AIがコードを書く時代にエンジニアは何をするのか｜AI倫理を現場から考える

生成AIの登場によって、プログラミングの現場は大きく変わりつつあります。
AIがコードを書き、設計を提案し、テストまで生成する。

そんな時代が現実になりました。

私自身も、日常的にAIを使っています。
調査やコードの雛形作成、小さなツールづくりなど、AIのおかげで作業が楽になったと感じる場面は増えました。

ただ、その便利さを感じる一方で、こんな疑問も浮かぶようになりました。

AIがコードを書く時代に、エンジニアは何をするのだろうか。

この記事では、AI倫理というテーマを、社会問題としてではなく、現場で働くエンジニアの視点から考えてみたいと思います。

AI倫理とは何か

AI倫理という言葉を聞くと、社会問題や規制の話を思い浮かべる人も多いかもしれません。

しかし本質はもっとシンプルで、「AIをどのように責任ある形で使うか」という考え方です。

AI倫理の基本的な考え方

AI倫理とは、AIを開発・利用する際に、社会的影響や責任を考慮する考え方です。

例えば、次のようなテーマが議論されています。

• AIによる差別や偏見
• AI判断の透明性
• AIの説明責任
• プライバシー保護

情報処理推進機構（IPA）でも、AI社会においては開発者や利用者が社会的責任を持つ必要があるとされています。
IPA：AI社会原則

ただ、エンジニアの現場で感じるAI倫理は、もう少し身近な問題です。

AIが書いたコードに、誰が責任を持つのかという問いです。

AIはとても便利なツール

AIの話になると「危険性」ばかりが語られることもありますが、私はまずAIを便利なツールとして活用するべきだと思っています。

AIを使うと長年放置していたツールも作れる

実際に私は、AIを使っていくつかの内部ツールを作りました。

• Excelファイルの文言を検索するツール
• 画面キャプチャを比較するツール

画面キャプチャ比較ツールは、システムのEOSL対応で役立ちました。
バージョンアップ前後の画面キャプチャを比較し、表示がおかしくなっていないか確認するためです。

完全一致で比較すると、1ドットの差でもエラーになってしまいます。
そのため差分が多くなりすぎて確認が大変になることがあります。

そこで、AIの助けを借りてあいまい比較を行うツールを作りました。

長く「作ろうかな」と思いながら放置していたツールでしたが、AIを使うことで短時間で形にすることができました。

こうした経験から感じるのは、AIは単純作業の効率化ととても相性が良いということです。

AIが書いたコードはそのままでは動かないこともある

AIコード生成は便利ですが、万能ではありません。

実際に使ってみると、少し注意が必要な場面もあります。

AIのコードには前提条件が抜けていることがある

AIが生成したコードをそのまま実行してみたこともありますが、正直に言うと、そのままでは動かないことも何度かありました。

例えば、

• ライブラリのバージョンが違う
• importが不足している
• 環境前提が違う

といったケースです。

AIはそれらしいコードを書くことは得意ですが、実際のプロジェクト環境まで完全に理解しているわけではありません。

そのためAIコードを使うときは、

• この処理で本当に良いのか
• 前提条件は合っているのか
• 保守できる形になっているか

といったことを人間が確認する必要があります。

ここにも、エンジニアにとってのAI倫理があるのではないかと感じています。

若いころ、私も「かっこいいコード」に憧れた

AIの話から少し離れますが、エンジニアとしての姿勢を考えるうえで、私自身の若いころの経験も関係していると思っています。

現場では「かっこよさ」より保守性が重要だった

若いころの私は、少し「かっこいいコード」に憧れていました。

例えば、

• 再帰処理
• デザインパターン

技術書で見ると、とても洗練された書き方に見えます。

ただ、実際の現場でそれらのコードを見ると、少し違う印象を持つこともありました。

• 処理の流れが追いづらい
• バグ修正が難しい
• 理解に時間がかかる

また以前、後輩が高速なソートアルゴリズムを自作していたことがありました。

技術的には面白い実装でしたが、先輩からこう言われていました。

「Webアプリならそこまでの高速化はいらない。標準ライブラリで十分だよ」

この言葉は今でも印象に残っています。

ソフトウェアは芸術作品ではなく、長く使われる工業製品だからです。

さらに、7年間保守していたシステムを離任する直前、後任担当者から「コードが読めない」という相談を受けたこともありました。

そのコードは私が書いた部分ではありませんでしたが、そのとき改めて感じたことがあります。

システムの保守は、同じレベルのエンジニアが引き継ぐとは限らない。

むしろ、コストの都合で経験の浅い人が担当することもあります。

だからこそ私は、未来の誰かが理解できるコードを書くということを意識するようになりました。

AI時代にエンジニアが持つべき姿勢

AIが発展するほど、「エンジニアは不要になるのでは」という議論が出てきます。

しかし私は、むしろエンジニアの役割は変わるだけで、なくなることはないと思っています。

AIに任せることと責任を手放すことは違う

AIはコードを書くことができます。

しかし、AIは責任を持ってくれません。

これからのエンジニアの役割は、

• 問題を理解する
• 設計を考える
• AIの出力を判断する
• 結果に責任を持つ

といった部分に、より重心が移っていくのではないでしょうか。

AIに任せることは増えていくでしょう。

ただし、AIに任せることと、責任を手放すことは違います。

FAQ

AI倫理とは簡単に言うと何ですか？

AI倫理とは、AIを開発・利用する際に社会的影響や責任を考慮する考え方です。

公平性や透明性、説明責任などが重要なテーマとされています。

AIがコードを書くとエンジニアは不要になりますか？

現在のAIはコード生成は得意ですが、設計判断や責任の所在までは担えません。

そのためエンジニアの役割はなくなるのではなく、判断と責任の重要性が高まると考えられます。

AIコード生成は使うべきでしょうか？

効率化のためには非常に有効です。

ただしAIのコードを理解せずにそのまま使うことには注意が必要です。

AIはツールであり、最終判断は人間が行う必要があります。

まとめ

AIはとても便利なツールです。
調査やコード生成、内部ツール作成など、開発効率を大きく高めてくれます。

しかし、AIが書いたコードをそのまま納品するには慎重さが必要です。

なぜなら、最終的に責任を持つのはAIではなくエンジニアだからです。

AIがコードを書く時代でも、エンジニアの仕事はなくなりません。

むしろ、AIが強くなるほど、エンジニアの姿勢や倫理が問われる時代になるのかもしれません。

情報ソース・参考情報

AI倫理の基本概念については、以下の公的資料を参考にしています。

IPA（情報処理推進機構）はAI社会における開発者・利用者の責任について指針を示しています。
https://www.ipa.go.jp/digital/ai/ai.html

総務省AIネットワーク社会推進会議では、AIの社会実装における透明性や説明責任の重要性が示されています。
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/ai_network/