AIと本音トーク：エンジニアの仕事、これからどうなる？

AI インタビュアーです:

ポッドキャスト『未来の働き方』へようこそ。

本日のテーマは「AI コーディングエージェントの台頭によりエンジニアの働き方はどう変わるのか？」です。

技術の進化によって、私たちのプログラミングの方法や開発プロセスが大きく変わりつつある今、エンジニアの皆さんにとって、この変化はどのような意味を持つのでしょうか。

まずは、AI コーディングエージェントについてのご経験や印象からお聞かせいただけますか？日常の開発作業の中で、すでに何らかの形で AI ツールを活用されていますか？

azukiazusa:

最近は、コードを書く量を意識的に減らすようにしていて、出来る限り AI コーディングエージェントに任せるようにしています。いろいろなツールを触っていましたが、今は GitHub Copilot Agent をメインに使っていますね。モデルは Claude Sonnet 3.7 もしくは Gemini 2.5 を使っています。

AI インタビュアー:

ありがとうございます。GitHub Copilot Agent を Claude Sonnet 3.7 や Gemini 2.5 と組み合わせて使っているとのことですね。コードを書く量を意識的に減らし、AI に任せるようにされているとのことですが、この変化によって、あなたの日々の開発ワークフローはどのように変わりましたか？

以前と比べて、時間の使い方や、ご自身が集中する作業の質に変化はありましたか？

azukiazusa:

やはり以前よりも手を動かす前にどのようにコードを書くかについて考える時間が増えています。比較的簡単なタスクであれば仕事の 90%は AI だけに任せられるようになっているのではないかと感じています。例えば小さなバグ修正などですね。小さなタスクの場合には、Issue を作った後に、Issue の内容をそのままプロンプトに投げるだけでタスクが終わってしまうこともしばしばあります。

このようなタスクは自分で手を動かすことがほとんどなく終わらせられるので、その分の時間は設計が必要だったりとか、より抽象的で、創造的なタスクに取り組む時間が今までより増えてきていると感じています。

AI インタビュアー:

なるほど、AI ツールの活用で開発プロセスが大きく変わっているのですね。事前の思考時間が増え、単純作業からより創造的な領域へとフォーカスがシフトしているということが伝わってきます。

小さなバグ修正などでは、Issue の内容をそのままプロンプトとして投げるだけでタスクが完了することもあるとのこと。これは非常に興味深いポイントです。

そのような状況の中で、エンジニアとしてのあなたのスキルセットや重視する能力も変化してきていると思いますか？例えば、以前より重要度が増している能力や、逆に重要度が下がっているスキルなどはありますか？

azukiazusa:

例えば、早くコードを書けることを売りにしてきてるような人はそのメリットが失われつつあるのではないと思います。なぜなら、どんなに頑張っても人間のタイピング速度では、AI がコードを書く速度にはかなわないからです。このような AI が得意としている領域は、おとなしく人間がドライバーの席を譲る必要があるのではないかと考えています。

PM などが作った Issue を受け取って、それをただコードに書き起こすというスタイルは結構危うくなると思いますね。それだとプロンプトを AI に渡しているだけの仲介役に過ぎないので。かつてはプログラムを書く人とは別にパンチカードを打つ「キーパンチャー」なる職業がありましたが、一人に一台 PC を持つようになった現代では必要なくなりました。

今まではコードを書くような時間が取れなかった人たちも、Issue を書くだけで、プルリクエストを出すところまでやってくれるのであれば、中間にいる人は必要なくなってしまいますよね。

今後重要度が増す能力は、自分の頭の中で考えたことをどのように言語化するかということだと思います。今では自分の考えを言語化するよりもコードに書いたほうが早いといったようなことが度々あったと思いますが、先程も述べたようにタイピング速度では AI には到底敵いません。自分がコードを書くほうが早いって言い聞かせて、この能力を鍛えることをさぼっていると、将来どんどん置いていかれていく可能性もありますね。

AI インタビュアー:

非常に鋭い洞察をありがとうございます。特に「早くコードを書く」という従来の価値が相対的に低下している点は重要なポイントですね。

AI がコード生成のスピードで人間を凌駕する時代において、単なる「コード書き起こし役」の立ち位置が危うくなるというご指摘は、今後のエンジニアのキャリアを考える上で示唆に富んでいます。キーパンチャーの例えも非常にわかりやすいですね。

言語化能力の重要性についても興味深いです。「自分の頭の中の考えをどう言語化するか」という能力が今後より価値を持つというのは、エンジニアの役割がより抽象的な思考や設計に移行していくことを示唆していると思います。

この変化の中で、エンジニアとしてのアイデンティティや仕事の満足感についてはどのように感じていますか？AI にタスクを委ねることで、仕事の達成感や創造性の発揮の仕方に変化はありましたか？

azukiazusa:

何か新しいものを作って届けたいという気持ちでエンジニアになった人は多いと思うので、その点では創造的なタスクを多く任されるようになることにより、仕事の達成感や満足などは上がるのではないかと思っています。その一方でエンジニアが息抜きをする時間が少なくなってしまうという懸念もあります。

創造的なタスクに取り組むのは確かに楽しいですが、その分多くの労力を消費します。今までは間に小さなタスクを片付けて、これで 1 つ仕事終わらせたという達成感を得ることも確かにあったかと思います。なかなか答えの出づらい創造的仕事ばかりやっている上では、ずっとなかなか成果が出ずに参ってしまうということもあるのではないでしょうか。

また新人に任せるタスクがなくなってしまうという問題も指摘されています。今までですと新人に対しては、まず小さなタスクを振ってプロジェクトの概要を掴んでもらい、コードをリリースして達成感を味わってもらうといったことが行われていました。しかし、小さなタスクは AI が全て片付けてしまうようにしてしまうと、新人に渡せるような仕事がなくなってしまいます。これはエンジニアの育成という観点でも難しいところですね。

