【架空インタビュー】『AIと一緒に考え続ける仕事』──生成AI時代の開発現場で働く
【注意】
・この記事は「理解負債」に関する内容をもとに作成した、企業note風の架空インタビュー記事（フィクション）です。
・またこの記事は、構成を模倣することで、インタビュー記事の構造を表しています。
生成AIの登場によって、エンジニアの仕事は大きく変わりつつあります。
数行のプロンプトから、数百行のコードが生成される。
以前なら数日かかっていた実装のたたき台が、数分でできあがる。
一見すると、開発現場はどんどん効率化され、エンジニアはより創造的な仕事に集中できるようになっているようにも見えます。
けれど実際の現場では、そのスピードにどう向き合うかが、新しい課題になっています。
今回は、入社3年目でAI活用開発チームに所属するクマールさんに、生成AI時代の開発現場で求められる姿勢や、日々の仕事のやりがいについて話を聞きました。
聞き手：採用広報チーム
AIが速いからこそ、人間が考える時間は増えている
── まず、現在担当しているお仕事について教えてください。
クマール：
主に、生成AIを活用した社内システム開発や、既存サービスの機能改善を担当しています。
最近は、AIにコードのたたき台を出してもらい、それを人間側で確認して、設計意図に合っているか、運用上問題がないかを見ていく仕事が多いですね。
昔の開発だと、まず人間がコードを書いて、それをレビューする流れだったと思うんですが、今はAIが先にかなりの量を出してくるので、それをどう受け止めるかが大事になっています。
── AIによって、仕事はかなり速くなっているのでしょうか？
クマール：
コードが出てくる速度だけで言えば、すごく速くなっています。本当に、数分である程度まとまったものが出てきます。
ただ、そこで仕事が終わるわけではないんです。
AIが出したコードが、なぜそうなっているのか。
既存の設計と矛盾していないか。
セキュリティ上の問題はないか。
後から他のメンバーが保守できるか。
そこを人間が確認しないといけません。
なので、体感としては「作る時間」は短くなりましたが、「理解する時間」はかなり増えたと思います。
「理解できていないものは出さない」が基本姿勢
── AIが生成したコードを扱ううえで、特に意識していることはありますか？
クマール：
一番大事にしているのは、「説明できないものは出さない」ということです。
AIが作ったから大丈夫、ということはありません。むしろAIが作ったものだからこそ、自分たちがちゃんと理解して、説明できる状態にしてから出す必要があります。
チームでもよく言われるのですが、AIは手を動かすスピードは速いけれど、責任を取るわけではありません。最終的にお客様に提供するのは会社ですし、そのコードを見るのは自分たちです。
── その分、レビューも大変そうですね。
クマール：
そうですね。レビューの観点は増えました。
以前は、人が書いたコードを見て、「この実装で要件を満たしているか」を確認することが中心でした。
今はそれに加えて、AIがどこまで文脈を理解しているのか、既存仕様を勝手に単純化していないか、見た目だけ動くコードになっていないか、といったところも見ます。
なので、レビューは以前より丁寧になりました。時間も、正直かなり使います。
ただ、それは必要な時間だと思っています。
AI時代だからこそ、人間側の確認力がより問われているのだと思います。
速く作れる。でも、速く理解できるわけではない
── 生成AIを使うことで、開発スケジュールにも変化はありましたか？
クマール：
期待値は上がったと思います。
「AIを使えば速くできるよね」という空気は、やっぱりあります。実際、初期実装のスピードは上がっているので、その期待自体は自然なことだと思います。
ただ、そこから先に、設計確認、テスト、レビュー、影響調査があります。
AIが速く出した分、人間側が理解しないといけないものも増えるんです。
そこは入社してから実感しました。
── そのギャップは、現場ではどう受け止められていますか？
クマール：
みんな前向きに取り組んでいます。
ただ、正直に言うと、AIが出してくる量に対して、人間側の理解が追いつかない場面はあります。
チーム内では、そうした積み残しを「理解負債」と呼ぶことがあります。
コードはできている。
でも、なぜそうなっているのかを十分に説明できない。
仕様書への反映が追いついていない。
レビューコメントが増えて、修正の意図を確認する会議も増える。
そういうものが少しずつ溜まっていく感覚です。
でも、それも新しい時代の開発現場では避けて通れないことだと思っています。速さだけでなく、理解の深さも求められるようになったということですね。
会議が増えたのは、考える機会が増えたということ
── AI活用が進んで、チームの働き方にも変化はありますか？
クマール：
会議は増えました。
AIが出したものをどう判断するか、設計として妥当か、誰がどこまで確認するか。そういう話し合いが必要になる場面が増えています。
ただ、自分はそれを悪いことだとは思っていません。
以前なら、実装者の中だけで閉じていた判断が、チーム全体で共有されるようになったとも言えます。AIが出したものを前にして、「これは本当に正しいのか」とみんなで考える時間が増えた。
