以前は、何かを調べる時はGoogleで検索を行っていましたが、最近はほとんど使わなくなりました。AIに聞いてしまった方が早いからです。AIは日常生活においても欠かせないものになりつつあります。
その反面、自分の仕事がAIに代替されてしまうのでは？という不安を抱えている人は多いのではないでしょうか。僕もその一人です。
僕が抱えている具体的な不安と、これからどのような働き方をして行くかを率直にお伝えして行きます。
40代後半になってAIの進化に不安を感じる理由
40代後半になると、AIがなかったとしても「50代になって仕事はあるのか？」という不安を感じる年齢になります。それに加えてAIの進化による不安が加わっているので、結構しんどいです。
なぜ、AIの進化に不安を感じるのかを考えてみます。
コードはほとんどAIで書けてしまう
AIが進化すると「コードを書くだけの仕事はなくなる」とよく言われますが、これは本当にそうなりそうな実感があります。
僕はClaude Codeを使用していますが、自分で全てコードを書くことはほとんどなくなりました。AIにコードを書かせて、仕様とあっていない部分や保守性が低い部分などを手直しする程度です。70〜80点くらいのコードはAIが書いてくれます。
僕のように下流工程中心でやってきたエンジニアは、AIによる影響を大きく受けます。そうなると、「今後仕事がなくなるのではないか？」という不安が尽きません。
フリーランスとしてやって行けるのかの不安
実装やテストなどはほとんどAIがやって行くことになると思いますが、要件定義や設計、マネジメントはAIで効率化しつつも、まだ人間が介在することが多くなると考えられます。
僕は要件定義や設計はやれないことはないですが、やりたくない仕事なのでなるべく避けてきた工程です。そんな僕のようなエンジニアがフリーランスとしてやって行けるのか非常に不安になります。
会社員でもリストラのリスクを抱えているのに、フリーランスとなれば、より優先的に戦力外となります。
ただでさえ、年齢による需要減少が見込まれる中で、AIによってそれが加速する不安があります。
AIによってエンジニアの仕事はどう変わるのか
生成AIによってエンジニアの仕事の内容は変わります。というか既に変わりつつあります。
もしかしたら、セキュリティに厳しい企業では開発における生成AIの使用を禁止して、従来通りの開発を行っているところもあるかもしれません。しかし、多くの企業では開発に生成AIを導入して効率化を行っています。
それによってエンジニアの仕事はどう変わるのか。僕なりの予測を書いておきます。
コードを書く作業の効率化
これは僕自身が現在進行系で実感していることです。
特にClaude Codeのようなエージェント型の生成AIサービスを使用するようになってからは自分でコードを書く量が激減しました。
先ほども言及しましたが、指示を出せば70〜80点くらいのコードは自動で作成してくれます。なので、それをいかに100点に近づけるかの作業がメインになります。
これにより、例えば以前は1週間かかってしたタスクが1日で終わってしまうようなことが既に発生しています。僕だけでなく、他のメンバーの仕事も早いなと思うことが多いです。
AIの進化は今後も止まらないと思うので、生成されたコードのクオリティーが上がるにつれてコードを書く作業はさらに効率化されていくものと思われます。
コードを読む能力は変わらずに求められる
コードを書く作業はほぼAIでできてしまいます。
では、そのAIが生成したコードをそのままリリースできるかというと、それは難しいです。少なくとも現時点では。
個人で開発しているような小規模なアプリであれば可能かもしれません。しかし、企業が運営しているような大規模なサービスの場合は現状では無理です。人間が一切介在せずにAIが生成したコードをそのままリリースするのは怖くてできません。
一見、正常に動作しているように見えても、保守性が低かったり、セキュリティ的に問題があるなど、そのままリリースすると問題が発生するコードが生成されていることがあります。
それを見抜き、あるべき姿に修正する。この能力は引き続き求められるでしょう。なので、コードを書くことが減っても、コードを読む能力は引き続き求められるので、プログラミングの学習は必要だと思ってます。AIが生成したコードを読むだけでも結構勉強になります。
経験や業務知識がより重要になる
AIにコードを書いてもらうには、人間がどのようなコードを書いて欲しいかを指示する必要があります。情報を与えてあげないとAIは動いてくれません。
AIが誤ったコードを生成する原因は、人間の指示の出し方が悪いことがほとんどだと聞いたことがあります。
AIが精度の高いコードを生成するために的確な指示を伝える能力が求められます。
それには、そのシステムの仕様や業務知識をしっかりと身に付けている必要があります。誤った認識のままAIにコードを生成させたら、AIはその誤った仕様のコードを生成します。
業務知識の習得や仕様の理解はそれなりに時間がかかるものです。経験による習得時間の差も出てきます。AIによって実装スピードが格段に上がったことで、経験や業務知識がより重要になってくると思われます。
AI時代に備えて何をしているか
AIによって仕事がなくなってしまう恐怖はありますが、怯えていても何も解決しないので、今自分にできることをコツコツと続けています。
Claude Codeを学び実際に使う
現状のAIエージェントの主流がClaude Codeであり、現在の職場で使用が許可されているAIツールがClaudeのみということもあり、Claude Codeの使い方は勉強しています。
単にプロンプトで指示を出すだけでなく、何度も同じプロンプトを書かなくてもよいようにする機能などが備わっているため、これらを使いこなせるように学習しています。
