生成AIが広がる中、ITエンジニアの仕事はどう変わるのか

生成AIの広がりによって、ITエンジニアの仕事は少しずつ変わり始めています。
コード作成やエラー原因の整理、テストケースの洗い出しなど、これまで時間をかけていた作業の一部は、
AIによって短時間で行えるようになってきました。
実際のプロジェクトでも、コーディングの一部をAIに任せ、
出来上がったソースコードが仕様どおりに動くかを、技術者が確認する進め方が増えつつあります。

そのため、これからはコードを書く力だけでなく、人やAIが作ったコードを読み、
問題がないかを見極める力が、これまで以上に重要になります。
仕様書についても、AIに土台を作らせ、技術者が内容を確認しながら、
必要な情報を追加して完成させる形へと変わり始めています。

人とAIがそれぞれの得意な部分を担うことで、これまでかかっていた時間を短縮し、
開発を効率化していく働き方が広がっていくのではないでしょうか。
すぐにITエンジニアの仕事がなくなるわけではありません。
しかし、これまでと同じやり方を続けるだけでは、求められる役割の変化に対応しにくくなる可能性があります。

AIを使いこなすために、今から始めたい5つのこと

1．目的や条件を整理して伝える
使用する言語、処理の目的、制約、期待する結果などを具体的に伝えます。
AIへの指示を整理する力は、お客様の要望やシステムの要件を整理する力にもつながります。

2．AIの出力を必ず確認する
AIが作ったコードは、動いたからといって正しいとは限りません。
仕様とのずれ、例外処理、セキュリティ、性能などを確認し、実際に使えるかを判断する力が必要です。

3．小さな作業から使ってみる
コードの説明、SQLのたたき台、テスト観点の整理、エラー調査など、結果を自分で確認できる作業から始めます。
最初からすべてを任せるのではなく、作業を助ける道具として使うことが大切です。

4．技術力と業務知識を深める
AIは一般的な回答はできますが、お客様ごとの運用や現場独自のルールまでは理解していません。
生産管理、金融、在庫管理、組込み制御など、これまで培ってきた知識は、AIの回答を正しく判断するうえで大きな強みになります。

5．入力する情報に注意する
顧客情報、個人情報、ソースコード、設計書などを、許可なく外部のAIへ入力してはいけません。
会社や取引先のルールを確認し、安全に使うことも、これからの技術者に必要な力です。

AI時代に求められる技術者とは
これから求められるのは、AIにコードを書かせるだけの技術者ではありません。
業務を理解し、AIの出力を検証し、最終的な判断と品質に責任を持てる技術者です。

AIを使う人と使わない人では、作業の速さだけでなく、
任される仕事や提案できる内容にも、少しずつ差が出てくる可能性があります。
一方で、これまでの経験が無駄になるわけではありません。
基礎技術や業務知識がある人ほど、AIをより効果的に使うことができます。
今までの働き方が、そのまま続くとは限りません。
これまでの経験を大切にしながら、AIを新しい道具として取り入れ、人とAIがそれぞれの強みを生かして仕事を進めることが、
これからも長く活躍するために必要だと、私たちは考えています。