珍しく少し真面目な話をします。
※あくまで一エンジニアとしての個人的な考えです。
最近、業務では Cursor、プライベートでは Antigravity を触っています。
どちらもいわゆる AIエージェントIDE と呼ばれる存在です。
正直に言ってしまうと、これは「便利」という言葉では片付けられません。
エンジニアという職業そのものに、確実に影響を与え始めています。
AIエージェントIDEとは何か？
AIエージェントIDEとは、単なるコード補完ツールではありません。
- 指示を理解し
- 複数ファイルを横断して変更し
- 実装からテスト、修正までを自律的に行う
そんな「考えて動く」開発環境です。
Cursorはその代表例で、「このAPIを実装して、テストも書いて」と指示するだけで、ほぼ完成形のコードを数分で返してきます。
Cursorのエージェント機能が異常なレベル
自分は実業務でバックエンド開発にCursorを使っています。
前提として、
- 既存コードがある程度整理されている
- ドキュメントが揃っている
この条件が揃っていれば、
- API実装
- バリデーション
- エラーハンドリング
- テストコード作成
まで、本当に数分で終わります。
体感としては、1機能あたり 平均3ドル前後。
冷静に考えてみてください。
これは、ちょっと異常です。
人間の開発速度は、もうAIに勝てない
正直に言います。
開発速度では、もう人間はAIに勝てません。
これは煽りではなく、実感です。
管理職の立場で考えてみる
- 2日かけて、成果が30〜100%ブレるメンバー
- 5分で、80〜90%の成果を安定して出すメンバー
どちらを使いますか？
仮に月単価を、地方相場で 60万円 としましょう。
では逆に、
AIクレジットを月60万円分使ったら？
「人が介入する部分、ほぼなくない？」
そう思えるレベルのアウトプットが出ます。
「実装だけ」の話では、もう済まない
よくある意見として、
「AIが強いのは実装だけでしょ？」
という声があります。
しかし、実際に使ってみると、そうとも言い切れません。
要件定義レベルの、いわゆる上流工程でない限り、
AIの方が効率が良いケースは確実に増えています。
仕様変更があっても即対応。
方向転換もすぐに反映。
AIが前提に入ることで、
ウォーターフォールもアジャイルも、もはや大きな意味を持たなくなりつつあります。
それでも人が不要になるわけではない
もちろん、すべてのプロジェクトでAIが使えるわけではありません。
- セキュリティ制約が厳しい
- 外部にコードを出せない
- 業務知識が極端に属人化している
こういった現場では、今後も人の価値は残ります。
ただし、全体の流れとしてはこうなるはずです。
「最後は人が確認する」
でも「基本はAIに任せる」
この流れは、もう止まりません。
新人エンジニアはどう育てるのか？
正直、ここが一番怖いところです。
- 実装はAI
- 修正もAI
- テストもAI
では、新入社員はどこで経験を積むのでしょうか。
気づけば、
「自分では書けないけど、レビューだけする人」
そんなエンジニアが量産される未来も、十分あり得ます。
ここまで考えると、どうしても少し悲観的になります。
AI時代のエンジニアに必要なスキルとは？
ここからが本題です。
この先、エンジニアとして生き残るために、何が必要なのでしょうか。
結論から言うと、「コードを書く力」だけでは足りません。
最重要なのはコミュニケーション力
AI時代のコミュニケーション力は、単なるソフトスキルではありません。
生産性を直接左右する、明確な技術スキルです。
AIは曖昧な指示がとにかく苦手です。
- 何を作りたいのか
- どこまでやるのか
- 何をやってはいけないのか
これを整理し、言語化し、正確に伝える力がなければ、AIは簡単に暴走します。
クライアントや上司の曖昧な要望を構造化し、仕様に落とし込み、AIに指示する。
この役割を担えるエンジニアの価値は、今後ますます上がります。
設計スキルは「経験値」そのもの
AIは実装が得意です。
しかし、「どう作るべきか」を判断するのは、まだ人間の仕事です。
- 将来の変更に耐えられる構成か
- 疎結合にすべきポイントはどこか
- 保守性とパフォーマンスのバランス
これらは、過去の失敗や成功の積み重ね、つまり経験値がものを言います。
言われた通りに実装するだけの役割は、真っ先にAIに置き換わります。
設計の良し悪しを判断できる人こそが、生き残ります。
AIを使いこなす能力は前提条件になる
これからのエンジニアにとって、AIを使えるかどうかは「加点要素」ではありません。
前提条件です。
重要なのは、
- どう指示すれば狙ったアウトプットが出るか
- どこまでをAIに任せるか
- どこから人が責任を持つか
AIを「優秀だがミスもする部下」として扱えるかどうかが、分かれ目です。
プログラムを読む力が、最後の砦になる
皮肉な話ですが、AI時代ほど「コードを読む力」が重要になります。
書くのはAI。
しかし、そのコードが正しいかを判断するのは人です。
- 要件を満たしているか
- 潜在的なバグはないか
- セキュリティ上の問題はないか
これを判断できなければ、エンジニアとして成立しません。
「自分では書かないが、読める」
このスキルは、今後かなり強力になります。
最後に
AIエージェントIDEは、確実にエンジニアの仕事を奪います。
しかし同時に、エンジニアを「判断し、設計し、責任を持つ存在」へと押し上げる存在でもあります。
コードを書く人から、価値を設計し、AIを使って実現する人へ。
この変化を受け入れられるかどうかで、これからのキャリアは大きく分かれるはずです。
正直、自分自身もまだ模索中です。それでも、この流れから目を背けるわけにはいきません。
一緒に、この時代をどう生き残るか考えていきましょう。
以上です。
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