AI時代に求められる人材と育成の課題
AIによって開発の生産性が向上する中、エンジニアに求められる価値も変化していく。新田氏によれば、AIの性能を最大限に引き出すためには、質の高いドキュメント作成能力、明確な指示を出す能力、適切なテストコードを書く能力といった、エンジニアの基礎的なスキルが重要だという。同時に、AIによる開発支援で生まれた余力により、エンジニアの仕事は、ユーザーの行動やニーズの探求といったビジネス的な側面に重点を置くようになりつつあると、新田氏は付け加える。
「以前は、実装したい機能についてエンジニアに相談すると、難色を示されることがよくあった。しかし最近では、エンジニアがビジネス側やユーザーに寄り添う姿勢に変わってきた。話を聞くと、コーディングは裏でAIにやらせているからだという」（新田氏）
また森重氏は、AIを効果的に活用するためにも、これまで以上に上流工程を担う人材が重要になると予測する。優れた設計力を持つエンジニアが、企画から要件定義、設計までの上流工程を担うことで、AIが理解しやすく、開発と保守が容易な良いシステムを構築できるからだ。
しかし問題は、そのような人材をどう育成するかだ。AI駆動開発は、熟練者がAIと共同作業することで圧倒的な生産性をもたらす。しかしそれは、初心者が学ぶ機会が失われてしまうことも意味する。コーディング経験なくして、良いシステム設計ができないのは当然のことだ。AIの普及によって、エンジニア未経験者や初心者を、上流工程を担う人材に育てることが難しくなると、新田氏は指摘する。
そこで新田氏は、あえて学びのためにAIではなく人間に任せる部分を作ることを提案する。その際、エンジニアとしての基礎スキルだけでなく、顧客に寄り添えるエンジニアを増やしていくことが重要だ。局所最適に捉われすぎず、長期的な視野で、戦略的なエンジニアの育成への投資を行うべきだと、新田氏は訴える。
森重氏は、高速で改善サイクルを回しながら、AIネイティブ時代に最適な研修のあり方を企業として模索し続ける必要があると提言する。加えて、上流工程では、論理的思考力だけでなく、言葉の裏にある意図や感情を汲み取るEQ（感情的知能）も重要になるという。このようなスキルはAI時代でも決して廃れることはなく、むしろAI駆動開発に欠かせない、良質なドキュメントや要件定義につながると、森重氏は言う。
最後に新田氏は「AI駆動開発はまだ黎明期にあり、1〜2年後には状況が変化している可能性がある。しかしソフトウェア開発においては、顧客やユーザーと向き合うこと、そしてエンジニアとビジネスサイドの垣根をなくして、ともに物づくりを進めることは、今後も重要であり続ける」と述べ、セッションを終えた。
