テクノロジーの変遷に振り回された30年から、次の30年を予想する
クラウド時代のサーバー監視と分析サービスをSaaSで提供するプラットフォームとして、世界に25,000社以上の顧客企業を擁する「Datadog」。その日本法人であるDatadog Japan合同会社でTechnical Account Managerを務める山田晃嗣氏は、「オブザーバビリティとセキュリティを提供する最先端のサービスであり、日本でも多くのお客さまが自らのブログでDatadogの使い方や良さを発信している。ぜひ検索してみてほしい」と胸を張る。
しかし、そんな山田氏は現職を含めて30年間で10社を渡り歩いたジョブホッパーであり、その間に会社やテクノロジーの変遷に対応しつつ悩まされた経験を持つ。「その経験をもとに、AI時代のエンジニアが30年、40年と活躍するために必要なスキルについて提言したい」と語った。
現在、生成系AIの進化が注目される中で、ChatGPTに日本語で要求仕様を指定すると、かなりのレベルまでプログラムコードを生成することに驚かされた人は多いはずだ。その精度の高さ、進化の速さに、「30年後には、開発エンジニアやプログラマの仕事がAIに取って代わられるのではないか」と懸念を抱く人も多い。山田氏は「30年後の予測は難しいが、少なくとも振り返って30年前はどうだったのかという観点から考えてみよう」と述べ、コンピュータの変遷について紹介した。
そもそも30年前に良く使われていたコンピュータシステムは「一人一台」ではなく、プログラミングのためには計算機室などと呼ばれる部屋に行き、専用の端末を使うしかなかった。主な利用言語はFORTRAN77や8086アセンブラなど。世の中全体でもパソコンはごく一部のマニアのものであり、ワープロ専用機がようやく普及した頃で、携帯電話はまるで軍用トランシーバーのようなものだった。
以降、30年の間にエンジニア視点では「オブジェクト指向」や「フレームワーク」など、一般では「Windows」や「インターネット」などが登場・普及し、仕事や生活に大きな影響を与えた。いずれも現在では当たり前になっているが、30年前は存在しなかったものばかりだ。つまり、30年間でこれだけの変化があったことは、これから30年もどんどん新しいものが登場し変化すると考えるのが自然だろう。
山田氏は、「ネットで買物をすることが一般的になったように、今はまだデジタル化されていない分野でDXの需要が拡大し、必然的にエンジニアの需要も高まる。しかし、要求仕様をコード化するだけの単純なプログラミングはAIに代替される可能性は大いにあるだろう。その分エンジニアには、さまざまな手法やパラダイム、ツールなどを使いこなす必要があり、高度化すると考えられる。必然的に旬のテクノロジーも移り変わる」と語る。
しかし一方で、山田氏のこれまでエンジニアとして生きてきた30年間を振り返り、これからの30年間をエンジニアとして生きるとすれば、「普遍的なスキルやテクノロジーがあるのではないか」と語った。
