AI駆動開発会社と弊社の違い。コードを書かない時代に、なぜ「経験豊富なエンジニア」が必要なのか
「AIによって、エンジニアはコードを書かなくなる」
最近、このような話をよく聞くようになりました。
実際、生成AIの進化によって、システム開発の現場は大きく変わっています。
以前であればエンジニアが何時間もかけて書いていたプログラムコードを、AIが数秒から数
分で生成する。
テストコードを作る。
エラーの原因を調査する。
既存コードを解析する。
設計書や仕様書を作る。
技術的な調査をする。
こうした作業の多くをAIが支援できるようになりました。
弊社Tomorrow Futureでも、AIを積極的にシステム開発へ取り入れています。
その結果、エンジニアの生産性は従来と比較して約3倍まで向上しました。
では、ひとつ疑問があります。
AIがこれだけ優秀なのであれば、なぜ世の中のシステム開発はすべて成功していないのでしょうか。
なぜ開発プロジェクトは今でも炎上するのでしょうか。
なぜAIを使っているのに品質問題が発生するのでしょうか。
私はここに、AI駆動開発に対する大きな誤解があると考えています。
AIがコードを書けることと、正しいシステムを作れることは別の話
生成AIは非常に優秀です。
指示を出せば、驚くほど速くコードを書いてくれます。
しかし問題があります。
AIが生成したコードが、本当に正しいのか。
将来的な拡張性に問題はないのか。
セキュリティ上のリスクはないのか。
大量アクセスに耐えられるのか。
既存システムとの整合性は取れているのか。
業務要件を正しく反映できているのか。
数年後も保守できる構造になっているのか。
AI自身が、これらすべてについて最終的な責任を取ってくれるわけではありません。
最終的に判断するのは人間です。
ここに、経験豊富なエンジニアと経験の浅いエンジニアの大きな差が生まれます。
経験がなければ「AIの間違い」に気づけない
AI時代になると、若手エンジニアでも一見すると高度なプログラムを作れるようになります。
これは素晴らしいことです。
一方で、非常に危険でもあります。
なぜなら、自分自身で作れないものをAIに作らせた場合、そのコードが正しいのかどうかを
判断できない可能性があるからです。
AIがもっともらしいコードを生成する。
動かしてみる。
一応動く。
「完成した」と判断する。
しかし実際には、アーキテクチャに問題があったり、例外処理が不足していたり、セキュリティ上の問題を抱えていたりする。
小規模な検証では問題がなくても、本番運用を始めてから問題が発覚することもあります。
AIは、間違ったコードでも非常に自信満々に提示してくることがあります。
だからこそ重要なのは、
「AIにコードを書かせる能力」
ではありません。
「AIが書いたコードを評価できる能力」
です。
この違いは非常に大きいと考えています。
AI時代ほど、経験豊富なエンジニアの価値は高くなる
私は、AIによって優秀なエンジニアの価値が下がるとは考えていません。
むしろ逆です。
経験豊富なエンジニアほど、AIによって圧倒的に生産性が上がります。
なぜなら、自分自身の中に「正解」があるからです。
優秀なエンジニアは、AIがコードを生成した瞬間に、
「この設計では後から問題になる」
「ここは共通化した方がいい」
「この実装では性能問題が起きる」
「この認証設計では危険だ」
「そもそもこの要件自体を見直した方がいい」
と判断できます。
つまり、AIを単なるコード生成ツールとして使っているのではありません。
優秀なエンジニアが持っている経験、設計力、判断力をAIによって増幅しているのです。
これが、本当の意味でのAI駆動開発だと弊社は考えています。
「コードを書かないエンジニア」が強い時代になる
これは少し皮肉な話ですが、これから最も生産性が高くなるのは、コードを大量に書くエン
ジニアではないかもしれません。
設計を考える。
AIに指示する。
AIがコードを書く。
人間がレビューする。
AIに修正させる。
テストする。
さらに改善する。
このサイクルを高速で回せる人材です。
つまり人間が担当する仕事が、
「作業」
から
「判断」
へ移っているのです。
だからこそ、これまで何十万行ものコードを書き、多くの障害を経験し、システム設計を行い、プロジェクトの失敗も成功も経験してきたエンジニアほど強い。
経験値そのものが、AI時代の競争力になります。
弊社のエンジニアの生産性が3倍になった理由
