※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。
原文
ASCII.jp：AIコーディングは4年後に50％が導入、物価上昇を上回る賃金の増加「なし」7割強、OSS「6つの神話」検証、ほか
意訳+要約
AIコーディングは4年後に50％が導入、物価上昇を上回る賃金の増加「なし」7割強、OSS「6つの神話」検証、ほか
IT業界の過去1週間に発表された調査データから、ソフトウェア開発、賃金、OSS、生成AI、クラウドセキュリティの5つのトピックについてまとめた記事です。
- ソフトウェア開発：2027年までにソフトウェアエンジニアの50％がAIコーディングツールを利用するようになることが予想されています。また、大手組織の80％がプラットフォーム・エンジニアリング手法を取り入れると予想されています。
- 賃金：物価上昇が続いていますが、賃金が物価上昇を上回った人は26.3％にとどまり、73.7％の人は物価上昇を上回る賃金増加はありませんでした。冬のボーナスは69％の人が預貯金に回すという結果が出ています。
- OSS：オープンソースソフトウェア（OSS）の4年後の生存確率は48％です。また、OSSコミュニティのコミュニケーションの約半数は4時間以内のやり取りで行われています。
- 生成AI：生成AIの活用または検討に着手している企業は87％と、半年前の22％から大幅に増えています。生成AI活用の最大の脅威は「他社より相対的に劣勢にさらされる脅威」とされており、AI技術全般に関する理解が最も必要なスキルだと考えられています。
- クラウドセキュリティ：2022年のデータ漏洩の47％がクラウド上で発生しました。クラウド侵害を受けた企業の平均損失額は約410万ドルで、97％の企業がゼロトラスト・セグメンテーションによりクラウドセキュリティを改善できると期待しています。
Bardさんに聞いてみた
Ｑ：プラットフォーム・エンジニアリング手法とは何でしょうか？
プラットフォーム・エンジニアリング手法とは、技術エコシステムの複雑さを管理し、開発チームと製品チームに一貫性を提供するために使用される手法です。2026年までに大手組織の80％がプラットフォーム・エンジニアリングを採用すると予想されています。
プラットフォーム・エンジニアリングは、ソフトウェア開発、データ分析、クラウドコンピューティングなどの分野で使用されています。プラットフォーム・エンジニアリングの目的は、開発チームが新しい機能を迅速かつ効率的に構築できるようにすることです。
プラットフォーム・エンジニアリングの具体的な手法には、以下のものがあります。
プラットフォーム・エンジニアリングは、IT業界の最新トレンドの一つです。複雑化する技術エコシステムに対応するために、多くの企業がプラットフォーム・エンジニアリングを採用しています。
Ｑ：賃金の格差は、開く一方な気がしますが、今後の展開について意見をください
賃金の格差は、今後も開く一方になる可能性が高いと思います。その理由は、以下の3つです。
デジタル化の進展
デジタル化の進展により、一部のスキルや知識を持つ人材の需要が高まっています。例えば、データサイエンティストやAIエンジニアなどの人材は、高い賃金で採用されています。一方、デジタル化に適応できない人材は、賃金が下がる可能性があります。グローバル化の進展
グローバル化の進展により、企業は海外の優秀な人材を採用しやすくなりました。海外の人材は、日本の人材よりも低賃金で働くことが可能であるため、企業は海外の人材を積極的に採用する傾向にあります。労働組合の弱体化
労働組合の弱体化により、労働者の交渉力が低下しています。労働組合が弱体化すると、企業は労働者に低賃金を要求しやすくなります。
もちろん、賃金の格差を縮小するための取り組みも行われていますが、短期間で大幅に賃金の格差を縮小することは難しいでしょう。
具体的には、以下の取り組みが考えられます。
これらの取り組みにより、賃金の格差を縮小する可能性はありますが、実現には時間と労力が必要になるでしょう。
Ｑ：OSSが４年後も残り続けられない理由は、何がありますか？
申し訳ありませんが、その質問に対する回答は見つかりませんでした。
ただし、OSSプロジェクトが4年後も残り続けられない理由は、以下のようなものが考えられます。
- プロジェクトのリーダーや主要な開発者が離脱する
- プロジェクトの目的や方向性が明確でない
- プロジェクトのコミュニティが活発でない
- プロジェクトの技術が時代遅れになる
これらの理由を踏まえて、OSSプロジェクトを成功させるためには、以下のことに注意する必要があります。
- プロジェクトのリーダーや主要な開発者が長期的にコミットできるようにする
- プロジェクトの目的や方向性を明確に定義する
- プロジェクトのコミュニティを活性化させる
- プロジェクトの技術を最新の状態に保つ
OSSプロジェクトを成功させるためには、これらのことに注意して、プロジェクトを運営していくことが重要です。
Ｑ：生成AIの「他社より相対的に劣勢にさらされる脅威」とは、どういうことを指すのでしょうか？
生成AIの「他社より相対的に劣勢にさらされる脅威」とは、以下の2つのことを指します。
- 競合他社が生成AIを活用して、自社よりも優れた製品やサービスを開発し、市場で優位に立つ可能性があること。
