【AIがヤバい】Webエンジニアがこの先生きのこるには

しまぶーのIT大学

11 May 202410:23

Summary

TLDRこの動画では、AI時代のエンジニアの将来について語られています。最近AIの発展により、エンジニアの仕事が変わる懸念を抱く声が多くなっていますが、実際にはAIが提案を出しても最終的な承認は人間であるエンジニアにかかるため、エンジニアの必要性は続くと述べています。また、今後のエンジニアの仕事はコーディングを減らして、プロジェクト全体の理解や要件定義の確認、プルリクエストのレビューなどの作業が増えると予想されています。さらに、AIが弱いとされる最先端分野への学習や、ドキュメンテーション能力の強化が重要視されています。最後に、AIの発展をただ見守るのではなく、自分自身が必要とされる存在であるかを常に振り返ることが求められます。

Takeaways

🤖 AIの発展によりエンジニアの仕事がなくなることはないが、仕事内容は変わる。AIが提案を出しても、最終的な承認は人間であるエンジニアが行う。
🔍 エンジニアは、要件定義や実装方針の確認、コードレビューなどの役割を引き続き果たす必要がある。
📈 将来的には、コーディング時間を減らして、プロジェクト全体の把握や要件定義の確認などの時間が増える可能性がある。
📚 ドキュメンテーション能力が重要になる。AIが要件定義を行う上での重要な情報源となり、自然言語の理解が求められる。
🧠 プログラミング知識は深くなることが求められる。確認能力や修正能力が、AI時代のエンジニアにとって不可欠となる。
🚀 最先端技術の学習を続けることが生き残りの鍵。AIがまだ学びきれていない分野は、エンジニアの専門性と経験が活かせる場となる。
🌐 AIは既存の知識に基づくが、最新の情報を十分に活用していないため、常に最新のトレンドを追いかけることが必要。
🔧 コーディングだけでなく、プロジェクト全体の理解や、AIと連携する能力も重要なスキルセットとなる。
🛠️ エンジニアは、AIが提供するコードに対して、正しいレビューを行う能力を持つ必要がある。これは深いプログラミング知識を前提とする。
⏱️ AIの進化は迅速であり、エンジニアは自分のスキルセットを常にアップデートし、市場で必要とされる存在であることを確認する必要がある。
📉 一方で、単純な作業や繰り返し処理に特化していたエンジニアは、AIの進化によってそのスキルが求められなくなる可能性がある。

Q & A

AI時代にエンジニアの仕事は変わると思いますか？
-はい、エンジニアの仕事は変わりますが、人間が最終的に承認する必要があるため、エンジニアとしての役割は続くでしょう。
AIが提案する要件定義や実装方針をどのように扱うべきですか？
-AIが提案する要件定義や実装方針は、エンジニアがロジックや合理性について確認し、必要に応じて修正することが求められます。
gitHUBコパイロットワークスペースとは何ですか？
-gitHUBコパイロットワークスペースは、AIが要件定義からプルリクエストまでを自動化するプログラミング支援ツールです。
AIがコードを生成する際の品質はどうですか？
-AIが生成するコードは、最新の情報を反映していないため、最先端の技術に対しては弱く、常に人間によるレビューが必要です。
エンジニアがAI時代で生き残るために必要なスキルは何ですか？
-ドキュメンテーション能力、確認能力、深いプログラミング知識、そして最先端の技術への学習力が重要です。
AIが進化するにつれてエンジニアの必要性は減少しますか？
-AIが進化するにつれても、エンジニアは人間による最終的な判断と専門的なスキルが求められるため、必要性が続くと考えられます。
AIが提供するサービスが進化すると、コーディングの時間は減少しますか？
-はい、AIが提供するサービスが進化すると、コーディングの時間は減少し、プロジェクト全体の把握や要件定義の確認などの時間が増加するでしょう。
AI時代のエンジニアはどのような姿でいけばよいですか？
-AI時代のエンジニアは、プロジェクト全体を理解し、最先端技術へのアプローチを続け、ドキュメンテーションや確認能力を高めることが求められます。
AIが提案する実装方針をどのように評価すべきですか？
-AIが提案する実装方針は、プログラミングの知識と経験に基づいて、その妥当性と品質を評価する必要があります。
AIが支援するプロセスで、人間が担当する役割は何ですか？
-人間が担当する役割は、AIの提案を確認、修正し、最終的にプロジェクト全体を監視し、承認することで、質の保証とプロジェクトの方向性を決定することです。
AIが進化し続けると、エンジニアのスキルセットはどのように変わっていくでしょうか？
-AIが進化し続けると、エンジニアはより深い専門知識と、AIの出力に対する批判的思考力、そして最先端技術への柔軟な学習能力を持つ必要が高まります。
AI時代で生き残るための戦略として、どのような領域を学び続けることが重要ですか？
-AI時代で生き残るための戦略として、XR、VRAR、Web3などの最先端の技術を学び続けることが重要です。これにより、AIがまだ学習しきれていない分野で専門性を高めることができます。

Outlines

00:00

🤖 AI時代のエンジニアの将来について

AIの発展によってエンジニアの仕事が変わる可能性について懸念を示す声が多くなっています。しかし、AIが提案を出しても、最終的な承認は人間であるエンジニアによって行われます。gitHUBコパイロットワクスペースの登場により、開発プロセスがAIによって支援されるようになり、エンジニアは要件定義や実装方針の確認、プルリクエストのレビューなどの作業に時間を割くようになります。

