【株式会社ギグー】第16回ラウンドテーブル｜AIが答えを出せる時代に、エンジニアの「考える力」って何？

今回のGiGOOO ROUND TABLEのテーマは、
「AIが答えを出せる時代に、エンジニアの『考える力』って何？」です。

これまでのラウンドテーブルでは、開発・QA・インフラ領域におけるAI活用や、AIによって生まれた時間の使い方について議論してきました。

今回は、さらに一歩踏み込んで、AI時代にエンジニアに求められる「考える力」にフォーカスし、

AIが答えを出せるようになった今、人間は何を考えるべきなのか
AIを使いこなせる人と、そうでない人の違いは何か
これからお客様に求められるエンジニアとは、どんな人なのか

など、実際の現場で働くエンジニアの皆さんと意見を交わしました！🙌

今回の議論を通して見えてきたのは、
「AIが答えを出せること」と「その答えを使って価値を生み出せること」は、まったく別だということでした。

AIが答えを出せるなら、人間はもう考えなくていい？

生成AIの進化によって、コードの作成や調査、資料作成など、これまで人間が時間をかけていた作業をAIが担えるようになってきました。

しかし、AIが答えを出してくれるからといって、その答えが必ずしも正しいとは限りません。

また、技術的に正しい答えであっても、お客様が本当に求めているものとは違う可能性もあります。

だからこそ、今回のラウンドテーブルでは、AIの便利さを前提にしながらも、エンジニア自身が考えることの重要性について議論が広がりました。

① AIに「正しい答え」を出してもらうための準備

最初に挙がったのは、AIに何を伝えるかを考える力です。

参加メンバーからは、AIに適切な回答を出してもらうためには、
指示の内容や伝え方を工夫する必要があるという意見がありました。

ただ質問を入力するだけでなく、

何を解決したいのか
どのような情報が必要なのか
どんな条件や制約があるのか
何をもって正解とするのか

といった前提を整理することが大切です。

また、上流工程を担当するエンジニアからは、チームメンバーがスムーズに作業できるよう、必要な資料や情報を事前に整理しているという事例も共有されました。

AIに仕事を任せる前に、必要な情報をそろえ、仕事を進めやすい環境をつくる。こうした準備も、エンジニアに求められる「考える仕事」の一つなのかもしれません。

📝このパートの要点
AIの回答の質は、与える情報や指示によって変わる。
何を求めているのかを整理し、適切な情報を準備する力が重要です。

② AIの答えを「疑う力」と「判断する力」

続いて話題になったのが、AIの回答をそのまま信じないことの大切さです。

実際にAIを活用して業務を進めているエンジニアからは、
AIに任せすぎることで、自分自身が作業内容を十分に理解できなくなることがあるというお話がありました。

成果物が完成していても、
「なぜ、この方法を選んだのか？」
「どうして、このような結果になったのか？」
と聞かれたときに説明できなければ、お客様に安心して使っていただくことは難しくなります。

そこで共有されたのが、AIの作業を小さな単位に分けて確認する方法です。

例えば、AIに複数の選択肢を出してもらい、それぞれの理由やメリット・デメリットを確認したうえで、自分で判断する。
そして、判断に迷った場合には、早めに周囲のメンバーへ相談する。

こうした積み重ねが、AIを使いながらも自分自身で考える力につながっていきます。

📝このパートの要点
AIの答えをそのまま採用するのではなく、根拠を確認し、自分で判断する。「なぜ、その答えを選んだのか」を説明できることが大切です。

③ AIを使いこなすためには「品質を守る仕組み」も必要

今回の議論では、AIを使いこなすための仕組みづくりについても意見が交わされました。

AIの回答が正しいかどうかを確認するには、信頼できる情報源が必要です。

例えば、

社内規程やセキュリティポリシーを整理する
AIが参照する資料を適切に管理する
テストやレビューの工程を設ける
問題が発生した原因を振り返る

など。

参加メンバーからは、AIを活用することで、
これまで以上に頻繁にレビューを実施できるようになったというお話もありました。

AIが作業を進めるスピードが上がるからこそ、
人間はその結果をどのように確認し、品質を守るのかを考える必要があります。

また、開発手法やプロジェクトの目的によっても、最適なAIの使い方は異なります。慎重に確認しながら進めるべき場面もあれば、小さく作って改善を繰り返す方が適している場面もあります。

大切なのは、一つの方法にこだわるのではなく、状況に合わせて使い方を選ぶことです。

📝このパートの要点
AIの活用方法に、すべての現場で通用する正解があるわけではない。プロジェクトの目的に合わせて、品質を守る仕組みや進め方を考えることが重要です。