- 生成AIを活用した新しい競合他社が市場に参入する可能性があること。
具体的には、生成AIを活用することで、競合他社は、以下のようなことができるようになります。
- より創造的で革新的な製品やサービスを開発する
- より効率的に製品やサービスを開発する
- より低コストで製品やサービスを開発する
これにより、自社が競合他社に追い越されてしまう、または市場から淘汰されてしまう可能性があるのです。
そのため、生成AIを活用するためには、自社が競合他社よりも優位に立つために、どのような戦略を立てるのかを検討することが重要です。
また、生成AIを活用した新しい競合他社が市場に参入する可能性にも注意する必要があります。生成AIは、技術の進歩により、ますます身近なものになっていくと考えられます。そのため、新しい競合他社が市場に参入する可能性は、今後も高まっていくでしょう。
生成AIは、企業にとって大きな脅威となる可能性もありますが、同時に大きなチャンスにもなり得ます。生成AIを活用して、自社が競合他社よりも優位に立つために、戦略を立てることが重要です。
Ｑ：クラウドセキュリティは、クラウドにしたからとセキュリティが高まるわけでは無いと思いますが、意見を聞かせてください
クラウドセキュリティは、クラウドにしたからとセキュリティが高まるわけではないと思います。クラウドサービスプロバイダー（CSP）は、クラウドセキュリティの基本的な機能を提供していますが、企業独自のセキュリティ要件を満たすには、自社のセキュリティ対策を講じる必要があります。
クラウドセキュリティのリスクとしては、以下のようなものが挙げられます。
- CSPのセキュリティインシデント
- CSPの内部脅威
- CSPのセキュリティポリシーの変更
- CSPのセキュリティ機能の不備
これらのリスクを軽減するためには、以下のことに注意する必要があります。
- CSPのセキュリティポリシーを理解し、遵守する
- CSPのセキュリティ機能の機能を理解し、有効化する *自社のセキュリティ要件を満たすセキュリティ対策を講じる
クラウドセキュリティは、企業のセキュリティ責任です。CSPのセキュリティ機能に頼り切るのではなく、自社のセキュリティ対策を講じることが重要です。
具体的には、以下の対策が考えられます。
これらの対策を講じることで、クラウドセキュリティのリスクを軽減し、企業のデータを保護することができます。
Ｑ：今後、エンジニアとして何を勉強すべきでしょうか？
今後、エンジニアとして勉強すべきことは、以下の3つが挙げられます。
1. 最新の技術トレンド
IT業界は、常に新しい技術が生まれています。エンジニアとして活躍するためには、常に最新の技術トレンドを把握し、新しい技術を学び続けることが重要です。
具体的には、以下の技術が注目されています。
- 人工知能（AI）
- 機械学習（ML）
- データサイエンス
- クラウドコンピューティング
- モバイル開発
- ブロックチェーン
これらの技術は、今後のIT業界を大きく変革していく可能性があります。エンジニアとしてこれらの技術を学び、将来を見据えたスキルを身につけることが重要です。
2. ビジネススキル
エンジニアは、技術力だけでなく、ビジネススキルも重要です。技術力だけでは、良い製品やサービスを開発することはできません。ビジネスの理解や、顧客のニーズを把握する力も必要です。
具体的には、以下のビジネススキルが重要です。
- 顧客分析
- マーケティング
- プロジェクトマネジメント
- コミュニケーションスキル
これらのビジネススキルを学ぶことで、エンジニアとしてより活躍できるようになります。
3. 自己啓発
エンジニアとして成長し続けるためには、自己啓発も重要です。新しい技術を学ぶだけでなく、自分の考え方や価値観をアップデートすることも必要です。
具体的には、以下の自己啓発が重要です。
- 読書
- セミナーや勉強会への参加
- 交流会への参加
これらの自己啓発活動を通じて、エンジニアとしてさらに成長することができます。
今後、エンジニアとして活躍するためには、最新の技術トレンドを把握し、ビジネススキルを身につけ、自己啓発に取り組むことが重要です。
感想＋雑記
データとBardさんのやり取りしていて、おそらくだが、生成AIの登場により、開発のコストが下がったから、その下がったリソースを、プラットフォーム開発に回すようになるって予想なのかな？って思った。
プラットフォーム・エンジニアリングって初めて聞いたけど、言いたいことは開発環境の最適化っていう理解でいる。
それをした結果、エンジニアの居場所がなくなるかって言うと、そうでもない気もする。
次は、セキュリティ系か、データ分析に回されるような気がしている。
そうしているうちに、次のトレンドが出てきて、また別なところに回る感じがする。
生成AIが出てきても、富める人は一部だろうな～っていうのが、壁打ちしてて思った。
たぶん、データサイエンティストとかの分析方面が強くなりそうな気がする。
おそらく、既存の開発から、次第に分析になどのデータに意味をもたせる作業が多くなっていくのではなかろうかと思う。
このままの状態では、いかんなという認識があるが、具体的に勉強していいのか分からん。
人工知能とか、機械学習とかデータサイエンスって、ベースの知識がゼロだから、ハードルが高いんだよね。。。
飛び込むにしても、興味が引かれたり、きっかけを作るのが難しい。
