AI時代に、プログラミングを学ぶ意味はあるのか

採用面談で、最近こんな質問を受けることがあります。

「AIがコードを書いてくれる時代に、今からプログラミングを学ぶ意味はありますか?」

聞いてくるのは、学生の方や、別の職種からエンジニアを目指している方が多いです。不安になるのは当然だと思います。実際、私たちの開発現場でも、AIに下書きを任せる場面はかなり増えました。

先に結論を書きます。

意味はあります。ただし、「書けるようになること」がゴールだった頃とは、学ぶ意味の中身が変わりました。

この記事では、その「変わった中身」を、現場で実際に起きていることを通してお伝えします。

1章　精度が悪い原因に気づけるか

AIに任せると、たいていのものは8割くらいまで一気に進みます。詰まるのは、いつも残りの2割です。

社内向けの検索機能を作っていたときのことです。それらしい結果は返ってくるのに、肝心の場面でほしいドキュメントが出てこない。「精度を上げたい」とAIに相談すると、プロンプトの書き換え案や、別のモデルを試す提案が返ってきます。どれももっともらしい。試せば、少しだけ良くなったような気もします。

ただ、本当の原因は別のところにありました。ドキュメントを取り込むときの分割位置が悪く、見出しと本文が切り離されていたのです。検索する前の段階で、すでに情報が壊れていた。

別の例もあります。生成されたコードは正しく動いていたのに、本番でだけ極端に遅い。中を見たら、ループの中で1件ずつクエリを投げていました。ローカルの数十件では誰も気づかないコードです。

この2つに共通しているのは、AIに渡せるのは「症状」だけで、「原因」は自分で見つけるしかないということです。「精度が悪い」「遅い」と伝えても、AIはその環境の外側を知りません。原因の当たりをつけるのは、いつも人間の仕事です。

そして当たりをつけるには、システムの内側で何が起きているかの地図が、頭の中に必要になります。その地図は、自分で書いて、動かして、壊して、直した経験からしか描けません。

2章　AとB、どちらが良いか

AIは選択肢を出すのがとても得意です。一方で、選ぶのは苦手です。

実際にレビューで話題になったコードを出します。注文の合計金額を計算する関数です。

function calculateTotal(items: OrderItem[]): number {
  return (
    items
      .filter((i) => !i.isCanceled)
      .reduce((acc, i) => acc + i.unitPrice * i.quantity, 0) *
    (1 + TAX_RATE)
  );
}
function calculateTotal(items: OrderItem[]): number {
  return (
    items
      .filter((i) => !i.isCanceled)
      .reduce((acc, i) => acc + i.unitPrice * i.quantity, 0) *
    (1 + TAX_RATE)
  );
}

function calculateTotal(items: OrderItem[]): number {
  const activeItems = items.filter((item) => !item.isCanceled);

  const subtotal = activeItems.reduce(
    (sum, item) => sum + item.unitPrice * item.quantity,
    0,
  );

  const total = subtotal * (1 + TAX_RATE);

  return total;
}
function calculateTotal(items: OrderItem[]): number {
  const activeItems = items.filter((item) => !item.isCanceled);

  const subtotal = activeItems.reduce(
    (sum, item) => sum + item.unitPrice * item.quantity,
    0,
  );

  const total = subtotal * (1 + TAX_RATE);

  return total;
}