長年システム開発の現場に立ってきたSEは、業務でAIを使うようになり、どのような変化を感じているのでしょうか。この記事では、パンチコードを手書きしていた時代から現在までを知る現役SEへのインタビューを通して、仕事におけるAI活用とコーディングの変化を紹介します。
※ 業務系システムの設計・実装・レビューを長年担当してきた現役SEへのインタビューをもとに構成しています。特定のAIサービスを推奨する内容ではなく、実際の業務で感じた変化や注意点を中心にまとめています。
- AI導入の話を聞いたときの率直な印象
- 仕様書からコードが出てきたときの驚き
- 業務ではAIを一種類にまとめない
- ローカル環境で動かすAIと人の役割分担
- レビュー作業で感じた変化と疲れ方の違い
- AI任せにしないために意識している点
- まとめ：AIは作業ではなく時間の使い方を変える
AI導入の話を聞いたときの率直な印象
――業務でAIを使うことになったとき、どのように感じましたか。
Tさん：
最初は、実務でどこまで使えるのか想像しづらい部分がありました。これまで人が考えて組み立ててきた設計や実装を、別の存在に任せることに違和感があったのも事実です。
一方で、手作業で進めていて作業が止まる場面自体は以前からありましたが、近年は仕様の複雑化もあり、そのような場面が増えていると感じていました。
実際にAIを取り入れてみると、そうした場面で手が止まりにくくなり、停滞していた工程が自然と動き始めるようになった感覚があります。
仕様書からコードが出てきたときの驚き
――AIを使っていて印象に残った場面はありますか。
Tさん：
一番驚いたのは、仕様書を読ませてコードが生成されたときです。これまで時間をかけて読み解いていた工程が短縮され、作業の進み方が変わりました。
ただし、AIが新しいルールを作るわけではありません。結果は指示内容に左右されるため、前提やルールが曖昧だと内容にもばらつきが出ます。
また、人が後から手を入れすぎると、かえって整合性が取れなくなることもあります。どこまでAIに任せ、どこを人が担うのか、修正範囲の見極めが重要になります。
結果として、開発の進め方には次のような変化がありました。
作る人によるばらつきが出にくくなる
コード構造が整理され、読みやすくなる
作業の停滞が起きにくくなる
業務ではAIを一種類にまとめない
――現在のAIの使い方を教えてください。
Tさん：
用途によって使い分けています。文法確認や短いコードの相談は、回答が早いAIを使うことが多く、仕様書を読ませてまとまったコードを生成する場合は別のAIを利用しています。
背景には利用制限の存在があります。一定時間使うと処理が止まる場合や、週単位で上限が設けられていることもあり、どの工程で使うかを考えながら進めています。
業務で使う場合、AIは常に使える前提ではありません。消費量を意識せずにコードレビューなどを続けると、肝心な場面で使えなくなることがあります。
ローカル環境で動かすAIと人の役割分担
――開発環境についても教えてください。
Tさん：
コード生成に使っているAIはローカル環境で動かしています。コマンドプロンプトからコマンドを入力して起動し、処理が終わったら終了する形です。
ただし、テストデータをデータベースに登録する作業は人が担当します。登録しないとテストができないため、この部分までAIに任せることはしていません。
また、SQL文の作成はAIに任せることが多いものの、データベースに入りきらない項目や実データと合わない部分は、人が確認して修正します。
※ SQL：データベース（データを保存する仕組み）に対して、情報を取り出したり追加したりするための言葉
レビュー作業で感じた変化と疲れ方の違い
――AIが作ったコードのレビューについてはどう感じていますか。
Tさん：
レビューの重要性は以前より高まったと感じています。AIが生成したコードは整理されていて読みやすい反面、仕様の不足や前提条件の確認までは行いません。
レビュー担当者は必ず指揮を取り、AIに質問して返ってきた回答も確認します。内容を十分に見ないまま進めると、後工程で影響が出ることがあります。
作業時間としては、コードを書く時間がそのままAIを使う時間に置き換わった印象です。ただし、考えるポイントが変わるため、疲れ方も以前とは異なります。
※ コードレビュー：開発したプログラムを第三者が確認し、不具合や仕様の誤りがないか、品質に問題がないかをチェックする工程
AI任せにしないために意識している点
――AIの使用で意識していることはありますか。
Tさん：
業務仕様を理解したうえで指示を出すようにしています。そうしないと、期待したコードは得られにくくなります。
また、長く複雑な指示を出すよりも要点を整理して伝えたほうが、消費量を抑えやすく結果も安定しやすくなるため、指示の出し方には注意しています。
まとめ：AIは作業ではなく時間の使い方を変える
――本日は貴重なお話をありがとうございました。
Tさん：
こちらこそありがとうございました。最初は、実務でAIを使うことに対して不安もありましたが、実際に使ってみると新しい気づきが多くありました。
特に感じているのは、コードに人それぞれの癖が出にくくなる点です。その結果、長期的に見たときに、他の人が見ても理解しやすいコードになりやすく、チームで扱いやすくなるというメリットがあると感じています。
とはいえ、AIはあくまで補助的な存在であり、最終的に判断するのは人間です。すべてを任せるのではなく、どう使うかを考え続けることが重要だと思います。
これからも開発の現場は変化していくと思いますが、AIとうまく付き合いながら、品質と効率の両立を目指していきたいと考えています。
今回のインタビューを通して、AIは単に作業を肩代わりする道具ではなく、使い方次第で開発の進め方そのものを変える存在であることが見えてきました。
便利さの一方で、仕様理解やレビューといった人の役割はこれまで以上に重要になっています。AIをどう活用するかは、現場ごとの判断と工夫に委ねられていると言えるでしょう。
