GitHub CopilotなどのAIツールは、構造体の定義やそれに関連するボイラープレートコード（定型文）の生成が非常に得意だ。「ユーザー情報を表す構造体を作って」と指示すれば、一瞬で完璧なコードが出力される。
しかし、ここに落とし穴がある。AIはデータの「意味的つながり」は理解できても、ターゲットとなるシステムのメモリ制約や、ネットワーク通信時のシリアライズ（データ変換）の効率までは考慮してくれないことが多い。
AIが生成した構造体をそのまま使い続けた結果、通信データ量が膨れ上がったり、セキュリティホールが生じたりする事例が後を絶たない。人間が構造体の本質を理解し、AIのアウトプットを監査する眼を持つことが、これまで以上に強く求められている。
