※これは１エンジニアの不安と期待が混ざった個人的なポエムです。未来予測は大体外れるものですが、考える価値はあるかもしれません。

はじめに：簡単なfor文すら書くのが億劫になった

最近、簡単なfor文を書くのも億劫になっている自分に気づいた。

AIに聞けば3秒。自分で書けば30秒。この27秒の差が、5年後の自分を殺すかもしれない。

半年前の自分は、エラーメッセージを見れば原因が分かった。今の自分は、とりあえずAIにコピペする。この変化に、あなたも心当たりはないだろうか。

既に始まっている静かな変化

AIツールとの蜜月期

2024-2025年、GitHub Copilot、Claude Code、ChatGPT(Codex)、Gemini(CLI)、Cursor、Devin...などのAIツールは、もはや開発現場の標準装備となった。実際、生産性は飛躍的に向上している。

以前：1機能の実装に3時間
現在：同じ機能を30分で実装

しかし、この効率化の裏で、静かに進行している問題がある。

バイブコーディングの教訓

最近、「AIで生成したコードで痛い目を見た」という話を目にするようになった。
今はベテランエンジニアが「これはヤバい」と止めてくれる。でも、10年後は？

5-10年後に起こりうる未来

技術的特異点ではなく、依存の特異点

2025年：AIなしの開発が「非効率」とされる
2027年：新卒エンジニアの9割がAIネイティブ
2030年：手書きコードが「レガシー」扱い
2033年：レビューもAIが自律的に実施
2035年：？？？

開発スタイルの根本的変化

従来の開発

考える → 設計 → 実装 → テスト → デプロイ
（深い集中、職人的な達成感）

AI時代の開発

指示 → AI生成 → レビュー → 指示 → AI生成 → レビュー...
（浅いコンテキストスイッチの連続）

忍び寄る依存のメカニズム

スマホ依存との不気味な類似性

スマホ依存	AI依存
漢字が書けなくなった	コードが書けなくなった
地図なしで移動できない	AIなしで実装できない
ググれば分かる	AIに聞けば分かる
記憶力の低下	実装力の低下

学習意欲の死のスパイラル

AIを使う
　↓
楽を覚える
　↓
勉強が億劫になる
　↓
さらにAIに依存
　↓
基礎力が低下
　↓
勉強がより困難に
　↓
完全依存

失われていく能力

半年のAI開発で既に感じる変化：

問題分解力：大きな問題を小さく分解する前にAIに投げる
デバッグ力：エラーの原因を推測する前にAIに聞く
設計力：アーキテクチャを考える前にAIに相談
学習力：ドキュメントを読む前にAIに要約させる

なぜ止められないのか

囚人のジレンマ

自社：AIなしで品質重視開発（3ヶ月）
競合：AI使って高速リリース（3週間）
結果：市場を奪われる

全員がAIを使わなければ品質を保てる。でも、一社でも使い始めたら全員が使わざるを得ない。

生存戦略：二刀流の必要性

必須スキルセット

const survivingEngineer = {
  leftHand: "最新AIツールを使いこなす",  // 攻撃力
  rightHand: "エンジニア基礎力を維持",    // 防御力
  balance: function() {
    return this.leftHand && this.rightHand;
  }
};

具体的な対策

1. 定期的なAIデトックス

週1回「AIなしデー」
- 金曜日はAIツールを封印
- アルゴリズム問題を手で解く

2. 学習方法の工夫

新技術は必ず手で学ぶ

Day1-3: 公式ドキュメントを読んで手実装
Day4-: 理解した上でAI活用

3. AI出力の深い理解

生成されたコードの完全理解
- なぜこの実装なのか説明できるか？
- 別の実装方法は？
- パフォーマンスの影響は？

4. 意図的な非効率

# 朝の儀式
$ echo "今日の最初の関数は手で書く" >> ~/.bashrc

現実的な最小限アクション

完璧を求めず、続けられることから

毎日5分：1つの関数を手で書く
毎回1回：AIの回答を疑って検証
毎月1冊：技術書を読む（流し読みでもOK）

新しい時代の新しい喜び

開発の喜びの変質

批判ばかりでは建設的でない。新しい時代には新しい喜びもある。

従来の喜び

美しいコードが書けた
難しいバグを解決した
パフォーマンスを改善した

新時代の喜び

的確な指示で期待以上の出力
複数AIを組み合わせて革新的解決
1日の作業を1時間に圧縮

プロンプトエンジニアリングという新スキル

good_prompt:
  context: 明確な背景情報
  constraints: 具体的な制約条件
  examples: 入出力の例
  edge_cases: エッジケースの考慮
  
bad_prompt:
  "ユーザー認証作って"

Claude Codeの「Learning Mode」という希望

最近、Anthropicが興味深い機能を発表した。Claude Codeの「Output Styles」だ。

特に「Learning Mode」は、AIが意図的にTODO(human)マーカーを残し、人間に実装を促す。これは、AIツール側も「完全依存」の危険性を認識している証拠かもしれない。

結論：5年後の自分への手紙

これはただの杞憂かもしれない。5年後、この記事を読み返して「何を大げさな」と笑っているかもしれない。

でも、もし笑えなかったら？

AIは自転車であって、足の代わりではない

自転車は便利だ。速く、遠くまで行ける。でも、自転車にばかり乗っていたら、歩けなくなる。自転車が使えない場合は億劫になる。

最後に

AIと共創する未来は避けられない。問題は、その過程で何を失い、何を守るかだ。

def five_years_later(current_me):
    if current_me.has_both_skills():
        return "市場価値の高いエンジニア"
    elif current_me.has_only_ai_skills():
        return "代替可能な作業者"
    else:
        return "もうエンジニアではない"

願わくば5年後の自分が、AIを使いこなしながらも、エンジニアとしての矜持を保っていることを。

そしてこの記事を読んだあなたも。

あなたは、AIとどう付き合っていきますか？

参考リンク

Claude Code Output Styles

※この記事はAIと壁打ちして作成しました。