はじめに
これまでもAIは補助的に使っていたが、初めてのPython案件でAIエディタ（Kiro）を本格的に使い始めてから、明らかにAIとの距離感が変わった。
「便利だから触る」という段階から、「仕事の中に普通にあるもの」という立ち位置へ。
そこで感じた働き方の変化と、エンジニアとしてどう向き合っているか2年目の私が感じていることをつらつら書いてみる。
読む力が主役になり、書く力が一歩下がる
AIを使っていて一番強く感じるのは、コードを「書く」時間よりも「読む」時間の方が圧倒的に長くなったことだ。
初めてのPython案件ということもあり、知らない書き方も多い。そのため、自分がゼロから書くより、一度AIにドラフトを作らせた方が早い場面が増えた。
その結果、「AIが書いたコードを読めば意味はわかるが、同じものを自分ひとりで書けるかと言われると自信がない」という不安を感じることがある。
これは英語学習における「リーディング（読める）」と「ライティング（書ける）」の関係に近い感覚である。
AIのおかげでさらっとコードが出てくる便利さに、たまに複雑な気持ちになることもある。しかし、書く量は減っても、読む量が増えることで理解の密度は高まっている。手を動かしていないのに、頭を使う時間は以前より増えているという不思議な感覚だ。
「AIに任せる」のではなく「判断して仕上げる」
もちろん、AIが常に正しいわけではない。
AIが出してきたコードを読む、判断する、修正して戻す……という工程は人間がやる必要がある。
そのため、現在は以下のようなスタンスに落ち着いている。
- AIにドラフトを作らせる
- 自分の判断で修正し、仕上げる
AIとのやり取りは、修正しては戻り、また別の修正をして……と、気づけば最初の話題に戻ってしまうような泥臭い場面も多い。
しかし、書く量が減ったからといって思考が薄くなるわけではなく、むしろ「なぜそうなるのか」を深く考える時間は増えているように感じる。
自分の「説明の癖」をAIに可視化してもらう
タスクを進める中で、「以前にも似たような指摘をAIにしたな」と思う瞬間が増えてきた。
これはAIの理解力が低いというより、自分の指示（プロンプト）において、毎回つまずくポイントが決まっているからだと気づいた。
- 条件が曖昧になりやすい部分
- 前提知識を補わないとズレる部分
- 構造を明確にしないと誤解される部分
こうした「よく噛み合わなくなる場所」が見えてきたため、最近はそれらをまとめて 「次回のプロンプト用に整理して」とAIに頼むようにしている。
自分の説明の癖や、抜けやすい前提条件が可視化されることで、やり取りの精度が上がってきた。自分がどこでつまずきやすいのかを、AI経由で客観的に把握できている感覚がある。
デザイン領域にはまだ課題がある
ロジックの実装とは異なり、フロントエンドのデザイン領域ではまだズレが大きいと感じる。
AIが認識している「見えている画面」と、こちらの想定する「実際の画面」が噛み合わないことが多い。ファイルを読ませたり構造を説明したりすればある程度までは作ってくれるが、CSSの細かい意図やニュアンスまでは完全には伝わらない。
このあたりは、AIの得意・不得意が明確に出る部分だと感じている。
まとめ：AIと働くのは派手ではないが、思考は深まる
AIを使うと開発スピードは上がるが、魔法のように一発で終わるわけではない。
「読む、直す、また読む、また直す」という静かなループの中で仕事は進んでいく。
そのプロセスの中で、ゼロから手で書くよりも深く理解できる瞬間がある。
最初の案を出してもらい、自分の頭でロジックを追いかけ、気になるところを直していく。この過程で、理解が立体的になっていくのを感じる。
「手で書く理解」から、「思考で深める理解」へ。
AIに全てを任せるわけでも、自分一人でやるわけでもない。その間のバランスを取りながら、今後もより良い使い方を探していこうと思う。