Tomorrow Futureでも、AIを開発工程へ積極的に取り入れています。
しかし、単純に「AIにコードを書かせましょう」という話ではありません。
重要なのは、人間とAIの役割分担です。
弊社では、概ね次のような考え方でAIを活用しています。
人間がビジネス要件とシステム全体を理解する
経験豊富なエンジニアがアーキテクチャと実装方針を決める
AIにコード、テスト、ドキュメント、調査などを高速で実行させる
エンジニアがAIのアウトプットをレビューする
品質、セキュリティ、性能、運用まで含めて検証する
AIを使ってさらに改善サイクルを高速化する
つまり、AIに開発を丸投げしているわけではありません。
経験豊富な人材の生産性をAIによって最大化しています。
だからこそ、従来と比較して約3倍の生産性向上を実現できています。
AI駆動開発会社と弊社の違い
最近では「AI駆動開発」を掲げる開発会社も増えてきました。
開発期間を短縮する。
開発費を下げる。
少人数でシステムを作る。
もちろん、これらは非常に重要です。
しかし弊社が考えているAI駆動開発は、それだけではありません。
システム開発は企業にとって投資です。
安く作れたとしても、使われなければ意味がありません。
速く作れたとしても、事業が成長しなければ意味がありません。
AIによって大量のコードを生成できても、数年後に保守できないシステムになれば意味がありません。
私たちが重要だと考えているのは、
「どれだけAIを使っているか」
ではなく、
「AIを使って、どれだけ事業成果につなげられるか」
です。
だからTomorrow Futureでは、システム開発だけを見るのではなく、企画、要件定義、設計、開発、品質管理、運用、改善までを一つの流れとして考えます。
ベトナムオフショア開発も「人数」から「生産性」の時代へ
この変化は、ベトナムオフショア開発にも大きな影響を与えています。
これまでのオフショア開発では、
「エンジニアを何人確保できるか」
「日本よりどれだけ単価が安いか」
が競争力になっていました。
しかしAI時代には、この考え方そのものが変わります。
10人で開発していた仕事を、経験豊富な3人とAIで実現できる可能性がある。
そうなれば重要なのは、人数ではありません。
一人ひとりの経験値と、AIを活用した生産性です。
特にベトナムオフショア開発では、単純に安価なエンジニアを大量に投入するモデルよりも、経験豊富なエンジニアとAIを組み合わせた少数精鋭型の開発体制が重要になっていくと考えています。
AIは経験を不要にするのではなく、経験の差をさらに大きくする
生成AIによって、プログラミングのハードルは確実に下がりました。
しかし、
「コードを書けるようになった」
ことと、
「良いシステムを作れるようになった」
ことは同じではありません。
AIによって経験の差がなくなるどころか、私はむしろ経験の差がさらに大きくなると考えています。
経験の浅い人がAIを使えば、アウトプットが速くなる。
経験豊富な人がAIを使えば、判断、設計、開発、テスト、改善まで含めたプロジェクト全体が速くなる。
この差は非常に大きい。
これから企業がシステム開発会社を選ぶ際には、
「AIを使っていますか？」
だけを聞くのではなく、
「AIが生成したものを、誰が判断しているのですか？」
という質問をした方がいいかもしれません。
AI時代だからこそ、人を見る。
技術を見る。
経験を見る。
そして、事業を理解できるチームなのかを見る。
Tomorrow Futureは、AIそのものを競争力にしている会社ではありません。
経験豊富なプロフェッショナルの力を、AIによって最大化する会社です。
コードを書く量は減っていく。
しかし、人間が考える量、判断する量、責任を持つ領域は、むしろ増えていく。
それが、私たちが考えるAI駆動開発の未来です。
システム開発、新規事業、AI活用、ベトナムオフショア開発など、
「何から始めたらいいかわからない」
という段階でも構いません。
Tomorrow Futureでは、企画や課題整理の段階から、要件定義、システム開発、運用・改善まで一気通貫でご相談いただけます。
AIを使うことを目的にするのではなく、AIを使って事業を前に進める。
そのためのパートナーでありたいと考えています。
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