ChatGPT

AIへの素朴な疑問をぶつけてみた 生成AIの話題で持ちきりの昨今、「結局のところ、AIと人間は共存できるのか？」という疑問が頭を離れません。 世の中では「AIに仕事を奪われるのではないか」という不安に駆られる人も多いと思います。私自身は、AIツールを日々活用しながらその恩恵を実感していますが、確かにその辺りは実際どんなもんなのかな、せっかくなのでAIに直接意見を求めてみようと思いました。 そこで、ChatGPTに直球勝負で質問してみました。忖度なし、ガチ回答を求めて。 以下、その対話記録です。 第一ラウンド：職を失う可能性について 私: 生成AIの登場でプログラマーなど様々な業種が職を失う可能性を感じますが、実際のところどんな未来が予想されますか？忖度なく、ガチ回答お願いしまっす！！ ChatGPT: 了解しました。忖度ゼロで、現実的かつガチな視点からお答えします。 🔥結論：AIで「職を失う人」は確実に増える。ただし、淘汰されるのは"そのままで代替可能な人"だけ。 【1】なぜプログラマーは危ないと言われるのか？ 生成AI（ChatGPTやGitHub Copilotなど）の登場により、 コーディングの自動化 バグ修正・コード最適化の自動化 設計補助やテストの自動生成 ドキュメント作成まで代替可能 と、「指示に従って作るだけのエンジニア」の仕事はどんどん機械に置き換えられつつあります。 実際、単価の安い海外オフショア開発やジュニアレベルの業務は、AIの台頭で仕事の需要が下がり始めています。 【2】じゃあ全員ヤバいの？ → NO。生き残るのは"抽象化と思考ができる人"。 AIは"生成と模倣"は得意ですが、“意図の解釈"や"構造の発明"はまだまだ不得手。 これから求められるのは： 役割 必要スキル システムアーキテクト 要件を分解し、AIに命令できる能力 プロダクトマネージャ ユーザー価値を言語化し、AI＋人で実装可能な形に落とし込む力 テックリーダー AIではカバーできない品質・安全性・拡張性の担保力 AIプロンプトエンジニア 複雑な要求をAIに正しく伝え、出力を評価・修正できる能力 マルチスキルクリエイター 企画×設計×実装×表現まで横断できる人材 つまり、「自分の脳で考えて設計できる人間」はAIの力を使ってむしろ"生産力を100倍にできる存在"になります。 【3】予想される未来（2040年まで） 時期 状況 〜2030年 ジュニアレベルのコーディング職が大幅に減少。ミッドレベル以下はスキル再構築が必須。 2030年以降 「人×AI」の協働が当たり前に。プロンプト力・構成力が重要に。 2040年以降 一部の業種は完全自動化（経理、カスタマー対応、コーディング支援など） 創造と戦略、倫理判断ができる人に価値が集中。 【4】「逃げ切り」ではなく「進化」が唯一の生存戦略 「AIは補助だから」と安心してるとやられる 逆に「AIに置き換わるならチャンス」と捉えてスキルアップした人は跳ねる 💡 未来はAIに奪われるものではなく、AIを武器にできるかどうかで決まる ✅ まとめ 質問 回答 AIでプログラマーの仕事はなくなる？ 一部はなくなる。考えない人から消える。 何をすれば生き残れる？ 抽象化・設計・統合・表現のスキルを磨く。AIを使う側に回る。 どんな人が勝つ？ 「AI×人間」でシステムや価値を生み出せる"思考する人”。 生き残るには 「AIに使われる側」から「AIを使う側」に立場を変える こと。 そして「自分にしか作れない世界」を見つけることが、最高のリスクヘッジになります。 もっと具体的な分野や職種で分析したい場合は、その分野を教えてもらえれば深掘りしますよ。 第二ラウンド：新しい需要について この回答を受けて、ネガティブな側面だけでなく、新しく生まれる需要についても聞いてみました。 ...

