こんにちは、とまだです。
「AIに仕事を奪われるのでは？」「プログラミングを学んでも意味がなくなるのでは？」
そんな不安を感じている方も多いのではないでしょうか。
今回伝えたいことの要点は、AI時代にエンジニアに求められるスキルが「実装力」から「上位スキル」へシフトしているということです。一言で言えば、エンジニアの役割が「実装者」から「テックリード」へと変化しているということになります。
この記事では、具体的にどのようなスキルの重要性が上がったのか、そして今から何を学べばよいのかを、私の実体験を交えて解説します。
忙しい人のために要約
この記事の要点を3つにまとめます。
- AI時代は「上位スキル（要件定義・言語化力・レビュー力・俯瞰力）」の重要性が増した
- エンジニアの役割は「実装者」から「テックリード」へ変化している
- AIは確率的な存在であり、人間が「何を作るか」を明確にし、検証することが必須
私が痛感した「要件定義力」の重要性
まず、私の失敗談を紹介します。
ある案件でAIに実装を任せたときのことです。「いい感じにUIを作って」という曖昧な指示を出しました。結果、AIは「一見動くけど微妙」なコードを出力しました。機能としては動作するのですが、ボタンの配置が直感的でなかったり、エラーメッセージが不親切だったり。
この経験から学んだのは、「AIに任せられるという油断が、確認スキップを生む」ということです。AIが賢いからといって、要件を曖昧にしたまま進めると、結局手戻りが発生します。
今では「先輩エンジニアに託す情報を想像して伝える」という意識で要件を整理しています。完成イメージ、想定ユーザー、避けるべき実装パターンなどを明文化してからAIに依頼するようになりました。
この経験を通じて、AI時代に求められるスキルが「実装力」ではないことに気づいたのです。
エンジニアの役割が変わった
AI駆動開発が普及し始めた今、エンジニアに求められる役割が根本的に変わりつつあります。
従来のエンジニア
従来のエンジニアは、自分でコードを書く「実装者」としての役割が中心でした。アルゴリズムを考え、コードを書き、デバッグする。そういった作業が日常の大部分を占めていたのではないでしょうか。
AI駆動開発時代のエンジニア
一方で、AI駆動開発の時代では状況が異なります。AIが実装を担い、人間は「何を作るか」を明確にし、AIの出力をレビューする「テックリード」の役割へとシフトしています。
私はAI駆動開発において「人間は『何を作るか』に集中し、AIは『どう実装するか』に集中する」という役割分担が最適だと考えています。
つまり、コードを書く速さや量ではなく、「何を作るべきか」を明確に言語化できる力が差別化のポイントになりつつあるのです。
重要性が増した「上位スキル」とは
「上位スキル」という言葉を聞いて、ピンと来ない方もいるかもしれません。具体的にどのようなスキルを指すのか、4つに分けて解説します。
要件定義力
まず最も重要なのが、要件定義力です。AIに何を作ってほしいのかを明確に伝える力と言い換えられるでしょう。
私はAI駆動開発において「要件定義が全て」と考えています。曖昧な指示からは曖昧な成果しか生まれないからです。「いい感じにして」では、AIは何が「いい感じ」なのか判断できません。具体的に「ボタンの色は青、配置は右上、クリック時にモーダルを表示」といった形で伝える必要があるわけです。
言語化力
次に、言語化力です。頭の中にあるイメージを正確に言葉で伝える力を指します。
エンジニアは従来、自分の頭の中で完結させてコードに落とし込むことが多かったのではないでしょうか。一方で、AIと協働する時代では、自分の考えを言語化してAIに伝える必要があるのです。これは、チームメンバーへの説明スキルにも直結するため、AI時代に限らず価値のあるスキルと言えるでしょう。
レビュー力
また、レビュー力も欠かせません。AIの出力を評価し、問題を見抜く力です。
AIは確率的に「それっぽい」コードを生成しますが、必ずしも正確とは限りません。そのため、AIが生成したコードを読み、意図通りに動作するか、セキュリティ上の問題はないかを確認する力が重要になるわけです。
俯瞰力
さらに、俯瞰力も重要性が増しています。プロジェクト全体を見渡し、技術選定や設計判断をする力です。
AIは局所的な実装は得意ですが、「このプロジェクト全体としてどうあるべきか」を判断することはできません。そのため、アーキテクチャの設計や技術選定といった上流の判断は、引き続き人間の役割となるのです。
ただ、これらのスキルは一朝一夕で身につくものではありません。日々の開発を通じて意識的に磨いていくことで、着実に向上していくでしょう。
AIの限界を理解する
AIは便利なツールですが、一方で限界もあります。この限界を理解しておくことが、AIを正しく使いこなすための第一歩です。
AIは大量のデータから学習し、確率的に「それっぽい」答えを生成する仕組みです。つまり、正確性を保証するものではありません。私は「AIの出力は確率的。検証は必須」と考えています。
「それなら結局、自分で書いた方が早いのでは？」と思う方もいるかもしれません。ただ、AIの強みは「大量のコードを短時間で生成できる」点にあります。人間が検証する範囲を限定しつつ、AIに実装を任せることで、全体としての効率は大幅に向上します。
そのため、AIを「完璧な実装者」ではなく「高速な下書き作成者」と捉えると、適切な期待値で活用できるのではないでしょうか。
AIは「一緒に働く」パートナー
冒頭で触れた「AIに仕事を奪われるのでは？」という不安について、改めて考えてみましょう。
私の見解としては、AIは仕事を奪う存在ではなく、協働するパートナーだと考えています。AIが得意なのは「大量のコードを高速に生成すること」であり、「何を作るべきか決めること」は依然として人間の役割です。
むしろ、AIの登場によって、人間にしかできない「判断」「意思決定」「創造」の価値が高まっているのではないでしょうか。AIをパートナーとして活用できるエンジニアは、これまで以上に価値のある存在になれると考えています。
まとめ
AI時代にエンジニアに求められるスキルについて解説してきました。
要点を振り返ると、AI時代はエンジニアの役割が「実装者」から「テックリード」へと変化し、要件定義・言語化・レビュー・俯瞰といった上位スキルの重要性が増しています。
AIは仕事を奪う存在ではなく、一緒に働くパートナーです。まずは「何を作るか」を明確に言語化することから始めてみてはいかがでしょうか。