めるJavaプログラミングの入門連載。今回は、オブジェクト指向の要といえるカプセル化と継承を学習します。クラス構造の隠蔽と公開、クラスを再利用する方法について理解しましょう。
