はじめに
こんにちは。
リンクラフト株式会社の村田です。
リンクラフトアドベントカレンダーの19日目を担当します。
僕は完全未経験からエンジニアになり、案件参画から約3ヶ月。
バックエンドAPIを数十本、画面でのAPI連携を何十本と実装してきました。
…と書くと聞こえはいいんですが、正直に言います。
これはAIがあるからこそのスピードです。
Claude Code（指示を出すとAIが直接ファイルを作成・編集してくれる開発支援ツール）を使っていて、
それを確認し、動かし、必要なら修正を頼む。そういう開発スタイルです。
そして最近、こんな不安を抱えています。
「AIなしでは開発ができない状態になっているんじゃないか」
何が一番怖いか。
バグ対応ができないこと？
レビューで答えられないこと？
いや、一番怖いのは、「自分は成長していないかもしれない」という感覚です。
この記事では、
- AIで初心者がここまでできてしまう現状と、その危うさ
- AIが書いたコードをどう意識して見ているか
- AIがあるからこそ見えてきた「本当に必要なスキル」
を書いてみます。
「AIを使って開発しているけど、このままでいいのかな…」と思っている方のヒントになれば。
AIで開発できてしまう現状と危うさ
まず、AIを使って何ができているのか。
- LaravelでバックエンドAPI数十本
- Next.jsで画面へのAPI連携何十本
- レビュー指摘の修正対応
未経験3ヶ月でこれだけこなせているのは、間違いなくClaude Codeのおかげです。
ただ、これを「実力」と呼んでいいのか。
僕の答えは、NOです。
少なくとも、今の自分にとってはそう思っています。
Claude Codeに「これ実装して」と言えば、AIがファイルを作って、コードを書いて、既存ファイルも編集してくれる。
僕はそれを確認して、動かして、OKなら終わり。
極端に言えば、そういう状態になりかねない。
問題は、次のような点です。
- エラーが出ても原因がわからない
- 「このコード何してるの？」に答えられない
- レビュー指摘の意味がわからない
こういう状態に陥りやすいということです。
「動いているから正しい」は危険な思考です。
たまたま動いているだけで、本質的には間違っている可能性もある。
AIは実装を肩代わりしてくれるけど、理解までは肩代わりしてくれません。
これが、僕が感じている「危うさ」の正体です。
AIの出力をどう意識して見ているか
ここが本題です。
AIを使うこと自体は悪くない。むしろ、使わないほうが非効率。
ただ、AIが書いたコードをそのままスルーしていると成長できません。
僕が意識していることを3つ紹介します。
1. コードを1行ずつ読む
「この行は何をしているのか？」
「この変数には何が入っているのか？」
「この関数は何を返しているのか？」
わからない行があったら止まって調べる。理解するまで次に進まない。
なぜやるか：これをやらないと「自分が書いたコード」にならない。借りているだけになる。
2. 「なんでこう書いたの？」と聞く
コードの意味がわかっても、「なぜこの書き方なのか」がわからないことがある。
そういうときはAIに聞きます。
ここで〇〇という書き方をしているのはなぜ？
他にどんな書き方がある？
なぜやるか：「なぜ？」を2回深掘ると効果的。1回目で「目的」、2回目で「設計意図」がわかる。
3. 自分で書いてみる
時間があるときは、AIが書いたコードを見ながら自分で書いてみる。
「同じ処理を、自分ならどう書くか？」
なぜやるか：書けなかった部分が「理解が足りていないところ」。そこを重点的に学べる。
AIを使って逆に学べたこと
皮肉な話なんですが、AIを使っているからこそ学べたこともあります。
設計パターンを知れた
AIが書くコードは基本的にきれい。
Repository層、Service層、Controller層の役割分担がしっかりしている。
「なぜ？」と聞いていくうちに、責務の分離やテストのしやすさを学びました。
コードの「良い書き方」を知れた
命名規則、エラーハンドリングの仕方。
AIが書くコードを見て「こう書くのがスタンダードなんだ」という基準を知れた。
知らない機能やライブラリを知れた
「こういう処理がしたい」と伝えると、知らないPHPの関数やLaravelの機能を使ってくれる。
そこから調べて、知識が広がりました。
独学でやっていたら、ここまで早く理解できなかったと思います。
AI時代に必要なスキルとは
AIを使って開発していると、「AIがやること」と「人間がやること」の境界が見えてきます。
AIが得意なこと
- 定型的なコードを書く
- ルールに沿った実装をする
- エラーを修正する
人間がやるべきこと
- 何を作るか決める — AIは「これを作って」と言われたら作れるが、「何を作るべきか」は決められない
-
品質を判断する — 動くコードと良いコードは違う。例えば：
- 命名は適切か？（半年後に読めるか）
- 責務は分離されているか？
- エラー処理は考慮されているか？
- テストしやすい構造か？
- 説明する — 「AIが書いたのでわかりません」では通用しない。責任を持って説明できる必要がある
まとめ：AIとの向き合い方
ここまでの話を整理すると、大事なのはこの4つです。
- AIが書いたコードをスルーしない — 1行ずつ読んで理解する
- 「なぜ？」を繰り返す — 書き方の理由を聞いて設計を学ぶ
- 自分でも書いてみる — 理解が足りない部分を明確にする
- AIに任せることと自分でやることを分ける — 判断と説明は人間の仕事
AIに頼りすぎるのは危険。でもAIを使わないのは非効率。
だから、目指すべきは「AIと共存できるエンジニア」。
AIを使って効率よく開発しつつ、書かれたコードの意味は理解している。
そういう状態を目指しています。
おわりに
未経験から3ヶ月、AIのおかげでここまでこれた。
でも「AIがないと何もできない」になるのは嫌なので、
書かれたコードはちゃんと読んで、理解するようにしています。
AIと共存しながら、自分の力も伸ばせるエンジニアになりたい。
この時代にエンジニアとして生きる以上、
「AIを使うかどうか」ではなく「AIとどう成長するか」を考え続けたいと思っています。
同じようにAIと向き合いながら悩んでいる人の、ひとつの参考になればうれしいです。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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