AIのマネージャーになることが求められるエンジニア
では、AI時代のエンジニアにはコードを書く力以外に何が必要なのか。馬場氏の答えはシンプルで、「エンジニアは『AIのマネージャー』になる」と回答。AIが開発・テスト・運用をこなす環境を整え、複数のAIが連携してゴールを達成する仕組みを作る。そのなかで最も重要なのは、「何のために何を作るのか」を徹底的に明確にする力だ。
だむは氏は加えて「基礎力」の重要性も指摘する。バイブコーディングによって開発速度が大幅に上がった一方で、「セキュリティの観点が抜け落ちる」「出力されたコードの中身が理解できない」といったリスクも生まれている。AI時代のエンジニアに求められるのは、設計・セキュリティなどの基礎力と、より上流のビジネス視点の両立だ。
この視点は、現在注目を集める「FDE（Forward Deployed Engineer）」の概念とも重なる。これまでCTOをはじめとするリーダー層が担ってきた上流の役割、つまりプロダクトの方向性を考え、事業成長を意識し、自分のコードが誰の何を改善しているかを言語化できる力を、すべてのエンジニアに求めるというものだ。「エンジニアという言葉の定義がアップデートされていくのではないでしょうか」というだむは氏の言葉は、IT業界全体への問いかけのように聞こえる。
馬場氏も「リーダーとして、メンバーに『仕様書通りに書いてもらう』ということは、AIに指示することと同じになってしまいます。であれば、AIに任せたほうがスピード面でもコスト面でもメリットが大きいのです」と補足する。考え、言語化し、自分の意思を持って動けるエンジニアだけが、AI時代に本当の価値を発揮できるということだ。
「問いを立てること」は人間にしかできない
馬場氏がCTO力の核心として挙げたのは、問いを言語化して表明する力だ。「AIの出現でより重要となったのは、『この問題って何だったっけ？』『これから何を解かなければいけないのか』を言語化して示すこと。誰かが最初に意思を言語化して表明していかなければ、議論は始まらないし進みません」。一方で、正解のない問いに向き合うのはエンジニアにとって怖い行為でもある。「だからこそ、叩かれることがわかっていたとしても、諦めずに対話し続けることがマネージャーやCTOに求められていることだと思います」と馬場氏は続ける。
だむは氏も同じ方向から言語化する。「コードを書くだけではAIと競うことになってしまいます。人間にしかできないのは、経営層や営業といったエンジニアチーム外の人々とコミュニケーションし、『このコードは誰の、何を改善しているのか』『このコードはいくら稼いでいるのか』を考えること。自ら考え、前に進めていく力が重要になっていきます」。コロナ禍まで「技術力さえあれば許された時代」があったとすれば、AI時代はその前提が大きく変わったといえる。