そういう意味では、会議が増えたというより、考える機会が増えたのだと思います。
── なるほど。かなり主体的に考える力が求められそうですね。
クマール：
はい。受け身だと難しいと思います。
AIに任せれば楽になる、というより、AIが出したものを受け止めて、自分の頭で考え直す必要があります。
自分で調べる。
チームに確認する。
設計書を読み直す。
必要なら、AIの出力そのものを疑う。
そういう姿勢はかなり大事です。
変化を楽しめる人には、成長機会が多い環境
── 新卒で入社する方には、どんな姿勢が必要だと思いますか？
クマール：
変化を楽しめることは大事だと思います。
生成AIの分野は、本当に毎月のように状況が変わります。昨日まで便利だと思っていた方法が、翌月には別のやり方に変わっていることもあります。
その中で、「まだ決まっていないから無理です」ではなく、「まず触ってみよう」「分からないけど調べてみよう」と思える人は、活躍しやすいと思います。
あと、努力を惜しまない人ですね。
AIがあるから勉強しなくていい、ではなくて、AIがあるからこそ、基礎を理解していないと危ない。そういう場面は多いです。
── 実際、入社後の学習量は多いですか？
クマール：
多いと思います。
業務の中で新しいツールを触ることもありますし、AIが生成したコードを理解するために、知らない技術を調べることもあります。
日中は実装やレビュー、会議があるので、落ち着いて理解する時間をどう確保するかは、自分でも工夫していますが、どうしてもという時は徹夜作業になることも多いです。
ただ、会社としても学習機会は用意されていますし、分からないことを相談できる先輩もいます。一人で全部抱え込む必要はありません。
AI疲れにも向き合いながら、長く働ける環境へ
── 最近は「AI疲れ」という言葉も聞かれるようになりました。現場ではどう感じていますか？
クマール：
ありますね。
AIを使うと、一見ラクになるように思われがちですが、実際には常に判断を求められます。
この出力は正しいのか。
どこまで信用していいのか。
どこを直すべきなのか。
そもそも、この実装方針でよいのか。
そういう判断がずっと続くので、頭はかなり使います。
── 会社としてのケア体制はありますか？
クマール：
はい。メンタルヘルス面の相談窓口もありますし、必要に応じて専任スタッフに相談できる体制があります。
チーム内でも、負荷が高くなっているメンバーがいれば声をかけるようにしています。
生成AIを使う仕事は、まだ正解が固まっていない部分も多いので、個人の頑張りだけに頼らないようにすることは大事だと思います。
ただ、最後はやっぱり自分自身でコンディションを整えながら、変化に向き合っていく姿勢も必要です。
正解のない時代に、自分で考える力をつける
── 最後に、これから就職活動をする学生の皆さんにメッセージをお願いします。
クマール：
生成AIによって、エンジニアの仕事は楽になる部分もあります。でも同時に、考えなければならないことも増えています。
AIが速く作る。人間が深く理解する。
その両方が必要になっているのだと思います。
この環境は、決して簡単ではありません。
日々新しい技術が出てきますし、昨日のやり方が明日も正しいとは限りません。
でも、その変化を前向きに捉えられる人にとっては、とても成長できる環境だと思います。
分からないことをそのままにしない人。
自分の言葉で説明できるまで考えたい人。
新しい時代の開発に挑戦したい人。
そういう方と、一緒に働けたらうれしいです。
おわりに ── 採用広報チームより
話を聞き終えて印象的だったのは、生成AIによって「仕事がなくなる」のではなく、むしろ人間が考えるべきことが増えているということでした。
速く作れる時代だからこそ、深く理解する力が求められる。
便利な道具があるからこそ、それを疑い、説明し、責任を持つ姿勢が必要になる。
AI活用の最前線には、華やかな効率化だけではなく、地道な確認、丁寧なレビュー、そして日々の学習があります。
変化の大きい時代に、自分自身も変わり続けたい。
そんな方にとって、この環境はきっと、大きな成長の場になるはずです。
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皆様のご応募を心よりお待ちしております。
採用担当チーム
先輩社員プロフィール
AI開発推進部 システムエンジニア
クリシュナ・クマール・シャルマ
2024年新卒入社。大学では情報工学を専攻し、入社後は社内業務システムの保守開発を担当。現在は生成AIを活用した開発支援プロジェクトに参加し、AI生成コードのレビュー、既存システムへの適用検証、開発プロセス改善などを担当している。
新しい技術を試すことが好きで、最近はAIが生成したコードの意図を読み解きながら、設計・保守・運用の観点からどう活用できるかを日々検討中。休日は技術書を読んだり、散歩をしながら頭を整理したりして過ごしている。
「AIに任せるところと、人間が考え抜くところの境界を見極められるエンジニアになりたい」と語る、入社3年目の若手社員。
最近作ったガンプラで印象深いのは、
全長約2.5mの「1/10 MA-04X ザクレロ PG」
※この記事はフィクションです。
