AIで実装コストが低くなった今、エンジニアは上流に行くべきか？｜いしい

「AIが進化して、プログラムを書く作業（実装）が楽になったら、エンジニアはこれからどうすればいいの？」「もっと上流の仕事に行くべき？」――。こんな質問、特に新しくエンジニアを採用する場面などで、よく耳にするそうです。でも、この質問にどう答えるか、毎度頭を悩ませるという声があります。

そもそも、「上流」って具体的に何を指すのでしょうか？ プログラムを作る前に、どんなものを作るかを決める「企画書」や「要件定義書」を書くこと？ それとも、もっと手前の、そもそも「何を作るか」を決める段階のこと？ あるいは、作ったものが世の中に出てどうなるか、その結果に責任を持つこと？ こうした「上流」の定義が、人によって、あるいは状況によって少しずつ違うのが、また悩ましいところです。

AIの登場で、これまでエンジニアが時間をかけて行っていた「実装」の部分、つまり、設計図をもとに実際に動くプログラムを作り上げる作業が、驚くほど速く、そして正確にできるようになってきました。これは、エンジニアの仕事のあり方を大きく変える可能性を秘めています。

例えば、これまでなら数日かかっていたプログラムの一部が、AIを使えば数時間、あるいは数分でできてしまうかもしれません。そうなると、AIが「実装」の大部分を担う時代が来るのでは？ と心配になるのも無理はありません。

だからこそ、「AIに任せられる仕事はAIに任せて、自分たちはもっとクリエイティブなこと、人間ならではの視点が活かせる仕事にシフトすべきだ」という考え方が出てくるわけです。では、その「人間ならでは」とは何でしょう？ それは、まさに「上流」と呼ばれるような、問題発見、アイデア創出、企画、そして最終的な意思決定といったプロセスかもしれません。

しかし、ここで一つ立ち止まって考えてみたいのは、「実装」という仕事が、本当にAIにすべて取って代わられてしまうのか、ということです。確かに、単純なコード生成はAIが得意ですが、複雑なシステム全体の設計、既存のシステムとの連携、セキュリティの確保、そして何よりも、ユーザーが本当に求めているものを理解して、それを実現するための最適な「実装」方法を見つけ出すには、人間の深い洞察力や経験がまだまだ必要不可欠です。

さらに言えば、「上流」と「下流」は、きれいに分けられるものではなく、互いに密接に関係し合っています。上流で決まったことが、実装の現場で思わぬ問題を引き起こすこともありますし、実装の過程で見つかった課題が、上流の計画の見直しにつながることもあります。つまり、エンジニアは、どちらか一方に偏るのではなく、両方の視点を持つことが大切になってくるのではないでしょうか。