生成AIの登場によって、プログラミングの世界は確実に転換点を迎えています。
コードを書くという行為は、「手を動かす作業」から「意図を伝え、確認する作業」へと変わりつつあります。

この変化は単なる効率化ではありません。
プログラマーの役割、チーム構成、そして教育や技術継承のあり方そのものを見直す必要が出てきています。

生成AIによって変わりつつある開発現場

生成AIの普及により、開発現場では次のような状況が当たり前になりつつあります。

その結果、一人当たりの生産性は確実に向上しました。
少人数でもシステムが回るように見える場面も増えています。

この流れから、「もう多くのプログラマーはいらないのではないか」という判断が出てくるのも、不思議ではありません。

問題は「平常時」ではなく「何かあったとき」

ただし、この判断は平常時の姿しか見ていない可能性があります。

システム開発や運用では、次のような場面が必ず訪れます。

こうした場面では、コードや設計を深く理解している人間が必要になります。
生成AIは助言はしてくれますが、最終的な判断と責任は人間が負います。

理解できる人材を減らしすぎると、
「動いている間はいいが、壊れたら終わり」という非常に脆い状態になります。

ここで、教育の問題が浮かび上がります。

現在の若手エンジニアは、キャリアの最初から非常に便利な道具に囲まれています。

これは個人の問題ではなく、環境の問題です。
その結果、技術の仕組みや前提といった「根本」を理解する機会が減り、
想定外の事態に直面したときに対応できるかという不安が残ります。

生成AIは、いきなり答えを提示してくれます。
しかし、実務で本当に必要になるのは、次のような力です。

これらは、即答してくれるAIではなく、
「なぜそう考えたのか」「別の可能性はないか」と問い返してくれる存在から学ぶものです。

この役割を担えるのが、現場経験を積んだベテランエンジニアです。

技術継承の問題は、あらゆる言語・技術領域で起こり得ます。
しかし、その中でも特に影響が大きくなりやすい例として、C / C++ を挙げることができます。

C / C++ は今も、

といった、社会インフラや製品の中核で使われています。

一方で、

という特性も持っています。

COBOLが問題になった最大の理由は、「人がいなくなったこと」でした。
ただし、多くのCOBOLシステムは仕様が固定されており、
基本的には「止まる」「直せない」という問題が中心でした。

しかし C / C++ の場合は事情が異なります。

つまり、止まるだけでは済まず、壊れる・漏れる・誤動作するリスクがあります。

もし C / C++ の技術継承が断絶すれば、その影響はCOBOLの比ではありません。
社会インフラや製品そのものに、直接的な被害が及ぶ可能性があります。

こうしたリスクを防ぐために、ベテランエンジニアの役割はますます重要になります。

これは単なる作業ではなく、組織と社会を守る役割です。

生成AIは、人を減らすための道具ではありません。
人の能力を増幅するための道具です。

生成AI時代のプログラミングで本当に問われているのは、

技術を「使える人」ではなく、「支えられる人」を育て続けられるか。
それこそが、これからの最大の分岐点なのではないでしょうか。