注意事項
本記事はOpenAIのDeepResearchをベースに執筆されています。記事で取り上げる3要素（独立性・創造性・外向性）は、生成AI時代のエンジニアにとって重要と考えられる要素の一部であり、今後さらに他の要素が追加される可能性があります。また、内容は執筆者が個人的に必要だと考える視点に基づいており、すべての組織や状況に適用できるものではない点をご了承ください。
近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの急速な発展により、ソフトウェア開発の現場は大きな変革期を迎えています。コードの自動生成やドキュメント作成など、これまでエンジニアが手作業で行っていた多くのタスクがAIによって自動化されつつあります。ガートナー社の予測によれば、「2027年までにエンジニアの80%がAIに対応するためスキルアップを必要とする」とされており[1]、企業にとってもエンジニア教育の見直しが急務となっています。
本記事では、生成AI時代においてエンジニアが身につけるべき3つの重要な要素「独立性」「創造性」「外向性」について解説し、企業がどのようにしてこれらの能力を育成すべきかを考察します。
1. 独立性 - AIと協働しながら自律的に開発を進める力
なぜ独立性が重要か
生成AIによって開発の自動化が進む中、エンジニアには「エンドツーエンドで開発を完遂できる独立性」が求められています。一部の標準的なコーディング作業やドキュメント作成はAIが代行してくれるため、エンジニアはより広範な工程を一人で担当することが可能になりました。マッキンゼーの調査によれば、生成AIが定型的な関数の補完やコードの自動ドキュメント化などの反復的作業を肩代わりすることで、エンジニアがより複雑なビジネス課題の解決や新機能開発に専念できるようになると報告されています[2]。
独立性を高めるための要素
AIコーディング支援ツールの活用
ChatGPTやGitHub Copilotなどの生成AIツールは、既に多くの開発者のワークフローに組み込まれています。これらのツールはボイラープレートコードの生成やリファクタリング支援によって即戦力の生産性向上をもたらします[3]。ただし、生成結果を検証・修正する監督能力も必要であり、単にコードを生成させるだけでなく、品質を評価する目を持つことが重要です。
さらに、より高度なAIコーディング支援ツールも急速に進化しています。例えば、Roo-Codeは開発者の意図を理解し、自ら考えてコードを生成する能力を持ち、複雑な機能実装も支援します。Cursorは開発環境にAIを統合し、コンテキストを理解した上でコード提案やデバッグ支援を行います。Windsurfはコードベース全体を分析し、アーキテクチャレベルの理解に基づいた提案を行うことができます。
これらの次世代AIコーディング支援ツールの特徴は、単にコード断片を生成するだけでなく、プロジェクトの文脈を理解し、エンジニアの思考プロセスを補完することにあります。こうしたツールを効果的に活用するためには、明確な指示を出す能力や、生成されたコードの品質と整合性を評価する批判的思考力が必要です。社内教育では、これらのツールを使った実践的なワークショップを通じて、AIとの効果的な協働方法を習得させることが重要でしょう。
フルスタックスキルの習得
一人のエンジニアが開発を完結させるには、フロントエンドからバックエンド、さらにはインフラまで幅広い知識が求められます。生成AI時代には従来にも増してフルスタックな技術理解が重要になっており[4]、特にDockerやKubernetesといったコンテナ技術、およびAWSやAzure等のクラウドサービスの基本を習得することで、AIが生成したアプリケーションを自力でデプロイ・運用できる体制を整えることが重要です。
また、最近注目されているBolt.newのようなAIプラットフォームも活用価値が高まっています。Bolt.newはWebアプリケーションの作成からデータベース接続、デプロイまでを一貫して行えるサービスで、生成AIとの組み合わせにより開発効率を大幅に向上させることができます。これらのツールを使いこなすことで、エンジニアはより短時間で高品質なアプリケーションを提供できるようになります。
さらに、Infrastructure as Code（IaC）も生成AIと相性の良い技術として注目されています。TerraformやAWS CloudFormationなどのIaCツールを活用することで、インフラ構成をコード化し、AIによる自動生成・最適化が可能になります。AIがインフラ設計の提案やコード生成を行い、エンジニアがそれを検証・改善するというワークフローにより、インフラ構築の効率化と品質向上を両立できます。これらのスキルを身につけることで、エンジニアは開発からデプロイまでの全工程を一貫して担当できる「真のフルスタックエンジニア」へと成長できるでしょう。
AIリテラシーと判断力
