先週、ITmediaの記事を読んでちょっと考え込んだ。
ある調査で「2040年には大卒・大学院卒の文系人材が80万人余る」という予測が出ていた。
10年前の2016年にも「2030年にIT人材が最大79万人不足する」という話があったのに、今度は逆の話が出てきた。
SNSでは「AIにギュられた」という表現が広まっているらしい。
シンギュラリティの「ギュ」に「やられる」をかけた造語で、AIに仕事を奪われることを指す。
文系就活の話として取り上げられていたけど、読んでいてエンジニアの自分には別の問いが浮かんだ。
「AIがコードを書く」と「自分がコードを書く」の差は何か
記事では、プログラミングの仕事がAI活用で変わる可能性も触れられていた。
実際、自分の業務でも感じている。
LLM系のAPIを使った機能開発をしているとき、単純なCRUDの実装はもうCursorとClaudeにほぼ任せている。
自分が手を動かす部分は、どんどん「設計の判断」に寄ってきた。
ここで大事なのは、「AIに任せるかどうか」じゃなくて「何を判断しているか」だと思う。
たとえばライブラリの選定ひとつとっても、そのコードベースの文脈を読んだ上での判断が必要になる。
AIはドキュメントを読んで候補を出せるけど、「うちのチームが1年後もメンテできるか」は出せない。
ギュを恐れて動けなくなるのが一番まずい
記事の中でこんな一節があった。
「ギュを気にしすぎたら、身動きが取れなくなるのではないか」という話。
これ、エンジニアにもそのまま当てはまる。
「AIが来たらRailsエンジニアはどうなる」「フロントのJobはなくなる」みたいな話、Xのタイムラインに毎日流れてくる。
読んでいると確かに不安になる。
でも2016年の「IT人材79万人不足」予測が今どうなったかを考えると、14年後の予測に全ベットするのはさすがにリスキーだ。
むしろ自分が今やるべきなのは、「AIが得意なこと」と「自分が判断しているところ」の境界を意識することだと思う。
PRのレビューをするとき、チームの意思決定の場にいるとき、そこで自分は何を考えているか。
その部分を言語化できるかどうかが、数年後の価値につながる気がしている。
とりあえず自分は来週、最近書いたコードのうち「AIが書いた部分」と「自分が判断した部分」を意識的に分けてみるつもりだ。
レビューコメントも含めて、自分がどこに時間を使っているか棚卸しする。
それをやってから、改めて「ギュられているかどうか」を考えたい。