はじめに
ここまで、AI活用の難しさについて書いてきました。
- 実装はAI、責任は人間という非対称性
- どこまでAIに任せるかという委譲ライン
- AIが得意なことと、人間が手放してはいけないこと
- 個人利用と業務利用の間にある大きな差
ここまで読むと、むしろ「そんなに難しいなら、AIは慎重にしか使えないのでは」と感じるかもしれません。
でも、それでもなお思うのは、AIを使わないという選択肢はもう現実的ではないということです。
今回は、その理由と、ではSEは何を変えるべきなのかを考えてみます。
今回書きたいこと
- なぜAIを使わない選択が難しいのか
- AIによって何が変わりつつあるのか
- SEが見直すべき力や姿勢
- これからの現場で求められそうなこと
それでもAIを使う理由
速さの差は、やがて無視できなくなる
AIを使う人と使わない人の差は、最初はそこまで大きく見えないかもしれません。
ただ、日々の小さな差は積み重なります。
- 調査の初動
- 実装のたたき台
- 文章化
- 観点整理
- リファクタリングの入口
こうしたところで少しずつ差がつくと、半年、一年単位ではかなり大きな開きになる可能性があります。
もちろん、速ければ正しいわけではありません。
ただ、速さそのものが無視できない競争力になりつつあるのは間違いないと思います。
変わるのは「実装のやり方」だけではない
AIの登場で変わるのは、単にコードを書く手段だけではありません。
- 調べ方が変わる
- 学び方が変わる
- 設計の進め方が変わる
- レビューの仕方が変わる
- ドキュメントの残し方が変わる
つまり、開発プロセス全体が少しずつ変わっていく可能性があります。
だからこれは、新しい便利ツールが一つ増えた、という話より、
SEとしての働き方そのものを見直す話に近いのだと思います。
これから重要になるのは「全部できること」より「どこを握るか」
AI時代になって、人間がAIと同じ速度で全部やることを目指すのは現実的ではありません。
むしろ重要なのは、どこを自分が握るべきかを明確にすることだと思います。
- 何を作るべきか
- どこまで任せてよいか
- 何を疑うべきか
- 何を残すべきか
- 何に責任を持つべきか
こうした判断の質が、これまで以上に重要になっていくはずです。
学び直すべきものも変わるかもしれない
これからのSEに必要なのは、単純に新しいツールの使い方だけではない気がしています。
たとえば、
- 問題を構造化する力
- 曖昧な要求を整理する力
- 判断基準を言語化する力
- 出てきた案の妥当性を評価する力
- チームで回る形に設計する力
こうした力は、AIが強くなるほど、むしろ価値が上がるかもしれません。
実装を知らなくてよい、という意味ではありません。
ただ、実装だけを磨いていればよい時代ではなくなってきているように感じます。
歴史的転換点にいる感覚は、たぶん間違っていない
いま現場でAIを使っていて感じる違和感や戸惑いは、単なる個人の迷いではなく、
働き方が変わる境目にいる感覚なのだと思います。
昔のやり方が全部間違いになるわけではない。
でも、そのままでは噛み合わない場面が増えてきている。
この感覚は、かなり多くの人が共有しているのではないでしょうか。
だからこそ大事なのは、焦って極端に振れないことだと思います。
- AIを全面的に信じる
- AIを危険視して使わない
そのどちらでもなく、
変化を受け止めつつ、自分たちなりの使い方を作ることが必要なのだと思います。
おわりに
AI活用には難しさがあります。
責任の問題もある。
説明の問題もある。
組織運用の問題もある。
それでも、使わないという選択肢は現実的ではありません。
だから必要なのは、AIに飲み込まれることでも、AIを拒絶することでもなく、
AIを前提にした仕事の進め方へ、自分たちの側を更新していくことなのだと思います。
いまはまだ過渡期です。
正解は一つではありません。
でも、だからこそ現場ごとの試行錯誤には価値があります。
皆さんは、AIによって自分の仕事のどこが一番変わったと感じていますか。
そして、これからSEに一番必要になる力は何だと思いますか。