AIに任せる部分と自分で行う部分を見極める判断力も独立して仕事を進める上で重要です。経済産業省の報告書では、生成AIを使いこなすには「どのような場面でAIを利用すべきかを自分で分析して考える力」や「AIに適切な問いを立てる力」、そして「AIの出力を評価し批判的に吟味する力」が改めて重要だと指摘されています[5]。
2. 創造性 - AIを超える発想と洞察で価値を創造する力
なぜ創造性が重要か
生成AIの導入によって効率が向上した一方で、「人間ならではの創造性」をエンジニアが発揮することが一段と重要になっています。単調な作業はAIがこなしてくれる分、エンジニアは新しいアイデアの創出や課題の発見といったクリエイティブな領域に注力できます。AIを「発想のパートナー」として活用しつつ、自ら問いを立てて新機軸を導き出す力が求められています。
創造性を高めるための要素
AIを活用した設計プロセス
設計段階でChatGPTなどにプロンプトを与えてシステムのアーキテクチャ案を複数生成し、それらを評価・組み合わせるというアプローチが有効です。プロダクトデザインの分野では生成AIにより従来考えもしなかったようなデザイン案を含む多数のコンセプトを短時間で試せるようになっており[6]、人間の発想の幅を広げるツールとして機能しています。重要なのは、その中から「洞察に基づいて最適解を選び出す目利き力」です。
創造性を促進する組織的取り組み
シーメンス社では社内で「生成AIハッカソン」を開催し、各国のエンジニア70名以上が参加して生成AIの活用アイデアを競い合いました[7]。このイベントの目的は、チーム全体の生成AI知識を底上げするとともに、革新的なアイデア創出と協調的な問題解決を促すことにあり、実際にユーザー体験の向上や業務効率化につながる創造的なソリューションが多数生み出されています。
ハッカソンや社内コンテスト、アイデアソンを定期開催して「大胆な発想を引き出す場」を提供することも効果的です。加えて、例えば「1日/月は新技術やアイデア検証に充てる」などエンジニアの自主的プロジェクトを奨励する制度も創造性を育む上で有効でしょう。
3. 外向性 - チームや顧客と協働して価値を最大化する力
なぜ外向性が重要か
AIが技術作業の多くを自動化するようになると、エンジニアには「対人コミュニケーション力」すなわち「外向性」の重要性が今まで以上に増してきます。ある調査では93%の雇用者がエンジニア採用においてコミュニケーション能力の高さを重視するとされており[8]、企業が求める人材像は「一人でコードが書ける人」から「チームで価値を生み出せる人」へとシフトしています。
外向性を高めるための要素
伝える力の向上
技術的な内容を非技術メンバーや顧客にもわかりやすく説明できるよう訓練する必要があります。専門用語を噛み砕き、ビジネス上の価値に紐づけて語るスキルを磨くことで、エンジニアは自らのアイデアを社内外に伝播しやすくなります。
対話力・傾聴力の育成
異なる職種（例：マーケティングやカスタマーサポート）のメンバーとディスカッションする機会を意図的に増やし、相手のニーズを引き出す質問やフィードバックの練習をさせることが重要です。部署横断プロジェクトにエンジニアをアサインし、ユーザー視点での課題発見から解決策提案までを経験させるのも効果的な方法です。
顧客志向のコミュニケーション
Qualtrics社では、エンジニアリングチームに「カスタマーオブセッション（徹底した顧客志向）」を浸透させる取り組みを行っています。エンジニアが定期的にエンドユーザーと対話しフィードバックを得る機会を設け、その成果を評価・表彰する制度を導入することで、技術チーム全体が顧客目線で考え主体的にコミュニケーションを図る文化を醸成しています[9]。
まとめ：生成AI時代を勝ち抜くエンジニアの育成
生成AI時代におけるエンジニアの教育では、「独立性」「創造性」「外向性」という3つの要素を軸に据えて人材育成を行うことが重要です。ルーチンワークをAIが補完することで、エンジニアはより広い業務範囲と高度な課題に取り組めるようになります。しかしそのポテンシャルを最大限発揮するには、AIツールを使いこなし自律的に開発を進めるスキル、新たな発想で価値を創造するスキル、そして周囲と協働してそれを実現するコミュニケーションスキルのすべてがバランス良く求められます。
技術進化のスピードが非常に速い中で、エンジニア自身が主体的に学び続ける姿勢と、それを支える企業側の環境整備がますます重要だと指摘されています[10]。企業は単なる技術研修にとどまらず、継続的に学習・挑戦できる場を提供し、失敗から学べる風土を育むことで、エンジニアの成長を長期的に支援すべきでしょう。生成AIはあくまで「ツール」であり、それを使って何を生み出すかはエンジニア次第です。社内教育を通じて人間ならではの独創的な思考力や協働力を鍛えることで、AIと人間が補完し合いながらイノベーションを創出できる組織へと進化していくことが期待できます。
引用文献
