AI時代にコーディング面接が消えない理由
「もうコードはAIが書く時代だ」
「エンジニアという職業はなくなる」
ここ数年、こうしたエンジニアオワコン論をよく目にするようになりました。
実際、AIはすでにかなりの精度でコードを生成できるし、簡単な実装であれば人間より速く正確に行うことができます。
では本当に、エンジニアは不要になっていくのでしょうか。
この問いに対して、ひとつ興味深い事実があります。
トップ企業の採用は変わっていない
OpenAI やAnthropic のような、AI開発の最前線にいる企業。CodeXやClaudeのようなAIエージェントの進化は目覚ましく、私自身もエンジニアですが危機感を覚えながら仕事をしています。
彼らこそ「AIがコードを書く未来」を最も理解しているはずですが、
それでもなお、エンジニア採用ではコーディング面接を課しているようです。
単純に考えれば矛盾しているように見えます。
OpenAIやAnthropicがAIによるエンジニアの終焉を予測しているならば、人間にコーディングの試験をわざわざ課す必要はないはずです。
私は以下の2つの理由があるんじゃないかと考えています。
コーディング面接は「コードを書く力」だけを見ていない
コーディング面接は、単に「コードを書くスキル」だけを測っているわけではなくその背後にある、
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問題をどう分解するか
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抽象的な要求をどう具体化するか
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制約の中でどう意思決定するか
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バグや違和感にどう気づくか
といった思考と判断のプロセスを見ています。
例えば、「与えられた配列の中から重複を除いた上で、出現頻度が高い順に上位K個を返す」という問題があったとします。
この問題自体は、AIに投げればそれっぽいコードはすぐに返ってきますし、実際に動くことも多いでしょう。
しかし、面接で見られているのはその先です。
- 配列のサイズが非常に大きい場合、計算量は問題ないか？
- メモリ制約が厳しい環境ではどう実装を変えるか？
- ストリームデータ（逐次入力）だった場合はどうするか？
- 同頻度の要素があった場合の扱いはどう定義するか？
といった問いに対して、どう考え、どうトレードオフを取るかが問われます。
実際の開発では、「とりあえず動くコード」よりも、「制約の中で最適な設計を選べるか」の方がはるかに重要です。
コーディング面接は、その判断プロセスを短時間で可視化するための手段でもあります。
AI時代が出したアウトプットに責任を持てるか
AIはコードを生成できます。
しかし、そのコードが「本当に正しいかどうか」を判断する能力までは持っていません。
エンジニアをやっていればわかると思いますが、AIのコードはしばしば、
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一見正しそうに見える
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実際に動くこともある
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しかし設計が破綻している
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境界条件で壊れる
といった性質を持つかと思います。
つまり、それっぽくは動くが完璧ではないという状態が頻繁に発生します。ソフトウェアが大規模になればなるほどこれらの問題は顕著になってきます。
AI時代において、コーディング能力の価値は「自分で書けること」ではなくなりつつあります。
AIが出したコードを評価し、修正し、責任を持てることがAI時代のエンジニアのコーディングにおける価値の作り方だと私は思います。
コードを理解していなければ、
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何が良くて何が悪いのか分からない
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パフォーマンスの問題に気づけない
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セキュリティリスクを見抜けない
結果として、AIを使っているにも関わらず、質の低いアウトプットを量産することになります。
逆に、しっかりとコーディングを理解しているエンジニアは、
AIの出力を高速にレビューし、問題点を特定することで、圧倒的な生産性を発揮します。
この文脈で見ると、コーディング面接の意味は明確になります。
それは、「コードを書けるかどうか」を見ているのではなくAIのアウトプットに責任を持てるかどうかということだと思います。
だからこそ、AI時代になってもなお、コーディング面接は残り続けていると考えられます。
エンジニアの仕事はどう変わるのか
ここまでを踏まえると、エンジニアに求められる能力は大きく変わっているように見えてそこまで変わってないのだと思います。
これまではコードを書くことが中心でしたが、これからは
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問題を定義する
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設計を行う
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AIの出力を評価する
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意思決定に責任を持つ
という能力が必要になってきます。
そしてそのためにはコーディングやアルゴリズムの知識が今までと同様に必要になってきます。
コーディングやアルゴリズムの知識がいらないのではなくコーディングに加えてプラスαで求められる能力が増えたというのが正しいのではないでしょうか。
これからのキャリア構築
では、こうした「AI時代に求められるエンジニア像」は、実際の採用市場ではどのように評価されているのでしょうか。
私が開発したサービスでは企業ごとの面接プロセスや出題傾向、年収レンジを横断的に比較できるようにすることで、
・自分に必要なスキルは何か
・どの企業を目指すべきか
・どのレベルまで到達すればいいのか
を、より具体的に判断できるようになります。
投稿も匿名で3分でできるのでこの記事を見ているエンジニアの方は是非投稿をお願いします。
結論
エンジニアはオワコンではない。
むしろAI時代においては、技術に対する本質的な理解力と判断力を持つ人材の価値がこれまで以上に高まっている。
AIはコードを書くことができますが、そのコードに責任を持てるのは人間だけです。
今まで通りの学習のみを続けていけば良いわけではないですが依然としてコーディングを学ぶ価値は残り続けるのだと私は考えます。