『Github Copilot』が現場についに到来。中堅エンジニアの私はとても嬉しいけれど、、、

よくあるIT企業に勤めている私ですが、遂に「Github Copilotを使って開発してください」と命令が出ました。

AIの導入が遅れがちな日本の企業ですら、遂にこの状況です。

今回は、実際に現場でコーディングしている私が実感したことや、今後の展望について語っていこうと思います。

📝私はとてもうれしいけど、、、

Github Copilotを実際に使い始めて、最初の感想は

🧑‍💼「こんな複雑なコードを一瞬で書いてくれるの！？しかもちゃんと動くじゃん！」

でした。

取り扱っている製品は少し小難しく、慣れてないとコードを書くのに苦労します。

私も、慣れるまでに相当に苦労したのですが、AIはそんなのお構いなしです。

🧑‍💼「とにかく、これで開発工程が楽になったぞ～！」

そう私は嬉しくなりました。

しかし、ふと周りを見ると、新卒や開発経験の浅い2~3年目の社員たちがたくさんいます。

その時、

🧑‍💼「この子たちは、手を動かして勉強する機会が減って可哀想だな、、、」

と、思ってしまいました。

いろんな勉強方法はあるにせよ、やっぱり自分でたくさん手を動かして、試行錯誤して得た知識や経験というのは、一生使えるものだと思います。

など、失敗した時のリカバリー方法や、応用的な使い方なんかは、そういった地道な積み重ねで得られるものなんじゃないかなと。

しかし、AIによって、その試行錯誤をする機会が奪われてしまったのではないかと、私は思うわけです。

今は、コードの読み書きができる中堅社員がコードレビューをしているからいいのですが、今の1~3年目が中堅になった時にどうなってしまうのでしょうか。

📝これからどうなるのか考えてみた

開発者目線で考えると、

が、大きな問題かなと思います。

💻開発工数・人員が大幅にカットされる

まず第一に、開発工数が今より少なく設定されるはずです。

こんな要求は、いつ言われてもおかしくないわけです。

実際に、開発者を大量解雇している海外のニュースを耳にした方も多いのではないでしょうか。

企業は、より効率的にお金を稼ぐために、開発工数を削減すべきです。

ですが、「コーディング経験が浅い社員の教育」という課題と、どう折り合いをつけていくかが、現在どの企業も模索している途中なんじゃないかなと思います。

🤖ファクトチェックできる人材の需要が大幅に高まる

これはまあ、業界問わずそうだよねという話だと思います。

ですが、システムエンジニアは、ファクトチェックするために、コーディングの知識が必要不可欠です。

ということは、結局「コードを書けるし、読める」人材が必要なわけです。

日本で、少なくとも大手企業で、この品質のものをユーザーに納品することは許されません。

これは、極論の例ですが、こういう事象はどんどん多くなるんだろうなあと危惧しています。

💰上流工程ができる人とそうでない人の格差がより色濃くなる

まずはじめに、「上流工程・下流工程どちらが素晴らしい！」という話ではないことを伝えておきたいです。

私はどちらの楽しさも知っていますし、PM(プロジェクトマネージャー)をやっている上司もよく

👨‍🦲「あ～コーディングして～」

と言っているので、何をしたいかは人それぞれだと思ってます笑

そんな私の上司のようなPMやPLではなく、コーディング技術のみで飯を食っている、いわゆる"職人"が各企業に存在します。

しかし、誰でもパパっとコーディングできる世界になってしまった今、その人たちの価値は相対的に下がりつつあるのかなと感じています。

この世界は、誰でもできる仕事は価値が下がっていくので、相対的に上流工程ができる人( = お客様の悩みを解決できる人)の価値が高くなるということです。

それはつまり、賃金の格差が生じることを意味します。

AIがやってきたことにより、コーディングにお金をもらいにくくなってしまったのです。

📝今、企業 / 現場がやるべきこと

それでは、今、何をすべきなのでしょうか。

「AIの特性を理解して使いこなせるようになりましょう！」

は、もはや当たり前すぎるので書きませんが、

は、特に力を入れて取り組むべきだと思います。

⏱️新人のコーディング教育の時間を確保する

「コード、書けるけど読めません笑」という人材で溢れてしまうと、品質の低下、ひいては訴訟問題にまで発展しかねません。

「AIが悪いんです、、、」

なんて言えないですからね。

今1~3年目の人やこれから社会人になる人は、ファクトチェックできるレベルのコーディング技術を身に着けられるよう、会社だけに頼らず、自己研鑽していきましょう。

🚫AI開発時代のリスクを事前に共有する

情報漏洩や責任問題など、AI開発特有のリスクがいくつも存在します。

そういったリスク回避策を事前に講じておかないと、最悪の場合、取り返しのつかない事態に発展することもあると思います。

AIはとても便利なツールですが、安易に手を出してしまうと大やけどをしてしまう可能性をはらんでいるので、企業で使う場合は、特に慎重に扱っていくべきだと考えます。

🧠上流工程の仕事を積極的に取りに行く

これは、企業視点でも個人視点でも、そうだと感じます。

チャンスがあるのなら、絶対につかみに行きましょう。

私はとある案件で、開発者として雇われていましたが、上司の仕事を自主的にサポートしにいって、少しずつ上司の仕事を奪っていくということをしていました。

上司は上司で別の仕事があるので助っていましたし、私は私で上流の仕事を経験できるのでWin-WInの関係でした。

もし、「もっと稼ぎたい」という欲があるなら、上流工程のスキルは必須になりますので、貪欲にチャレンジした方がよいです。

📝最後に

大手企業もついに、生成AIを使用しはじめたということで、今回はこのような記事を書きました。

今まで以上に、スキルが求めらる時代になったんだなあと書いていて痛感しました。

動く人と動かない人で、さらに差がつきやすい時代ですが、そんな時代だからこそ楽しんで、いろんなことに挑戦していきましょうね。

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それでは、また🙌