NotebookLMでAI 2027の音声概要を作成してみた：エンジニアへの影響は？

NotebookLMでAI 2027の音声概要を作成してみた

今回は、GoogleのAIノートツールNotebookLMを活用し、話題の未来予測サイトAI 2027の内容を基にした音声概要の原稿を作成しました。

特に、「AIの進化がエンジニアの役割、キャリア、スキルにどう影響するか」という視点を加えるようNotebookLMに指示しました。私自身、今後のエンジニアとしてのキャリアパスを模索しているため、非常に示唆に富む内容となりました。

生成された概要を基にした音声コンテンツはSpotifyで公開していますので、良かったら聴いてみてください。

NotebookLMとは？

NotebookLMは、Googleが開発したAI搭載のノートツールです。ユーザーがアップロードした資料（PDF、Googleドキュメント、コピーしたテキスト、Webサイト、YouTube動画のトランスクリプトなど）を「ソース」として読み込み、それに基づいて様々な知的作業をサポートします。

主な機能：

• ソースに基づいた回答: 読み込ませた資料の内容に関する質問にAIが回答します。
• 要約: 長文の資料を簡潔にまとめます。
• コンテンツ生成: マインドマップ、タイムライン、学習ガイド、そして今回のような「音声概要」の原稿など、多様な形式のコンテンツを作成できます。

情報収集、学習、ブレインストーミング、コンテンツ作成といった作業を効率化する強力なパートナーとなり得るツールです。

AI 2027を基にNotebookLMが生成したマインドマップ例:

AI 2027とは？

AI 2027は、AI研究者や専門家が作成した、2027年までのAI技術進化に関する詳細な未来予測シナリオを提示するWebサイトです。

主な予測内容：

• AIエージェントの進化: 単純な指示実行を超え、自律的にタスクをこなすAIエージェント（Agent-1, Agent-2...）が登場し、急速に能力を向上させます。
• 開発の自動化: コーディングやAI研究開発（R&D）自体が、AIによって大幅に自動化・高速化されます。
• 地政学的影響: 米国（OpenBrain社）と中国（DeepCent社）を中心とした国家間のAI開発競争が激化し、モデル盗難やサイバー攻撃などのインシデントが発生します。
• 社会・経済への影響: AIによる雇用の代替と創出が進み、特にソフトウェアエンジニアの役割が大きく変化します。AI関連スキルが極めて重要になります。
• 超知能への接近: AIが人間を超える知能（Superintelligence）に近づき、それに伴うリスク（制御不能、悪用）やアライメント（AIを人類の意図に沿わせる）の問題が顕在化します。

技術的進歩だけでなく、それがもたらす社会、経済、安全保障上の複雑な影響について、具体的なタイムラインと共に考察している点が特徴です。

生成された音声概要のポイント（エンジニアへの影響）

NotebookLMがAI 2027の情報を基に生成した概要（音声化原稿）では、特に「AIの進化がエンジニアの役割、キャリア、スキルにどう影響するか」という視点を重視しました。

• AIエージェントによる役割変化: 2025年中頃から後半にかけ、資料作成、コーディング、リサーチ等を専門とするAIエージェントが登場。これらは単なるアシスタントではなく、自律的にタスクをこなす「従業員」のような存在になると予測されます。これにより、エンジニアの役割は、AIへの的確な指示出しや成果物の品質管理へとシフトする可能性があります。
• 求められるスキルの変化: ルーチンワークがAIに代替される一方、人間にはより複雑で創造的なタスク、特にAIを活用して研究開発を進める能力が求められます。
• 雇用の二極化: 安価なAIエージェントの普及により、ジュニアレベルのエンジニアの需要が減少する可能性がある一方、AIを効果的に活用・管理できるシニアエンジニアや専門家の需要は高まると考えられます。
• キャリア戦略の重要性: AI技術を深く理解し、それを活用して新たな価値を創造する能力が、エンジニアとしてのキャリアを築く上で不可欠になります。変化への柔軟性や批判的思考力も、ますます重要となるでしょう。

まとめ

NotebookLMのようなAIツールは、情報収集、要約、コンテンツ作成において非常に強力です。特定の情報源から特定の視点に基づいた概要を作成するようなタスクも効率的に実行できます。

そして、情報源となったAI 2027が示す未来像は、特にエンジニアにとって無視できません。AIによる自動化が進む中で、AIを管理・活用し、新たな価値を創造する役割へのシフトが求められます。

このシナリオが完全に現実となるかは未知数ですが、AI技術の進化は不可逆的な流れです。コーディング中心の業務は、将来大きく変わるかもしれません。今しかできない経験を大切にしつつ、未来を見据えて行動を最適化していく、多角的なアプローチが必要だと感じています。