最近、ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）を業務で使う機会が増えた方も多いのではないでしょうか。
自分もその一人で、日常のタスクやちょっとした調べ物、文章の構成補助など、LLMにずいぶん助けられています。
でも、その便利さを実感すればするほど、ちょっとした不安が頭をよぎることがありました。
「このまま進化していったら、エンジニアの仕事ってどうなるんだろう？」
「自分の仕事も、そのうち全部AIができてしまうんじゃ…？」
そんな疑問や不安をきっかけに、LLMと人間の役割分担、これからの働き方について書いたのがこちらのブログ記事です。
LLMと人間の最適協業：それぞれの得意分野を活かす未来の働き方
記事で書いたことの概要
ブログでは、以下のような構成で整理しています：
1. LLMの得意な領域
LLMはとにかく大量のデータ処理や文章生成が得意で、以下のような業務はかなり高精度でこなせます。
- 文章の整形、要約、翻訳
- コード生成、リファクタリング提案
- 検索、知識の補完
2. でも、LLMが苦手なこともある
例えば…
- 文脈を超えた「共感」や「空気を読む力」
- 新しい発想、アイデア創出（創造性）
- 倫理的判断、最終責任の判断
こういった領域では、やはり人間にしかできない価値が残るのでは？と感じています。
3. 「人間がやるべきこと」はむしろ明確になった
LLMと“仕事を取り合う”というよりは、
LLMを最大限に活かしつつ、人間が何に集中するべきかを見直すことが大事だと考えるようになりました。
読者への気づき共有
この記事を通して得た自分なりの気づきを、以下にまとめておきます：
- AIに奪われる仕事ではなく、AIに“任せられる”仕事と考えるべき
- 自分がやっている仕事の中で「LLMで代替可能な部分」「判断が必要な部分」を分けてみると、業務の最適化が見えてくる
- LLMはもはや「ツール」ではなく、「チームメンバー」的な存在になりつつある（≒使い方を理解すれば“強力な相棒”になる）
読んでほしい方
- ChatGPTなどを仕事に取り入れ始めている方
- LLMとの付き合い方を模索している方
- 「AIに負けないキャリア」を考えている方
業務効率だけでなく、エンジニアとしての価値や立ち位置を見直したい方にとって、ヒントになる内容になっていると思います。
最後に
僕自身、このテーマについて考え始めたことで
「AIを怖がる」のではなく、「どう使いこなすかを考える」フェーズに入れた気がしています。
同じようなモヤモヤを抱えている方がいれば、ぜひ読んでみてください
LLMと人間の最適協業：それぞれの得意分野を活かす未来の働き方