エンジニアが「勝手に育つ時代」は終わった　～エンジニアを育ててきた装置はAIで壊れた～

AIが壊したエンジニアの成長装置

　エンジニアという仕事の根っこには、ひとつの事実があります。

　マシンは嘘をつきません。

　文法を間違えれば、コンパイラは止まります。ロジックを間違えれば、プログラムは書いたとおりに、つまり間違ったとおりに動きます。「正しく書いたはずなのに動かない」夜に、正しく書けていないのは、自分です。原因をたどると、たいてい自分に戻ってきます。

　これがどれだけ珍しい環境かは、ほかの仕事と比べると分かります。

　上司に詰められたとします。その根拠は、たいてい曖昧です。上司の機嫌かもしれないし、社内の事情かもしれないし、伝え方の行き違いかもしれない。「あの人がわかっていない」と思える隙間が残っています。人が相手の仕事には、人のせいにできる余地があります。そもそも人は、指示を一行ずつ厳密には書きません。どこかで汲み取ってもらうことを期待しています。

　コードには、それがほとんどありません。マシンは汲み取らないし、忖度もしないし、機嫌もない。動かないものは動かない。だから動かないコードの前に座った人は、遅かれ早かれ「間違っているのは、自分かもしれない」と思うところに行き着きます。

　自分の認識を疑う力が、こうして育ちます。マネジメントでは「できていないことを、本人にどう気づいてもらうか」がずっと難しい問題であり続けていますが、エンジニアはこれを毎日、マシンから突きつけられてきました。

動かないコードの前に、そろっていた3つのもの

　動かないコードの前で過ごした時間には、3つのものがそろっていました。

　ひとつ目は、揺さぶりです。いまの自分の理解では手に負えない、という体験のことです。動かないコード、通らないテスト、レビューでの指摘のように、容赦のない返事が毎日のように返ってきます。

　ふたつ目は、支えです。動くか、動かないかの結果がはっきり返ってきます。直せば動くし、動けば前に進んだことがわかります。小さく「できた」が積み上がるので、「自分はやれる」という感覚が残ります。叩かれるだけなら、人は折れます。折れずに済んだのは、結果がすぐ返ってくる環境が支えになっていたからです。

　みっつ目は、振り返りです。かつては「なぜ動かないのか」を延々と考える時間がありました。デバッグはコードを疑っているようで、実は自分の理解を疑っています。自分の頭の中を、いったん外に出して眺める練習になっていました。

　揺さぶられて、支えられて、振り返る。人の見え方が大きく変わるときは、この3つがそろっていることが多いです。逆に言うと、どれかが欠けると育ちにくくなります。揺さぶりがなければ、いまのままで済んでしまいます。支えがなければ折れます。振り返りがなければ、同じ体験を何度しても素通りします。

　エンジニアの仕事は、この3つを最初から含んでいました。誰かが用意したわけではありません。仕事のかたちそのものが訓練でした。

　だからエンジニアは、段階を飛ばせませんでした。理解していないコードは動かないし、動かないという事実は隠せません。わかったふりが通じない場所に、ずっと置かれていました。多くの職場では、わかったふりをしてもばれません。ばれないので、飛ばせてしまいます。飛ばした分は、ずっとあとになって、もっと上の立場で、もっと大きな形で返ってきます。

　もうひとつ、エンジニアの仕事には特別な体験がありました。自分で作ったものを世に出して、人に触ってもらう体験です。

　作ったものには、自分の考えがそのまま入っています。世に出ると、褒められもするし、文句も言われます。バグ報告は「あなたの考えに抜けがある」という知らせで、使われないプロダクトは「あなたの仮説は外れていた」という結果です。作ったものへの反応は、そのまま自分への反応になります。作ったものを通して、自分のことがわかるのです。

　そして大事なのは、当のエンジニアがこれを訓練だと思っていなかったことです。ただ困っていて、ただ動かなくて、ただ夜になっていました。訓練していると思わずに、訓練できていました。

　器は、こうして「勝手に」大きくなっていました。

AIが壊したもの

　AIは、器が「勝手に」大きくなる環境を壊しました。

　正確には、壊したのは一カ所です。ただ、その一カ所が肝でした。

　悩まなくても、答えに手が届くようになりました。

　動かないコードを貼れば、原因の候補が数秒で返ってきます。エラーの意味も、直し方も、もっといい書き方も。一晩かかっていた問題が、数分で片づきます。環境構築でハマることも、分厚いドキュメントを読むことも、AIが手伝ってくれます。

　これ自体はまちがいなく進歩です。AIを取り上げて昔に戻れという話ではないし、戻れるものでもありません。

　困るのは、この進歩の副作用が見えにくいことです。

　ミドルまでが半分、シニアまでが3倍。この話に戻ります。

　前半はわかりやすいです。知識もスキルも、AIで身につくのが速くなりました。一人前に見えるところまでの道は、たしかに短くなっています。

　では、なぜ後半は延びるのでしょうか。

　ミドルとシニアを分けているものを考えると見えてきます。ミドルは、知っている問題を知っている方法で解ける人です。シニアは前例のない問題の前で、問いの立て方から作れる人です。あちらを立てればこちらが立たない中で決めて、なぜそう決めたのかを説明できる人です。前者は知識と経験の積み重ねで届きます。後者は、それだけでは届きません。

　シニアと呼ばれる人が持っているものの中心は、知識の量ではありません。思い詰めて考えた時間の積み重ねです。答えがわからないから、仕方なく考えます。ほかに道がないから、深く長く考え続けます。この「仕方なく」が大事でした。答えらしいものにすぐ手が届くなら、人はそれ以上考えません。考えなくていいのに考え続けられる人は、ほとんどいません。考えるしかなかったから、考えていたんです。

　「答えらしいもの」と書いたのには理由があります。AIが返すものは、たいてい十分に正しいです。動くコードが返ってくるし、それらしい説明もつきます。でも、受け取った人の考えは何も変わっていません。自分の仮説が外れて、前提を疑って、考えを組み直す。この流れが起きないまま、結果だけが手元に残ります。

　たとえば、AIと一緒に半年で機能をいくつも出してきた人がいるとします。仕事は速いし、レビューも通るし、周りからの評価も高い人です。ある夜、その機能で障害が起きます。ログを見ても、どこから疑えばいいのかがわかりません。書いたのは自分なのに、なぜこう書いたのかを自分で説明できません。AIに聞けば候補は出ます。でも、候補のどれが正しいのかを決める手がかりを、自分の中に持っていません。

　この人の腕が悪いわけではありません。速く作れることは本物の力です。ただ、作るまでの間に「困って、考えて、外して、また考える」時間を通っていないので、困ったときに戻れる経験がありません。前半に書いた、障害対応の二人を思い出してください。焦りの中で手を止めて、切り分ける順番を組み直せる人は、その順番を自分で何度も外した経験を持っています。

　困る前に答えが届いて、悩み始める前に解決が差し出されます。なくなったのは時間ではありません。困る機会そのものです。

　スキルは速く身につくようになりました。でも、器はそうはいきません。器を大きくしていたのは知識ではなく、動かないコードの前で自分の浅さと向き合った時間だったからです。

　合理的に選べば、人は速くて楽なほうを選びます。個人の選択としては正しいです。だからこそ、これは個人の意志の問題ではありません。選ぶ余地がなかったから人を鍛えていた環境は、選べるようになった時点で、鍛える力を失います。誰が悪いわけでもありません。環境が変わったんです。