こんにちは。
この連載では、AIを活用したコーディングやエンジニアリングの最新動向について紹介してきました。
最終回となる今回は、AI時代におけるエンジニアのスキルとキャリアについて考えてみたいと思います。
🧠 AIが登場して変わったこと
AIがコードを書き、設計を提案し、テストまで生成するようになった今、エンジニアの役割は大きく変化しています。
従来の「手を動かしてコードを書く」から、
これからは「AIを活用して価値を生み出す」へ。
🛠 AI時代に求められるスキルセット
① プロンプト設計力（Prompt Engineering）
AIに正確な指示を出す力が重要です。
曖昧な指示では、期待通りのアウトプットは得られません。
❌ 悪い例：「ログイン機能作って」
✅ 良い例：「ユーザー名とパスワードを使ったログイン機能をPythonで実装して。セッション管理も含めて」
② レビュー力と判断力
AIが生成したコードをそのまま使うのではなく、
「本当に使えるか？」を判断する力が必要です。
- セキュリティ上の問題はないか？
- パフォーマンスに影響はないか？
- チームの設計方針に合っているか？
③ 抽象化と設計力
AIは具体的な指示には強いですが、
抽象的な設計やアーキテクチャの判断は人間の役割です。
- どんな構成がスケーラブルか？
- どこに責務を持たせるべきか？
- 将来的な変更に強い設計とは？
📈 AIと共に成長するキャリアパス
AIを使いこなすエンジニアは、今後ますます価値が高まります。
例：AI活用型エンジニアのキャリアモデル
| ステージ | 特徴 |
|---|---|
| 初級 | AIツールを使ってコード生成・補完 |
| 中級 | AIを活用して設計・テスト・ドキュメントまで支援 |
| 上級 | チーム全体でAI活用を推進、プロンプト設計や教育も担当 |
| リーダー | AI活用戦略の立案、技術選定、社内展開 |
🧭 採用におけるAIスキルの評価方法
採用の現場でも、AIスキルは新たな評価軸になりつつあります。
- プロンプト設計の経験
- AIツールの活用事例（GitHub Copilot、ChatGPTなど）
- AIを使った開発効率化の実績
- チームでのAI活用推進経験
ポートフォリオやブログでの発信も、非常に有効です。
📝 まとめ
AIはエンジニアの仕事を奪うのではなく、進化させる存在です。
AIと共に成長することで、より創造的で価値の高い仕事ができるようになります。
この連載が、AI時代のエンジニアリングを考えるきっかけになれば幸いです。