AIを使うな、ではない。経験を失うな、だ。

おいや

2026年5月31日 22:30

AI時代、失われるのは仕事ではなく「経験」かもしれない

最近、AIによるコーディングの話をよく聞く。

「AIがコードを書く時代」
「プログラマーは要らなくなる」
「人間は要件定義だけやればいい」

そんな話だ。
実際、生成AIはかなり優秀だ。
簡単な実装なら一瞬で出してくるし、あらゆる知識を平然と使いこなす。
確かに生産性も上がる。

でも、私は少し違う危機感を持っている。

AIで失われるのは、仕事そのものではなく、“経験”なのではないか、と。

経験は共有できない

経験は、誰かに完全共有できない。
だから結局、自分で経験するしかない。

もちろん、AIは便利だ。
私自身も毎日使っている。

文章の推敲も頼むし、思考整理の壁打ちも頼む。
生活で浮かんだ分からない事を確認することもある。

もう少しシステム屋としての活用について述べれば、辞書代わりに使うことがある。自分で検索キーワードを考えたり、膨大な技術記事の中から必要な情報を探したりする手間を減らせるからだ。

古い情報や英語の記事に当たることも多い。そんな時、AIは関連する情報やキーワードを整理して教えてくれる。

もちろん、必要があればその後で自分でも調べる。AIは答えそのものというより、「どこを調べればいいか」を教えてくれる存在だと思っている。

そう。
こういう経験の積み重ねをすることができるから、AIの活用は好ましいと思う。

もちろん、AIへ実際にプログラムを書いてもらうこともできる。
だが私はあまり頼まない。

分かればかけるのだから。全部は任せない。
なぜなら、AIに任せたことは、自分の経験にはならないからだ。

私はAIを「差分学習」に使っている

例えば、自分でコードを書く。
その後、AIにも書かせる。
すると、知らない関数や、別の書き方が返ってくる。

自分なら手作業で書く処理を、AIはもっと便利な機能で書いてくることがあるのだ。
その時に初めて、「なぜ？」を考える。

そんなのあるんかい。
私の書き方よりステップ少ないやん。
便利そうだけど、他のプログラムでもあんま見たことないわ。
こっちの方が効率いいんか？
んー、汎用性ある書き方か……？

など、“差分を見ていろいろ検討する行為”が、自分の経験になる。

もし最初から全部AIに書かせて終わりなら、この経験が残らない。

動くコードは残る。
だが、“理解”は身体に残らない。

AIは「歩く辞書の新人社員」に近い

私はAIを、時々「歩く辞書の新人社員」みたいだと思う。

知識量は膨大だ。
レスポンスも速い。

だが、現場を知らない。

この会社の地雷
なぜその運用になったか
どこで事故るか
誰が困るか

を知らない。

しかもAIは、自信満々に“それっぽい答え”を返す。
だから危険なのだ。

私は度々、「AIは嘘をつく」という言葉について「雑な理解をやめてくれ」といった旨を記事にしたためているが、AIは“悪意で嘘をついている”わけではない。

単に、「入力に対して、もっともそれっぽい続きを生成している」だけだ。
だから、それを嘘だと嘆く暇があるなら、人間側が入力の不確実性を学んで、出力結果について確認をすればいいのである。

本当にそうか？
なぜ？
他の方法は？
副作用は？

そうやって使わないと、経験が蓄積されない。
上司が部下とすり合わせを行って正しい答えを出させるように、AIにもまた同じことをする必要があると、私は強く思う。

AIは優秀だ。
だが、プロフェッショナルではないのだ。

AI時代に必要なのは、むしろ知識だと思う

AI時代になると、
「人間はコミュ力だけでいい」
という話を聞く。

システム屋スコープで言えば、
「人間は要件定義や会話力だけでよくなる」
とか、話に聞く。

だが、私は逆だと思う。

AIに任せるほど、人間には知識が必要になる。なぜなら、レビュー（AIが書いたプログラムを読んで確認すること）しなければならないからだ。

「テストで補完できるのでは？」と思う人もいるかもしれない。
確かにテストは重要だ。しかし、テストが通ったことと、そのコードを理解していることは別の話である。
実装意図を理解しないまま組み込めば、後に問題が起きた時、誰も説明できなくなる。

それで、実際読む時だ。
他人の計算途中式が読みにくいように、他人のコードも読みにくい。
そしてAIのコードも例外ではない。

というか、AIはむしろ、“それっぽく綺麗”に書く。
だからこそ危ない。

なぜこの設計なのか
境界条件は？
保守可能か？
将来壊れないか？

繰り返すが、それを判断する責任は人間側に残る。
AIは責任を取らない。
銃で人を殺めた時、その責任が銃にないのと同じだ。

プログラムがそれっぽくきれいに書かれていたとする。
フーンと眺めて通り過ぎる。
どこかAIを過信して「まぁ大丈夫でしょう」と、ならないと言い切れるだろうか。

勿論、人間だから警戒してプログラムをちゃんと読むということもないだろう。
でも、どこかAIを神聖視している人間が、「AIにも間違いがある」と思ってチェックできるのかは、大いに疑問がある。

日本ITは、むしろAIと相性が良いかもしれない

結論から言うと、本来日本の技術者はAIと相性が良いはずだと思うのだ。

日本ITはよく、
「レガシー」
「独自仕様」
「魔改造」
と言われる。

確かにその通りだ。

だが逆に言えば、日本の現場には、
“制約の中で成立させる文化”
がある。

そしてAIは、本来こういう泥臭い橋渡しと相性が良いのである。

古いコード解析
データ変換
接続コード生成
ドキュメント補助
移行支援

昔ならコスト的に諦めていた部分を、高速に補助できる。

だから私は、今現場が「AIにソースコードを書かせる」という活用を選択肢がちなことに歯がゆさを感じている。

「AIに全部任せる」
より、
「AIを使って魔改造を高速化する」

方向の方が、日本には合っている気がしている。

AIは平均化する。だから怖い。

AIは、無難で、一般的で、そこそこ正しい答えを返す。
それは基本的には好ましいことである。

だが、日本の現場には昔から、
「なんか気持ち悪い」
を修正し続ける文化があった。

この命名、後で事故りそう
この導線、1クリック減らしたい
この運用、絶対現場が死ぬ
この例外、あとで爆発する

そういう“執念”の改善が、日本の品質を支えていた。
しかし、AIはこの感覚を調整できるだろうか。非効率で、ニッチで、システムという観点で合理性を考えたら全く理にかなわない部分なのに。

私はそこを少し怖いと思っている。
考えずに使えば、楽にもなるし、安くも上がる。
しかし、提供の質は落ちるということである。

もし、そこを顧みることになった時。
まともに設計を考えることができ、現実的な工数でプログラムを調整することができるエンジニアはどれだけ残っているだろうか。