AIの時代にプログラミングを学ぶ意味は？
さて、今回もセブ島のアクトハウスの現場からお送りしてます！
今回のテーマは「AIとプログラミング」。
うわ…なんか難しそう…と思わないでくださいね。
テーマはシンプルに「今後はぜーんぶAIがやってくれそうなのに、プログラミング学ぶ意味あんの？」です。
結論「だいぶある」です。これは筆者の個人的な見解でなく、
chatGPT先生の回答もこのとおり。
AIの自動化が進んでいる中でも、プログラミングを学ぶことには大きな意味があります。むしろ、AI時代だからこそプログラミングを学ぶ価値が高まっているとも言えます。
このあたり、アクトハウスの代表も前々にオフィシャルでぎっちり書いてましたね。
2024年後半期の人気記事のひとつでしたが、より包括的にプログラミングとAIの関係性について知りたい方は『AI時代のWEBエンジニアこそ「基礎と経験」が武器になる』もどうぞ。（※オフィシャルサイトは当サイトのようなブログ系よりアカデミックな記事が多めです）
AIだけでは全然足りない「4つの理由」
「もうプログラミングも自動化よ」
「ノーコードの時代よね」
ちょっとプログラミングをかじったくらいの人や、現役でないエンジニアほど、こういったツイートやコメントをしてしまってる感。
でも現場のエンジニアほど、そういったことは言いません。なぜなら、彼らはとうの昔から「AIと共存」して、上手に、部分的にAIを使い、役割分担をしているからなんですね。
では、プロのプログラミングのエンジニアの方々の見解も織り交ぜた「AI時代にこそ、プログラミングを学ぶ価値が高い理由」を「4つ」見ていきましょう。
①AIにはどうしても限界がある…
プログラミングでは、AIが入っていける領域は意外と限られます。AIは限られた範囲の基本タスクやサジェストには強いですが、その案件のニーズを具現化したり、調整したり「いろんな都合」は加味できません。とはいえ、現時点でも十分すげーんですけどね、AIがやってくれるプログラミングは。
②ノーコードは供給元に依存する…
コードを書かないで済むノーコードのツールは「サービス提供側の方針」が変わると破綻します。過去にはGoogle App Makerなんかもその代表例。「Googleだし、安心！」と開発した企業は、このサービス終了と同時に「全部、作り直し」になりました。「Bubble.io」あたりも「サービス終了したらオープンソースにします」と言うてるのでザワザワしてる印象…。
③AI依存は逆に手間…
要件をAIに伝えても「AIが隅々までわかる、一寸の狂いもないプロンプト指示」はできない。。。つまりゼロからの全振りは最初から無理。何かAIが出してきても、そのすべてが「合っているか」をチェックするのは人間で、また知識やスキルがないとチェックさえもできないということに。
④業界ごとの都合…
客の「前のシステムのこの部分は活かしたいが、新しくするのに今度はこうしたい」とか「こういうサイトにしたいが、当社のブランディングや理念に合わせると、こういったかたちのものにしたい」などの玉虫色の要望。その業界や会社ごとの「都合」「過去のプロセス」を提案して形にするのは、どうしてもAIのみではだいぶ厳しいものがあります。
AIを補完する・使いこなすエンジニアに
顧客の要望は企業によってさまざまで、そこにはどうしても「人間の調整」「アレンジ」「改善・運営」など、さまざま着手が必要になってくる。当たり前といえば当たり前ですが…
AIの限界を知り、その補完をしたり、AIには”わかりきっている箇所”だけ活躍してもらい大幅な時短を図るなど「うまく使う」ことが大事なんですね。だからこそ、AI時代のWEBエンジニアこそ「基礎と経験」が武器になるわけです。AIに任せる部分を指示出す側＝人間がちゃんとわかっている、さらにAIが出して来たものをしっかりチェックできる。共存共栄・二人三脚。
実際のIT現場では、顧客からの要望の大部分が「曖昧」であり、その依頼を汲み取っていくのが、ITシステムやWEBのお仕事。私たちエンジニアは、それを設計して形にしているんです。その「要件の定義」を積み上げながら、随時ヒアリングやクライアントのOKを取りながら開発するのがエンジニアなんですね。AIの助けも借りながら。
肥大化・曖昧化が進む客の要望
もちろん、この2025年以降も目覚ましく「AI×プログラミング」の技術は指数関数的に発展していくでしょう。ただ同時に「クライアント側のふわっとした要望」も永遠になくなることはないわけです。
むしろ客側も「うまく言えないけど、◯◯みたいなことって可能？」など、テクノロジーの進化はうっすらわかっている分、高いレベルの要望も増えていっている感。リクエストの肥大化・曖昧化は加速しています。
プログラミングを知ってる者・実務でやったことある人がAIをプロンプトできる
だから、エンジニアは「基礎と応用力、そして経験を武器」にして、AIをうまく使うスキルと知見を鍛えていくべきなんです。AIと人間の適材適所、役割分担。
だってあなたがWEB系の会社などに入って、自分のプログラミングを説明するときに「AIが書いたので、隅々までは把握してないですが…」とか「ノーコードで作ったので、仕組みはわかってないですが…」なんて、客にも社内にも言えませんよね。わかってなければ直せない、説明できないものは誰も買ってくれないわけです。
ノーコードでなく「ローコード」の時代へ
ということで、AI時代のWEBやシステムのエンジニアは、ノーコードでなく「自分のコーディングの工数を減らす＝ローコード」な視点とスキルが必要。
AIの限界を補い、AIを使いこなし、AIで作業効率化し、AIと共に新しいアイディアを具現化する。
自分がゼロから100までコードを書いたりしないでよくなった分、より良いクリエイティブを発想し、クライアントに提案できること。つまりコンサルティング能力。
こういった「コードも熟知し、プロンプティング（AIに指示を出す能力）の腕もつける」そしてAIのおかげで時間ができた分「より良い提案や解決策を提案できる」のが、次なる時代のエンジニアの姿。
GAFAMを始めとした世界中の企業でエンジニアが日夜活躍しているのは、そういった理由からなんですね。
しっかり学んで未来に備えよう
ローコードなエンジニアになるのは、その前提として「プログラミングをちゃんとわかっている」ことが必須。
プログラミング学習を継続し、基礎と応用と経験を重ね、AIプログラミングの次なる時代に備えておきましょう。迷いを持たず、この視点を持って成長していくことが大切です。
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