この記事は？
この記事は、ChatGPTなどAIが進歩し、エンジニアが主業としてきたコーディング領域をAIでできるようになっても、まだエンジニアとして活動できる理由を説明します。
1. まだまだAIが返す情報の精度が低い
筆者はエンジニアとして、インフラやバックエンド実装など行い、ChatGTP4など最新の生成AIにそれらの相談をすることもありますが、返す情報はまだまだ精度が低く、最終的にはGoogleで調べたり、コードを見たり、チームメンバー間で話し合ったりして人間が解決することが多いです。また、会社特有の開発事情をAIが汲み取ってくれるわけではない(例えば、社内が昭和くさく、調整や会議が多いことを考慮してほしいとか、メンバーの感情面を汲み取ってほしいなど)ので抽象的なことに対する壁打ちとして使うのが精一杯です。これらの部分は、自身が開発や組織的な政治に長けてやっていく他現状はない印象です。
2. 細かい部分を調整したいニーズ
1とも被りますが、開発では往々にして細かい部分を調整しつつ実装していく必要があります。例えば、テストコードなどは正しく書かないと、品質管理できないが生成AIでテストコードを実装させ、それが間違っていると、おおむね合っているが一部間違っていて、品質管理に欠陥が出てしまいます。そう言った細かい箇所は技術的にも難度は高いが、間違うとどこかが(テストの場合は品質管理が)命取りになるので意外と重要度は高いと思います。
3. AI以外の部分で生き残っていける
単純なマークアップでのコーディングなど、そう言った単純作業に関してはAIに任せ、エンジニアとして磨いてきたロジカルさや人脈を活かして生き残っていく方法もあると思います。例えば、フロントエンドであればSEOを追ってきているため検索最適に強いことで、デジタルでの集客に活かせる部分は大きく、人を集めることはビジネスの要であるため優位に働いたり、エンジニア以外にも転換可能なスキルは多いです。特に直接人を集めることは、機械がまだ不得意な人間との折衝部分も絡むので、勝機があると言えます。
4. 作業効率で色々なことに時間を割ける
1.でAIの限界について述べた一方で、ChatGPT4などのAIを使えば、知らない言語について基礎を教えてくれたり、情報を集約してくれるので、今まであちらこちらで調べていたことの時間短縮になり、作業効率ツールなどの時間短縮ツールの作成まで教えてくれるので、多方面で時間短縮になります。最近ではエンジニア以外も複業している人は多く、筆者も、接客をしながらエンジニアをしていた時期がありましたが、こういったAIの恩恵による時間短縮で色々なことに時間的余裕を持って挑戦しやすく、エンジニア以外にもバランスよくスキルに投資できるので、心配なくエンジニアも並行できると言って良いでしょう。
終わりに
この記事では、AIが進歩してもエンジニアを続けられる理由を説明しました。将来が心配なエンジニアは参考にしてみてください。