エンジニアのonumaroです。

2025年の今、
「AIがコードを書くからエンジニアは不要」といったような見出しをよく目にするようになりました。

現場で毎日開発をしている私自身も当然他人事ではなく、進化し続けるAIにワクワクしつつも、
・この業界はなくなるのか？
・ここまで磨いてきた技術は不要になるのか？
・自分の価値はどこにあるのか？
など、これまでは想像しなかった課題を突きつけられているような危機感を感じております。

もしかして、
「エンジニアは不要なのか？」
そんな馬鹿な、、、、、

ということで本記事では、
「エンジニアは不要なのか？」という問い(課題)に対して、私なりの視点と情報（対談・研究結果等）をもとに答えを探っていこうと思いますので、最後までお付き合いいただければ嬉しいです

エンジニアは不要なのか？
現在のAIはどこまでできる?

早速ですが、
2025年時点で、コードの一部は既にAIが記述する時代になりました。

「コードを書く」工程の自動化が進み、
これまでは習得するのに膨大な時間を要するアプリ開発が、
経験の浅いエンジニアでも簡単なTODOアプリのようなものから、少し複雑なSQL文など、
チャット形式でお願いするだけで、あっという間に生成されるというのが現在の生成AIの能力です。

こうした背景から、
「コードが書ける＝価値」の時代が終わりつつある、、、
という実感が、昨今の「エンジニアは不要説」を生み出しています。

一方で、「どんなコードを書くべきか／書かないべきか」の判断は、
なお人に依存しており、
ここが今回の「エンジニアは不要となるのか！？」の答えの本質だと私は考えています。

端的に結論を申し上げますと、
判断できるということ自体が必要な限り「エンジニアは不要ではない」と私個人は思っております。

しかし、
これだけではイチエンジニアの「こうであって欲しい」という願望を含めた感想、
自身の保身バイアスがかかったポジショントークとなってしまうため、
次の節では「なぜエンジニアは不要ではないのか」について、
より焦点を当て、根拠となる理由も添えてお伝えしていきます。

2. 「不要」ではない根拠：現役トップエンジニアの視点

まずは、私の尊敬するエンジニアで、
エンジニア業界だけではなく、あらゆるビジネスパーソンから評価をされた『世界一流エンジニアの思考法』の著書でもある牛尾 剛さん(Microsoft Azure Functionsの現役シニアエンジニア)の対談で、
次の点が繰り返し強調されています。

・AI時代でもエンジニアリング知識は不可欠

・AIを「操作・制御」し、正しく意思決定する力が鍵

・生成物の正否を見極めるために背景・仕様・設計・副作用・セキュリティまで踏み込む
→ いわゆる 「ディープコードリーディング」 の重要性

※ディープコードリーディングとは、ソースコードの意図や背景にある設計思想を深く理解するために、コードの表面的な内容だけでなく、その構造や動作を頭の中で再構築する高度なコード読解能力のこと

参考サイト(YOUTUBE):【世界一流エンジニアのAI開発】「AIでエンジニア不要になる」の真相 / 1.5万人レイオフの裏側 / 鍵は”ディープコードリーデング” /世界一流エンジニアたちの習慣と共通点）

また、
単に「生成させる」のではなく、
生成物の正否を見極めるために、「背景・仕様・設計・副作用やセキュリティ」まで踏み込んで理解する姿勢が不可欠(ディープコードリーディング)ともおっしゃっており、
私自身もこれには強く共感をしています。

つまり、
いくら指示した物を成果物として出してくれる魔法みたいに便利なものがあっても、
その指示を
・的確に伝えれるか？
・伝えられるだけの理解をしているか？(姿勢があるか)
・成果物に対して成否を決めるだけの成熟した知識と判断能力があるか？
が伴っていないと魔法みたいな便利なものがあっても役に立たないということです。

ここで1つケーススタディとして、
未成熟な作り手が便利機能に頼り、仕様の理解を怠ったことによる弊害について紹介します。

魔法の調理器具、その名もAIクッキング
——“仕様の理解・解像度”が低いと、ハヤシライスが出てくる

想像してみてください。
お店には「自動で、与えた指示どおりに料理を作る機械（AI）」＝AIクッキングがあります。

ある日、お客さまが「カレー」を注文しました。
新人の受付担当者はカレーをよく知らず、メニュー写真から「茶色でご飯にかけるもの」と理解して、AIクッキングにそのまま指示します。