生成AIツールの怒涛の進化 ChatGPTが登場した頃から、コード生成は「ちょいちょい利用」程度でした。 でも気がつけば、GitHub Copilot、Cline、Claude Codeと、開発者として期待している機能やサービスが次々と登場しています。まさに怒涛の勢いです。 しかも、それぞれが単なるコード補完を超えて、本格的な開発パートナーとして機能するレベルに到達している。 追いつけない現実 - 恩恵を受ける時間すら足りない 問題は、あまりに早い更新のため、恩恵を受けたいのにその時間すら足りなくなることです。 新しいツールが出たと思ったら、すぐに次のバージョンがリリースされる。機能を把握しようとしている間に、また新しい機能が追加される。 「これは便利そうだ、導入してみよう」と思った時には、もう次の波が来ている状態。まさに技術のインフレーションに追いつけない現実があります。 しかも、これはコード生成だけの話ではありません。画像生成AI（Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion）、音楽生成AI（Suno、Udio）、動画生成AI（Runway、Pika Labs）…と、あらゆるクリエイティブ分野に波及している状況です。 開発者として「コード生成AIを使いこなそう」と思っていたら、今度は「画像も音楽も動画もAIで作れる時代だから、それも活用すべきかも」という新たな選択肢が次々と現れる。 どこかにフォーカスしないと完全に飲まれてしまうレベルの変化の嵐です。 特に個人開発者にとっては、新しいツールを試す時間と、実際にそれを使って開発する時間のバランスが大きな課題になっています。 仕事、家事、その他もろもろの日常をこなしながら、プライベートな時間を捻出して開発している身としては、好奇心がスパークし続けている状態で、常にあの懐かしいギラギラしている感覚が蘇ってきます。 「新しいAIツールが出た！」「これは試してみたい！」という興奮。まるで昔、新しいプログラミング言語やフレームワークに出会った時のような、あのワクワク感です。 でも現実問題、削れるものは睡眠時間くらいしかない。「今夜も夜更かしして新しいツールを触ってみよう」と思うものの、翌日のお肌に悪いのは明らか。 悩ましい選択ではあります。 生活に不可欠になった生成AI 生成AIについての話は尽きることはありませんが、もう昨今では無しでは生活できないようになってきています。特に開発者は。 コードの雛形生成 バグの原因特定 リファクタリングの提案 ドキュメント作成 設計の壁打ち相手 気がつくと、開発フローのあらゆる場面で生成AIが関わっています。 まるで「検索エンジンなしでは調べ物ができない」という状況になったのと同じように、生成AIなしでは開発が進まない状況になりつつあります。 BASIC・アセンブラ時代から見た天地の変化 私自身、BASICやアセンブラの頃からプログラミングやソフトウェア開発に勤しんできたし、幸いにもそれを仕事にして生業としてきました。 当時のプログラミング環境 昔のプログラミングといえば： エディタすらろくにない環境でのコーディング デバッガなんて贅沢品 ちょっとしたミスでシステム全体がハング リファレンスは紙の書籍のみ コピペすらできない（物理的にタイプするしかない） 今思えば、よくあんな環境で開発していたものです。 少年時代の無謀な挑戦 少年時代の私も「マリオやドラゴンクエストやFFのようなRPGを作りたい！」という夢を抱いていました。でも「どこから作ればいいんだ？」という状態。 今みたいに「スマホで写真を撮る」ような時代ではないから、ブラウン管の画面や借りたゲームの攻略本を紙に模写して設計していました。キャラクターのドット絵から、マップの構造から、すべて手作業で。 でも、それをどうしたらゲームのようにできるのか。手元にあるのはテキストエディタとBASIC（のちにFujitsu HighCコンパイラに昇格笑）だけ。 「やれるか。やってやる。」 「まずは道具作成からや！自分が一番使いやすいペイントエディタを作ったる！」 今から思えば少しぶっ飛んだ子供だったかもしれません。何にしろ生きてる世界そのものがifとfor文とgoto文で構成されているような感覚でした。 道を歩いていても「この標識バグってんな！」とか、「こっちの道は遠いけど確率で行くと早いだろうな」とか、完全にキモいやつだったかもしれません。 友達が「ゲーム買ってもらった」と言えば、「じゃあ俺は作る」。「YAMAHAシーケンサー（音源作る道具）買えんから、似たようなもん作るで！」。母親に「お手伝いして」と言われても「開発逆にデバック手伝ってくれん？」 完全にヤバい子供でした。 インターネットもないから、ひたすら誤植だらけの書籍と格闘しながら夜な夜な作ったものです。今思えば、あの頃の純粋な情熱と無謀さがあったからこそ、プログラミングの楽しさを知ることができたのかもしれません。 まさか30年後にPixnoteとしてオンラインで蘇らせることになるのは、知る由もないのでした。 段階的な進化を経験 その後、統合開発環境（IDE）の登場、インターネットでのドキュメント検索、Stack Overflowでの情報共有、GitHubでのコード管理…と、段階的な進化を肌で感じてきました。 でも、どれも既存の開発スタイルの延長線上にある進化でした。 天地がひっくり返るほどの革命 しかし、生成AIの登場は根本的に違います。 これまでの進化が「開発を楽にする」「効率を上げる」レベルだったのに対し、生成AIは「開発の本質を変える」レベルの変化です。 機械化革命から知能革命へ もっと俯瞰してみると、これまでの技術進化はあくまでも物理的な道具を作る機械化革命でした。 より速いプロセッサ（計算速度の向上） より大きなメモリ（記憶容量の拡大） より便利なエディタ（入力効率の改善） より高機能なIDE（作業環境の統合） すべて「人間の能力を物理的に補完・拡張する」ものでした。 ところが生成AIは違います。知能という人間が持ちうる特性を獲得してしまったため、これまでとは別世界に変わってしまったのです。 考える、判断する、創造する…これらは今まで「人間だけができること」だった領域。それをAIが担い始めた瞬間、開発という行為の前提そのものが変わってしまいました。 ...