はじめに
昨今のAIの成長は凄まじく、目を見張るものがあります。
しかしそれと同時に、自分がAIに完全に代替されてしまうのではないか。
実質的な失業はなくとも、AIオペレータになる日が来てしまうのではないか。
そんな不安が脳裏をよぎっている方も多くいるのではないでしょうか。私は不安で仕方ないです。
このような状況の中で、変わらず成果を出し続け、本当に必要とされる「できるエンジニア」になるためにはどうすればいいのか。私なりに色々考えた結果を書き連ねていきます。
AIの知識量は無限大
昨今、AIの活用方法に関して、日々の作業の中で発生した、知らないこと・わからないことを聞くためにAIを使用している、という方が大半を占めているかと思います。
実際、すでにAIの知識量は我々の想定を遥かに超えており、さらに応答速度も日々進化を重ねています。こういった状況では、もはや人間同士の知識量の差など仕事をする上では些事にすぎません。
そんな中でも変わらず会社に貢献し続けられる、いわゆる「できるエンジニア」になるためにはどうすればいいのでしょうか。
「できるエンジニア」とは
私は、「問いを作れる人」が今後も変わらず必要とされるのではないかと考えています。
前述の通り、知らないことをAIに聞いて実行するだけの人は、厳しい言い方をすると近いうちAIに取って代わられます。なんせAIにタスクを与えれば、自律的に最初から最後まで知らないことを調べて実行してくれるからです。
でも、「問いを作れる人」は、AIに代替されるリスクが限りなく低いです。具体例を挙げてみましょう。
悪い例
- 「この機能を実装して。」
- 「このエラーを直して。」
- 「この業務を効率化させる方法は？」
良い例
- 「〜〜という問題があり、そのためにこの機能を実装することを検討しているが、本当に必要なものか、他に方法はないか、調査して。このシステムのDBは〜で、APIは〜で、...」
- 「このエラーが、〜〜の操作をした時に発生したが、根本的な原因と対策を考えて。」
- 「この業務が、組織にこのような影響を与えているが、本当に必要な業務なのか、この業務を効率化させる価値はあるのか、効率化させる場合どのような手段があるか考えて。」
つまりどうすればいいのか
具体例からもうお分かりのことかと思いますが、「問いを作れる」と言うのはとどのつまり、物事の背景を理解し、その物事に対する適切なアプローチを設定できる人ということです。
そのためには、日々発生するタスクや問題に対して、広い視野を持って対応することが大切になってきます。例えばエラーが発生したら普通は「エラーの原因箇所がどこで、そのエラーを消すためにどう修正すればいいのか」を考えて動くことかと思います。
もう一つ上に進むためには、「エラーが発生したオペレーションは、業務上本当に必要だったものなのか。誤ったものではなかったか。エラー修正以外で解決方法はないか。」といった、普段自分では考えないような、いわゆる他の人の立場になって考えることが必要になってきます。
まとめ
これからの時代も、プロのエンジニアとして引き続き仕事をし続けるためには、以下のスキルがこれまで以上に必要になってくると考えています。ぜひ頭の片隅に置いておいてください。
- 問いを作る力
- 他の人の立場になって考える力
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