※本記事は、ChatGPT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
生成AIによるコード作成--開発者にもたらす生産性向上と役割の複雑化 - ZDNET Japan
意訳+要約
生成AIによるコード作成--開発者にもたらす生産性向上と役割の複雑化
人工知能（AI）がもたらすテクノロジーの進化とキャリアの変革
近年、AIは開発者の生産性向上に寄与する強力なツールとして認知されていますが、その可能性はますます広がり、特にテクノロジーマネージャーやIT担当者には新たな役割が求められています。
重要なポイント:
AIを活用したコード開発が進む中、テクノロジーマネージャーやIT担当者はビジネス面でより広範な役割を果たす機会が広がっている。
生成AIツールの普及により、コードの生成が容易になる反面、技術者の仕事は複雑化。セキュリティや品質保証が求められ、新たな責任が発生。
生成AIによるコードの増加が「ビッグコード」と呼ばれ、管理や技術的負債に懸念が広がっている。既存コードの理解が難しくなり、技術者に新たなスキルが求められる。
AIの導入により、デザイン思考が重視され、開発者はデザインやソフトスキルの向上が必要。ビジネス部門はアプリケーションの柔軟な対応を期待。
パーソナライゼーションが開発者に重要なスキルとなり、生成AIによってより個別化されたコーディングが可能に。これにより、将来のコーディングはAI主導となる可能性。
技術的なスキルに加え、テクノロジーマネージャーはデータサイエンスや倫理的な観点に注力。ビジネス要件の変化に適応するため、AI支援コード開発が重要となる。
AIがソフトウェアスタックのメンテナンスとサポートを担うITチームにも影響。AIの活用により、繰り返し作業の自動化や効率向上が期待される。
ChatGPTさんに聞いてみた
Ｑ：コードベースが大きくなることで、重要度が上がるものには何がありますか？
コードベースが大きくなると、いくつかの重要な要素が強調され、その重要度が上がります。以下はその主な点です。
セキュリティと品質保証:
大規模なコードベースでは、セキュリティの脆弱性や品質の問題が発生しやすくなります。コードの増加に伴い、セキュリティの確保と品質保証がより重要になります。特に生成AIによって作成されたコードがセキュリティ上の課題を抱える可能性があるため、これらの面に特に配慮する必要があります。コードの管理と組織化:
大量のコードが生成されると、その管理と組織化が課題となります。適切なディレクトリ構造やモジュール化が必要であり、開発者はコードベース内でのナビゲーションや変更の容易さに対処する必要があります。技術者の役割と責任:
コードベースが増加すると、技術者は新たな役割と責任が求められることがあります。セキュリティの検証、品質の維持、コードの効率的な利用など、従来以上に広範なスキルセットが必要です。ビッグデータ処理とパフォーマンス:
大規模なコードベースにおいては、ビッグデータ処理やアプリケーションのパフォーマンスが重要な課題となります。適切なデータ構造やアルゴリズムの選択、最適化が求められます。コードの文書化とコメント:
複雑なコードベースでは、十分な文書化とコメントが欠かせません。新規開発者やチームメンバーが迅速に理解しやすいコードの作成が求められます。適切なテストとデバッグ:
大きなコードベースでは、適切なテストとデバッグが不可欠です。変更が全体に及ぼす影響を正確に評価し、問題が発生した場合に素早く特定・修正できる体制が必要です。開発者のコミュニケーションと協力:
大規模なプロジェクトでは、開発者同士のコミュニケーションと協力が重要です。コードベースが増えると、異なる部分で作業する開発者同士が密に連携し、コードの一貫性を確保する必要があります。
Ｑ：生成AIで開発者の仕事がなくなると言われていますが、実際は逆になる可能性が高いのでしょうか？
生成AIによるコード生成が進む中で、開発者の仕事がなくなるかどうかは一概に言えません。実際には、逆に新たな仕事や役割が生まれ、開発者の求められるスキルセットが変化する可能性が高いです。以下はその理由です。
新しい仕事の創出:
AIがコードを生成する一方で、その生成されたコードの管理、セキュリティの確保、品質の維持、コードの最適化など、多岐にわたるタスクが開発者に求められるようになります。AIによって自動生成されたコードの検証や修正、プロジェクトのコーディネートが重要となります。セキュリティと品質保証:
AIが生成したコードにはセキュリティ上の課題や品質の問題が生じる可能性があります。開発者はこれらの問題に対処し、セキュリティの検証や品質保証を担当する役割が重要になります。コードの最適化と効率向上:
AIによるコード生成は素早いが、最適なコードや効率的なアルゴリズムの選択はまだ開発者に依存します。開発者は生成されたコードを最適化し、アプリケーション全体のパフォーマンスを向上させる仕事が求められます。新技術の導入と適用:
技術の進化に追随し、AIモデルやツールの導入と適用は開発者の仕事となります。新しい技術の理解とその組み合わせによって、より高度なアプリケーションやサービスを構築することが期待されます。プロジェクトコーディネーション:
多様な技術やプログラミング言語を使用する場合、それらの統合やプロジェクトの全体的なコーディネーションが重要です。開発者は異なる要素を調整し、一貫性を確保する仕事が求められます。デザイン思考とユーザーエクスペリエンス:
AIによるコーディングが進む中で、デザイン思考やユーザーエクスペリエンスの向上が重要になります。開発者はユーザビリティやデザインの質を向上させ、アプリケーションをユーザーフレンドリーに構築する仕事が増えるでしょう。
総じて、生成AIの進化により、開発者は新しい課題に対処するためのスキルを向上させ、より高度で創造的な業務に従事することが期待されます。開発者の役割が逆に重要性を増す可能性が高いです。
感想＋雑記
生成AIの登場で出てくる、新たな課題が何なのか見えてくるようになると、開発者の必要性が高まってくる気がする。
安易に仕事が楽になるとか、仕事がなくなるって流れにはならない気がするな。。。
生成AIが生成するコードが多くなることで、それの管理にやっきになりそうな気がする。
アーキテクチャがしっかりしていること、リファクタリングがやりやすいことなんかが重要になってきそうな気がする。
少なくとも、求められるスキルセットが高くなるってのは、確定だと思う。
もしくは、領域特化した人材が求められるかも。すべてできるエンジニアは、単価が高いうえ、大量に雇うのは厳しいからな。