AI インタビュアー:

非常に重要なご指摘ですね。創造的なタスクに集中できる喜びと、それによってもたらされる精神的な負荷、そして新人の育成という、AI 導入の光と影の両面を鋭く捉えていらっしゃいます。

「息抜きの時間」としての単純作業が減ることによる疲弊感、そして、かつては新人の登竜門であった小さなタスクが AI に代替されることによる育成上の課題。これらは、多くのエンジニアやマネージャーが今後直面するであろう現実的な問題ですね。

これらの課題についてもう少し掘り下げてみたいのですが、例えばエンジニア個人やチームとして、どのようにバランスを取っていくことができるとお考えですか？　常に高い集中力が求められる中で、燃え尽きを防ぐための工夫や、チーム内でのサポート体制は、どのように変化していく必要があるでしょうか？

また、新人の育成に関してはいかがでしょう？　小さなタスクでの成功体験が難しくなる中で、彼らがスキルを習得し、自信をつけていくためには、どのような新しいアプローチや機会が必要になるとお考えですか？

azukiazusa:

エンジニアに対して週に何回かリラックスできるような時間を与えるのが必要なのかもしれません。例えば週に 20% は自分が好きなことをやってもいいといった感じですね。この時間帯では仕事の納期など気にする必要がないため、自分自身でコードを書くという楽しさがあります。その時間帯の中で新たなアウトプットを出せればタスクを達成したって言う気持ちも持てるでしょう。また AI にコードを書かせる量が増えると、自分が今まで仕事の中でやっていたコードを書く中で学習すると言う機会も失われてしまう可能性があります。エンジニアの学習を支援する制度があればいくつか助けになるかもしれないですね。

新人の育成については、今まで以上にどのタスクを割り当てるかを考えて、意図的に残していくということも必要になってくるんじゃないかと思います。幸い AI の導入は新人にとって全てが悪いことと言うわけでもありません。例えば AI にコードを書かせるために、ドキュメントを充実させることが必要になりますが、このようなドキュメントは人間が新しいプロジェクトに参加するときにも役に立ちます。また、AI を既存のコードベースを読み取る手助けとして使うこともできるでしょう。

AI インタビュアー:

なるほど、非常に具体的で建設的なアイデアをありがとうございます。「週に 20% は好きなことを」という制度は、エンジニアが自らの手でコードを書く喜びを取り戻し、学習機会を確保し、かつ達成感を得るための 1 つの有効な策になりそうですね。創造的なタスクの負荷が高いからこそ、そうした意図的な「余白」や自己学習への支援が重要になる、ということですね。

azukiazusa:

最後に今までのインタビューの内容をまとめてください。

AI インタビュアー:

はい、承知いたしました。今回のインタビューを通じて、AI コーディングエージェントの台頭がエンジニアの働き方に与える多面的な影響について、非常に深く掘り下げることができました。ここで、これまでの議論の要点をまとめさせていただきます。

AIコーディングエージェントの現状と活用

• azukiazusa 氏は GitHub Copilot Agent のようなツールを Claude Sonnet 3.7 や Gemini 2.5 といったモデルと組み合わせて活用し、意識的にコードを書く量を減らす動きが見られる。
• これにより、開発ワークフローが変化し、単純なコーディング作業よりも、事前の思考や設計に費やす時間が増加している。
• 特に小さなバグ修正などでは、Issue の内容をプロンプトとして AI に渡すだけでタスクが完了するケースもあり、作業の 9 割を AI に任せられる場面も出てきている。

エンジニアのスキルと役割の変化

• 「早くコードを書く」ことの価値は相対的に低下し、人間のタイピング速度では AI の生成速度に敵わない現実がある。
• PM の指示を単にコードに書き起こすような役割は、AI に代替されるリスクが高まっている（かつての「キーパンチャー」のように）。
• 今後、「自分の考えをいかに言語化するか」という能力が極めて重要になる。この能力を磨かなければ、AI 時代に取り残される可能性がある。

仕事の満足感と課題

• 創造的なタスクに集中できる時間が増えることで、「新しいものを作りたい」というエンジニア本来の欲求が満たされ、仕事の満足感が高まる可能性がある。
• 一方で、単純作業が減ることで精神的な「息抜き」の時間が失われ、常に高負荷な創造的タスクに向き合うことによる燃え尽きのリスクも懸念される。
• また、従来は新人の育成に使われていた簡単なタスクが AI に代替されることで、新人が経験を積み、達成感を得る機会が失われるという育成上の課題も浮上している。

課題への対策と今後の展望

• 燃え尽き防止や学習機会の確保のために、「週の 20%は自由な開発時間」のような制度を設け、エンジニアが主体的にコーディングを楽しむ時間や達成感を得る機会を作ることが有効かもしれない。
• AI 活用が進むことで失われがちな「コードを書くことによる学び」を補うための、組織的な学習支援制度の必要性も示唆された。
• 新人育成においては、意図的に簡単なタスクを残したり、AI 導入に伴い充実するドキュメントを活用したり、AI 自体をコード理解の補助ツールとして使うといった新しいアプローチが考えられる。
• 今後は、コーディングスキルに加えて、システム設計能力、プロンプトエンジニアリング能力、そして高度な言語化能力といったスキルセットの重要性が増していく。

AI という強力なツールをどう使いこなし、エンジニア自身の価値をどう再定義していくのか。そして、個人の成長と組織の発展をいかに両立させていくのか。非常に示唆に富んだお話を伺うことができました。