AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から『AIでエンジニアが要らなくなる』と聞かされておりまして、本当かどうか心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！まず安心して下さい。今回扱う論文は『AIはソフトウェア工学（software engineering; SE）を食いつくさない』という主張ですから、背筋を凍らせる必要はありませんよ。
なるほど。ただ、現場では『生成AI（generative AI）でコード自動生成が進めば人手が減る』と言われています。投資対効果を考えるとそこの見通しが知りたいのです。
いい質問です。結論を先に言うと、生成AIはルーチン作業を自動化し効率を上げるが、ソフトウェアの全ライフサイクルを置き換えるわけではないのです。ポイントを三つで整理しましょうか。
お手柔らかにお願いします。まずその三つ、教えていただけますか。
大丈夫、一緒に見ていけるんです。第一に、ソフトウェア工学（software engineering; SE）とは設計から運用までを含む幅広い discipline であり、単にコードを書く工程だけではないという点です。第二に、機械学習（machine learning; ML）や大規模言語モデル（Large Language Models; LLMs）は『提案』を出すのが得意で、最終判断は人間側で行うべきだという点です。第三に、生成AIは新しいコンポーネントやアーキテクチャをもたらし、むしろSEの再定義を促す可能性があるという点です。
なるほど、要するに『道具は進化するが、設計や信頼性の判断は残る』ということですか。これって要するに人の判断が価値の中心に残るということ？
その通りです！正確には、人間は『目的設定』『仕様設計』『妥当性確認』『運用時の倫理や安全性』といった判断領域で重要な役割を果たしますよ。技術的にはMLやLLMがコードや設計案を出しても、それをどう評価し運用するかがSEの腕の見せどころになるんです。
それは安心しました。しかし現場での導入は難しそうです。信頼性や正確性が問題になる場合、どうチェックすれば良いのでしょうか。
良い視点です。まずはAIの出力を『レビュー可能な提案』として扱い、テストと検証のフローに組み込むことが重要です。次に、正確性だけでなく信頼性や安全性の評価基準を再考する必要があります。最後に、運用チームと開発チームが密に連携し、不具合や逸脱を早期に発見する体制を作ることです。
わかりました。投資対効果で言うと、どの部分に先に投資すべきでしょうか。現場が混乱しないように段階的に進めたいのです。
いい判断です。導入優先度は三段階に分けられます。第一に自動化による時間短縮が明確な単純作業、それから品質向上が期待できるレビュー工程、最後に設計や運用方針の見直しへの投資です。これで現場の負担を最小化しながら効果を測定できますよ。
先生、ありがとうございます。では最後に私の言葉で確認します。AIは確かに効率を上げるが、ソフトウェアの目的決定や信頼性評価といった本質的な仕事は残る、だから段階的にツール導入して効果を見極める、ということで宜しいですか。
その通りですよ。素晴らしい着眼点です！大丈夫、田中専務のように本質を押さえれば、現場は必ず順応できます。一緒に進めていけば必ずできますよ。
