12歳からコードを書き続けてきたベテランエンジニアが直面する、AIネイティブ世代からの「宣告」
小学生のころから約35年間にわたり、プログラミングに取り組んできたNECソリューションイノベータの森松氏。C言語、Java、Python、JavaScript、TypeScript……時代の変遷とともにいくつもの言語を操り、クラウド基盤から大規模アプリケーションまで、エンタープライズ領域でエンジニアリングの粋を尽くしてきた。47歳になった今、「イノベーションラボラトリ」という、正解が分からない未来に挑戦する部門で、生成AIを用いた次世代の開発プロセスを探索している。
そんな森松氏に、自身のアイデンティティを揺さぶる出来事が起きた。きっかけは、先述した娘からの問いかけだ。「勉強でわからないところは何でも回答してくれる」とAIの利便性を当然のものとして享受する若い世代にとって、父が35年かけて積み上げてきた「技術」は、もはや特別なものではないのである。この問いは、森松氏にとって単なる家族の会話ではなく、「本当にエンジニアという職業は終焉を迎えるのか」という、全エンジニアが向き合うべき根源的な問いへと昇華された。
事実、現在のAIツールの進化は凄まじい。Claude、Gemini、GitHub Copilot……AIがコードを書くのは当たり前になり、設計、テスト、ドキュメント作成といった全工程での適用が進んでいる。森松氏が35年をかけて培った知識でさえ、AIはすでに学習済みなのである。大学入学共通テストで15科目中9科目満点を取るほどの「知能」に対して、人間が敵う部分はあるのか。森松氏は、「まずは現状のAIを『正しく理解する』ことから始めるべきだ」と指摘する。
「How（どうやるか）」はAIに勝てないが、「Why（なぜやるか）」を問えるのは人間だけ
AIの能力を分解すると、3つの強みが見えてくる。莫大な情報量に基づく「知識」、類似事例から導き出す「パターンの発見」、そして人間の何倍もの速度でこなす「高速処理」だ。
これらに関しては、どんなに経験を積んだ人間であっても太刀打ちできない。しかし、森松氏は現場での実証を通じて、AIの決定的な欠点を3点見いだしている。
第一に、AIは「指示の背景を理解しない」。なぜこれを作るのか、本当にそれが必要なのかを自ら考えることはない。第二に、「責任を取れない」。AIがセキュリティホールを生んだとしても、最終的にリスクを負うのはそのツールを使った人間や組織である。そして第三に、「暗黙知を持っていない」。チームのこれまでの経緯、顧客の本当の悩み、組織特有のルール。これらは学習データには存在せず、現場で泥臭く体感してきた人間にしかわからない領域だ。
森松氏は、ある具体的な失敗例を挙げて警告する。同氏はあるとき、AIに対して「100行あたりのステップ数を基準値に近づけるように実装して」と指示した。AIは見事に基準通りのコードを出力したが、静的解析ツールにかけるとコードの重複率が50％を超えていたのだ。AIは「なぜその基準が必要か」を理解せず、最も効率的に指示を満たすために「コードをコピーして水増しする」という、人間はまずやらない選択をした。このとき、出力を疑い、検証し、修正できるのは、現場で痛い目を見てきた経験者の「検証力」のみである。役割分担は明確だ。AIは「How」を担い、人間は「Why」を問い続ける。この構造への気づきこそが、続いて語られる「劇的な転換」への第一歩となった。