④ お客様の課題を「自分ごと」として考える

今回、特に印象的だったのが、
「自分ごととして捉えられるエンジニアは強い」という意見でした。

お客様から依頼された作業を、そのまま実行することも大切です。
しかし、それだけでは気づけない課題もあります。

例えば、

「なぜ、この機能が必要なのか？」
「実際には、どんな場面で使われるのか？」
「もっと良い方法はないだろうか？」

と、一歩踏み込んで考えること。

参加メンバーからは、現場に入った際、自分から積極的に調べたり、周囲の困りごとを確認したりすることで、少しずつ相談される機会が増えたという経験も共有されました。

AIによって作業の効率化が進むからこそ、指示されたことをこなすだけでなく、自ら課題を見つけ、改善につなげる姿勢が大切になっていきます。

📝このパートの要点
求められた作業をこなすだけでなく、お客様の課題を自分ごととして考える。自ら動き、改善につなげる姿勢が、エンジニアとしての価値を高めます。

⑤ AI時代だからこそ「人を動かす力」が重要になる

議論の後半では、AIには簡単に代替できない人間の役割についても話が広がりました。

そこで挙がったのが、「人を動かすこと」という考え方です。
AIは情報を整理したり、解決策を提案したりすることができます。

しかし、どれだけ正しい提案であっても、相手が納得し、実際に行動しなければ、課題の解決にはつながりません。

そのためには、

相手の話をしっかり聞く
相手の立場や状況を理解する
分かりやすい言葉で説明する
周囲と協力しながら物事を進める

といった、人との関わり方が重要になります。

また、営業担当からは、お客様から寄せられる評価や改善要望について、
AIの使い方そのものよりも、人間関係や進捗共有などに関するものが多いというお話もありました。

AIを使えることはもちろん大切ですが、それだけで仕事の評価が決まるわけではありません。

相手に伝え、信頼関係を築き、周囲を巻き込みながら成果につなげる。
こうした力は、AI時代においても変わらず求められるのではないでしょうか。

📝このパートの要点
AIが答えを出せても、その答えを実際の行動や成果につなげるには人の力が必要。相手を理解し、伝え、周囲を動かす力がますます重要になります。

AI時代のGiGOOOエンジニアに求められる「考える力」TOP5 🚀

今回のラウンドテーブルで挙がった意見をもとに、AI時代のエンジニアが意識したい5つの力をまとめました！💡

第1位 🥇 判断する力

AIが出した答えをそのまま使うのではなく、目的に合っているか、正しいかを確認し、自分で判断する力。

第2位 🥈 課題を見つける力

お客様の依頼の背景まで理解し、まだ言葉になっていない課題や改善点を見つける力。

第3位 🥉 問いを立てる力

AIに何を聞くべきか、どんな情報が必要なのかを整理し、適切な答えを引き出す力。

第4位 🌱 説明する力

なぜその方法を選んだのか、どのような根拠があるのかを、自分の言葉で説明する力。

第5位 💡 人を動かす力

相手の話を聞き、信頼関係を築きながら、提案を実際の行動や成果につなげる力。

AIが進化するほど、単に答えを知っていることよりも、その答えをどう活かすかが重要になっていきます。

GiGOOOが考える、AI時代のエンジニアの価値

今回のラウンドテーブルでは、AIの技術的な使い方だけでなく、仕事への向き合い方や、お客様との関わり方についても多くの意見が交わされました。

その中で印象的だったのは、AIが普及しても、
仕事で大切にすべきことの本質は大きく変わらないという考え方です。

相手の話を聞くこと。
課題を自分ごととして捉えること。
自分で考え、判断すること。
そして、周囲と協力しながら成果を生み出すこと。

これらはAIが登場する以前から、エンジニアに求められてきた力でもあります。

ギグーでは、AIを活用して作業を効率化するだけでなく、
その先にあるお客様の課題解決や価値創出につなげていくことを大切にしています。

AIに任せられることが増えた今だからこそ、人間が何を考え、どのように行動するのか。

その違いが、これからのエンジニアの価値につながっていくのではないでしょうか。

結論｜AIが答えを出す時代に、人間が考えるべきこと

最後はデカピースで終わりました✌️✨

今回のラウンドテーブルを通して見えてきたのは、
AIが進化しても、エンジニアの「考える仕事」がなくなるわけではないということでした。

むしろ、AIが答えを出せるようになったからこそ、
「その答えは本当に正しいのか？」
「お客様にとって最適なのか？」
「どうすれば、実際の成果につながるのか？」
と考えることが、これまで以上に重要になっていきます。

AIに答えを出してもらうことがゴールではありません。

その答えを理解し、自分で判断し、お客様にとっての価値につなげること。
それこそが、AI時代のエンジニアに求められる「考える力」なのかもしれません。

答えを出すのはAIでも、その答えに意味を持たせるのは人間。

今回も、さまざまな現場の経験や考え方を共有できる、
とても有意義な時間となりました！🙌✨