僕はUdemy教材を購入して学習しています。詳細は以下の記事で紹介していますので、よかったら参考にしてみてください。
Claude Codeを学べるUdemy講座おすすめ【現役エンジニアが厳選】
また、学んだだけでは使えるようにはならないので、学んだことを積極的に使用することも意識しています。
苦手だが需要がある技術の習得
個人的には苦手なことを克服するよりも得意なことを伸ばした方が効率的という考え方です。
しかし、今は得意ではないけれど、ある程度使用できるようになっておかないと、今後案件を探す時に選択肢が狭くなると考えられる技術があります。
それがインフラです。
今はAWSやGCPのようなクラウドサービスが主流になっています。
特に僕のようなバックエンド中心に携わっているエンジニアは、同時にAWSの知識を求められる傾向があります。フロントエンド、バックエンド、インフラと明確に役割を分けている組織もありますが、そのような組織の方が少数派です。
なので、AWSの学習も続けています。これはAWSソリューションアーキテクトという資格のカリキュラムを使用するのが習得するのに効率的だと思い、AWSソリューションアーキテクトで必要となる知識の習得をしています。
やり方としては、こちらもUdemy教材を使用しています。使用している教材は以下です。
これだけでOK！ AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイト試験突破講座
この教材を選んだ理由は、ハンズオンが多く盛り込まれているからです。参考書を読んだり、問題を解いただけでは「そんなことができるんだ」で終わってしまいます。資格に合格するだけであればそれでいいのかもしれません。
しかし、実践で使用できることを目的としているので、実際にその機能をAWSの画面で操作してみることが大事だと考え、この教材を選びました。
資格で問われている内容は基礎知識なので、この資格の合格レベルの知識が身につけられても実践では使いこなせないと思います。しかし、基礎知識もない状態では手も足も出ない状態になってしまうため、まずは土台作りをしています。
40代後半だからこそ経験を武器にしたい
AIによってコードを書く作業はほぼ自動化されました。
今後下流工程においては、いかにAIを使いこなして作業効率を上げて、スピードと精度を上げて行くかが問われてくると考えられます。
ここについては誰でも学習すればできるようになることなので、大きな差別化はできないと思っています。
僕のような40代後半のベテランエンジニアの最大の武器は、長年開発の仕事に携わって来た中で得た経験があることです。これをいかに活かすか。そこが重要になってくると思います。
その経験が活かせることとは、例えば以下のようなものがあります。
- コードを読む力・・・AIも万能ではない。生成したコードの間違いや欠陥を見抜く
- 過去のトラブル経験・・・トラブル発生時に解決するための選択肢を経験がない人より早く洗い出せる。また、トラブルになる前に「このままだとヤバい」と察知し、未然に防げる（100％ではないが）
- 技術だけではない経験・・・例えば、過去の経験からユーザーのニーズの傾向を把握できていて、無駄な機能を作成しないように提言しやすい
- 業務知識や設計能力・・・長くやっていると様々な業務に携わっているので、土台となる業務知識が備わっていることが多い。また、どのような設計だと実装フェーズで炎上するかを把握していることが多く、的確な設計を行える。
などです。どれも短期間で身に付けられる能力ではなく、多くの経験をして培われるものです。
エンジニアに限らず、ベテランにはこのような経験の中で培われた能力が求められていることが多いので、それを十分に発揮して活かして行くことが重要だと考えています。
これからもフリーランスを続けるために
AIがなくとも、フリーランスエンジニアは年齢を重ねるにつれて需要が減少して行きます。
しかし、実際には50代後半になってもフリーランスエンジニアとして働いている人はいるので、本人の対策次第で続けて行くことは可能だと思ってます。
- 学習を続ける
- どうしてもやる気が出ない時でも最低1日30分はやる。小さな積み重ねが基礎体力になります
- AIを使う
- エンジニアの仕事はAIを使って行うのが普通になりつつあります。自分の作業を効率化する大きな武器にもなります。積極的に使って行きます
- 案件選びを慎重にする
- 年齢を重ねると若い頃と同じようには行きません。以前はできていたからと言って長時間労働を続けていたりすると体調を崩す原因になります。経験を重ねて行くと、自分が能力を発揮しやすい環境の傾向が分かってきます。そのような環境に身を置くように案件選びの際は慎重に行うようにします
- 収入源を一つに依存しない
- ここは現時点で僕ができていないところ。収入源が１つしかないのはリスクでしかありません。副業をしたり、複数案件を掛け持ちしたり方法はあります。但し、いわゆる二刀流、三刀流という形になるので、時間配分などの配慮が必要になります。副業にコミットし過ぎて本業の契約を切られた人もいるようなので、気をつけたいところです
正直言うと、いつまでエンジニアを続けられるかは分かりません。AIの進化によって辞めざるを得ない状況になるかもしれませんし、何だかんだで続けていけるかもしれません。
ノーコードツールが出てきた時に「これでエンジニアは不要になる」と言われました。しかし、実際はそうなりませんでした。未来のことは誰にも分からないので、このような予測もハズレることが多いです。
だからこそ、SNSなどの情報に一喜一憂せずに、今できることを一つずつやっていくことが最善の対策なのだろうと考えています。
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