はじめに:AI時代に「奪われない」ための思考とは?
生成AIの進化が止まりません。特にChatGPTをはじめとするLLM(大規模言語モデル)は、コード生成、テスト自動化、要件定義の補助など、これまで人間の手で行っていた多くの作業を一瞬でこなせるようになりました。
「このままではエンジニアの仕事がなくなるのでは?」
そんな不安を抱えるITエンジニアは少なくありません。
しかし、AIは万能ではありません。むしろ、AIに代替されるのは“考えないエンジニア”だけです。
本記事では、ChatGPTに「奪われない」ITエンジニアになるための3つの戦略を、わかりやすい例とともに解説します。
戦略①:「情報整理」と「設計思考」の力を極める
✅ ChatGPTの限界=設計の抽象化
ChatGPTは、自然言語で書かれた要件からコードを生成するのが得意です。しかし、それは**「すでに考えられた要件」**がある前提の話。
逆にいえば、要件を構造化し、課題を抽象的に捉えて設計に落とし込む力は、依然として人間の知性が必要です。
例え:AIは「大工」だが「建築家」ではない
ChatGPTは設計図(プロンプト)さえあれば器用に部品(コード)を組み立てますが、何を建てるべきか、どこに柱を置くべきかといった判断はできません。そこに価値を生むのが人間の仕事です。
🔧 強化すべきスキル
- 要件定義・仕様策定
- システム設計(アーキテクチャ、DB設計など)
- 情報の階層化・図式化スキル(マインドマップ、ER図 等)
戦略②:「問題発見力」と「問いの質」を鍛える
✅ ChatGPTは“答え”は出せても“問い”は作れない
AIは与えられた問いに答える存在です。ですが、現実のプロジェクトでは、そもそも「何が問題か?」を定義すること自体が難しいのです。
ここで重要になるのが、「問いの質」。
例え:Googleは「調べる」場所、ChatGPTは「聞く」場所
良い検索ワードを打てる人がGoogleを使いこなせるように、良い問いを立てられる人がChatGPTを最大限に活かせるという時代に突入しました。
つまり、これからのエンジニアには**「良い問いを立てる力」=問題発見力**が問われます。
🔧 鍛え方の一例
- 日常業務で「なぜそれをやるのか?」を5回自問する
- ChatGPTへのプロンプトを定期的に磨く(プロンプト改善ログを残す)
- チームの振り返りで“問題そのもの”に焦点を当てて議論する
戦略③:「共創力」と「文脈力」を武器にする
✅ AIとの共創=「人間ならではの判断」を加える
ChatGPTが吐き出す答えは、必ずしもコンテキストに即した正解ではありません。たとえば、
- 特定業界の暗黙知
- チーム内の事情
- 文化的・組織的背景
こういった「文脈」はAIにとってブラックボックスです。
例え:AIは万能翻訳機でも“社内の空気”は訳せない
コードレビューで「これ誰が書いた?」がタブーなのと同じように、プロダクトの成功には技術力だけでなく“空気を読む力”も重要です。これがAIにはできません。
🔧 共創時代に必要なスキル
- ステークホルダーとの折衝・要件すり合わせ力
- チーム間での言語翻訳(ビジネス⇄開発)
- 「空気を読まずに、空気を作る」意思表示力
まとめ:AIと競争するのではなく「協働」せよ
ChatGPTを脅威と見るか、パートナーと見るかで未来は変わります。これからの時代に必要なのは、「AIに仕事を奪われない」ではなく、「AIを使って、より高次の仕事を創造できる人材になる」ことです。
🔑 奪われないエンジニアの共通点
戦略 | 説明 |
---|---|
①設計思考 | コードを書くより「設計できる人」が強い |
②問いの力 | 与えられた問題ではなく、自ら定義できる |
③共創力 | チームや文脈とつながり、人間的判断ができる |
AIはあなたの代わりではなく、「もう一人のチームメンバー」です。
上手に使いこなし、**“考える力”と“つなぐ力”**で差をつけましょう🧠✨