[1] "Generative AI will Require 80% of Engineering Workforce to Upskill Through 2027" : r/LocalLLaMA. https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1fwq7mi/generative_ai_will_require_80_of_engineering/#:~:text=,upskill%2C%20according%20to%20Gartner%2C%20Inc
[2] "Unleash developer productivity with generative AI" | McKinsey. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai#:~:text=,within%20the%20integrated%20development%20environment
[3] "10 generative AI programming tools for developers" - LeadDev. https://leaddev.com/velocity/generative-ai-programming-tools-developers#:~:text=ChatGPT%20and%20other%20generative%20artificial,provide%20an%20instant%20productivity%20boost
[4] "The essential skills for developing Gen AI software". https://labs.sogeti.com/embracing-gen-ai-the-essential-skills-for-developing-gen-ai-software/#:~:text=highlights%20why%20full%20stack%20engineering,is%20more%20critical%20than%20ever
[5] "生成AIを活用したDX推進のためには主体的に学び続ける姿勢とその環境整備が重要だと指摘（ビジネス・レーバー・トレンド 2023年11月号）｜労働政策研究・研修機構（JILPT）". https://www.jil.go.jp/kokunai/blt/backnumber/2023/11/top_01.html#:~:text=%E3%80%8C%E5%95%8F%E3%81%84%E3%82%92%E7%AB%8B%E3%81%A6%E3%82%8B%E5%8A%9B%E3%80%8D%E3%82%92%E5%9F%B9%E3%81%86%E7%A4%BE%E5%86%85%E6%95%99%E8%82%B2%E3%81%8C%E9%87%8D%E8%A6%81%E3%81%AB
[6] "How to use generative AI in product design" | McKinsey. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/generative-ai-fuels-creative-physical-product-design-but-is-no-magic-wand#:~:text=From%20product%20packaging%20to%20car,faster%20than%20with%20traditional%20methods
[7] "Generative AI hackathon pushes the boundaries of innovation". https://blogs.sw.siemens.com/insights-hub/2024/11/05/generative-ai-hackathon/#:~:text=On%20October%2010th%20and%2011th%2C,push%20the%20boundaries%20of%20innovation
[8] "Growing Importance of Communication Skills in Engineering Roles". https://www.wecreateproblems.com/blog/importance-of-communication-skills-in-engineering-roles#:~:text=Furthermore%2C%20a%20survey%20by%20The,and%20engage%20with%20diverse%20teams
[9] "How These 12 Engineering Leaders Mastered the Art of Effective Communication" | Built In. https://builtin.com/articles/how-these-12-engineering-leaders-mastered-art-effective-communication#:~:text=What%E2%80%99s%20one%20key%20communication%20habit,and%20encouraged%20among%20your%20team