05:01

📚 AI時代に必要なエンジニアのスキル

AI時代においては、ドキュメンテーション能力と確認能力が求められます。自然言語を理解し、要件定義を正確に行う必要があります。また、深いプログラミング知識が確認能力を高めるために必要です。AIが弱い最先端の分野を学び続けることも重要です。AIの発展に合わせて、エンジニアは自分のスキルをアップデートし、市場で必要とされる存在であることを確認する必要があります。

10:03

🌟 AI時代を生き残るためのアドバイス

AIの発展についてただ見守るのではなく、自分自身のスキルを常にアップデートし、AI時代に合わせて適応していくことが重要です。また、AIが提供するコードに対して正しいレビューができるように、プロジェクト全体を理解し、専門性を高める必要があります。最先端の分野を学び続けることで、AIでは置き換えられないようなスキルを持つことができます。

Mindmap

Keywords

💡AI時代

AI時代とは、人工知能（AI）が社会やビジネスのあらゆる面に深く関与し、人々の生活や仕事に多大な影響を与える時代を指します。このビデオでは、AIがエンジニアの業務にどのような影響を与え、将来的にどのように進化するのかが話し合わされています。

💡エンジニア

エンジニアとは、技術的な問題を解決するために専門的な知識とスキルを持ち、ソフトウェアやハードウェアの開発・設計を行うプロフェッショナルです。ビデオでは、AIの発展によってエンジニアの仕事が変わる可能性について語られています。

💡gitHUBコパイロット

gitHUBコパイロットは、プログラミング支援ツールとして知られており、コードのリファクタリングやテストの生成など、開発者の作業を支援します。ビデオでは、このツールがAIを用いて、開発者の作業をさらに効率化する方向で進化していると説明されています。

💡要件定義

要件定義とは、ソフトウェア開発において、システムが満たす必要のある機能や性能、その他要求される条件を明確に記述するプロセスです。ビデオでは、AIが要件定義を行うことで、エンジニアの作業の一部を補助する可能性が示されています。

💡実装方針

実装方針とは、ソフトウェアの具体的な開発方法や手順を決定するプロセスです。ビデオでは、AIが提案する実装方針に対して、エンジニアが判断や修正を行う必要性が強調されています。

💡プルリクエスト

プルリクエストとは、バージョン管理システムで、開発者が自分の変更をメインのコードベースに統合するようリクエストするプロセスです。ビデオでは、AIがプルリクエストを作成し、エンジニアがレビューを行うプロセスが説明されています。

💡ドキュメンテーション

ドキュメンテーションとは、ソフトウェアやシステムの仕様、使用方法、保守手順などを記述した文書です。ビデオでは、AI時代においてエンジニアがドキュメンテーションをしっかりと行うことが重要になるという点が強調されています。

💡確認能力

確認能力とは、情報や状況を正確に把握し、適切な判断を行う能力です。ビデオでは、エンジニアがAIの提案を正しく確認し、必要に応じて修正する能力が求められると語られています。

💡自然言語処理

自然言語処理とは、コンピュータが人間の自然言語を理解し、処理する技術です。ビデオでは、AIが自然言語を理解して要件定義を行う能力が重要になると説明されています。

💡プロジェクト全体像

プロジェクト全体像とは、プロジェクトの全体的な状況や進捗、問題点などを把握することです。ビデオでは、エンジニアがプロジェクトの全体像を理解することで、AIと効果的に協働できることが求められると語られています。

💡最先端の領域

最先端の領域とは、最新の技術や研究開発が行われている分野を指します。ビデオでは、AIがまだ学びきれていない最新分野についての知識を持つことで、エンジニアはAIができないような価値ある仕事を行うことができると語られています。

Highlights

AI時代にエンジニアの将来について懸念を表明し、不安を感じている人々がいます。

最近発表されたGitHub Copilot Workspaceの機能について解説。

GitHub Copilotが提供するプログラミング支援の種類を紹介。

GitHub Copilot Workspaceは、AIが要件定義からプルリクエストまで行うサービスに。

エンジニアの仕事はなくなりませんが、AIと人間の役割が変わるという結論。

AIが提案をしても、最終的な承認は人間であるエンジニアが行う必要がある。

エンジニアは、AIの提案をレビューし、修正する能力が求められる。

将来的にコーディングの時間は減り、プロジェクト全体の把握が重要になる。

ドキュメンテーション能力の強化が、AI時代のエンジニアにとって必要である。

自然言語の理解を深めることで、AIと効果的にコミュニケーションを取れる。

プログラミング知識が深くなることが、AI時代で求められるスキルの一つ。

AIが弱い領域である最新技術について、エンジニアは積極的に学び続けることが重要。

AIの進化に合わせて、自分のスキルをアップデートし続けることが生き残る鍵。

10年後にはエンジニアの職業がなくなる可能性があるが、現在は心配しすぎない。

AIの進化を常に意識し、自分のスキルが市場で必要とされる存在であることを確認する。

GitHub Copilot Workspaceのテクニカルプレビューが現在利用不可であり、将来的に利用可能になる予定。

AIが提供するコードレビューの質は、エンジニアの知識レベルに依存する。

AI時代に生き残るための戦略として、最新技術への学習と専門性の向上が挙げられる。