AIクッキングは言われたとおり「茶色でご飯にかけるもの」を作りました。 ところが提供した料理はハヤシライス。お客さまは怒って帰ってしまいました。

なぜ怒られたのか？
カレーもハヤシライスも「茶色でご飯にかけるもの」という見た目の共通点はありますが、料理としては別物だからです。

ここでの本質的な問題は、“知らないこと”そのものではありません。
「知らない対象物の作成に対し、その仕様を理解し、調べて把握し、的確な指示を出す努力を省いたため、生成物の正否を見極められなかった」
ことにあります。

また、
巷では当たり前のように「AIで〇〇%生産性が上がった！！」と騒がれていますが、
その実態はというと必ずしも生産性の改善ができるとは言えません。

むしろ、
上がるわけではなく、全体的に見ると下がっているという驚きのデータさえあるのでご紹介します。

データが示す現実「AIで生産性が落ちた」理由

非営利研究機関 METRがおこなった研究で、
16名の経験豊富なOSS開発者に対しAI使用の有無をランダムに割り当て、
246タスクをおこない、計測したところ、以下の結果となった。

・予想：開発者は「AIで24%速くなる」と見込んだ
・実測：しかし、実際は「19%遅くなった」

参考サイト: AIコーディングツールは生産性を19％も低下させているという調査結果、AI出力の評価・手直し・再出力などで無駄な時間が大量発生か

遅延の主な原因は、
・AI出力の確認
・追加指示の往復
・出力待ち
というAI特有の仕事の増加。

つまり、
未成熟なエンジニアが開発した場合や、設計と検収の体制が弱い場合、
そして開発者の理解が浅い状態でAIを利用した開発をおこなうと、かえって生産性を落としてしまい、最終的な開発期間の結果が遅くなることが判明しています。

3. これからのエンジニア像

ここまでで、
AI戦国時代の今、エンジニアは不要となるのか！？の問いに対し、
私個人の思いや、著名なエンジニアの発言、研究結果を通して深ぼってきました。

ここで言えるのは、
いくらAIが言う通りの指示で強烈なアウトプットができたとしても、
それを指示するのは「人」であり、
そしてそれを扱うか判断するのは、専門的な知識を持った我々「エンジニア」であり、
これからもエンジニアは必要不可欠な存在だということ言うことです。

ただ、
・旧来のエンジニア(コードを書くだけ)
・AIに任せっきりのエンジニア
に関しては言うまでもなく厳しい現実があると言うことも今回の深掘りでわかりました。

また、
今後は、開発スキルだけでなく
・開発能力 × 社外向けソフトスキル（対話、要件定義、ドメイン理解、折衝）
・開発能力 × 社内向けソフトスキル（レビュー、育成、チーム設計、プロセス運用）
のような掛け算のスキルが求められると言うことも、
今回の深掘りで思い知らされました。

そしてAIに関しては、
AIと対立するのではなく、AIを“正しく働かせる”側にとなるために、

課題の理解 × 仕様の把握 × 成果物の可否判断

こそが重要で、「手より頭」をフルに使うことこそ、これから時代でも活躍できると確信しました。

時代の変化は激しいのでまだまだこの先どんな時代になるのかわかりませんが、
どんな時代の変化にも対応できるように、
理解する姿勢、判断する知識、そして変化に対応する柔軟さ、最後に努力！！
をより一層意識するだけではなく行動し、全力で取り組んでいきますので、
今後とも私含めホエールテックをよろしくお願いいたします。

onumaro

もの作りバカ

「つくる」ことが大好き人間のonumaroです。
家具を作ったり、壊れたオーディオやプリンターを直したり、はたまた自宅では圧力鍋で料理作ったりと本当に作ってばっかりの「もの作りバカ」でございます。

趣味は読書（最近は全く読めてないですが）、
愛読書は「上杉鷹山」（灯火を分け与えるところがたまりません）です。

最近は技術動画や本を見漁ってばかりなので、
どなたか良い本があれば紹介してくれたら嬉しいです。