AIの出現で、エンジニアの頭数が足りないという感覚がなくなった

はじめに

弊社ではCursorを導入していますが、Cursorの他にも何らかの生成AIが開発現場に定着したと思います。
昨今、生成AIの急速な発展によって、エンジニア不足の問題に対する感覚が大きく変わりました。かつては「とにかくエンジニアが足りない」という課題が開発現場の大きなボトルネックでしたが、AIの登場により、単純作業や定型的なコード作成はAIが代替するようになりました。

AI前提で開発を進める

いかにしてAIを活用できるように寄せるか、を基準にして開発を進めるようになりました。具体的に弊社で取り入れたこととしては、

• デザインをv0を前提にしているため、標準出力であるTailwind CSSやShad/cnを採用
• DDDやクリーンアーキテクチャにより、SOLIDなコード規約を遵守

生成AIを使わないのはあいさつできないのと一緒

現在、生成AIはエンジニアにとって欠かせない日常ツールになっています。使わないことは「挨拶ができない」くらいの基本的なマナー違反です。コード補完だけでなく、テストや設計支援、バグ検出までAIに頼るのが当たり前の時代です。

中途半端な人材は受け入れなくなった

AIが基本的な作業を代替する中で、企業が求めるエンジニア像は大きく変わりました。技術的な知識を持ち合わせているのはもちろんのこと、ビジネスドメインと絡めて課題解決をする必要があります。
ジュニアには結構厳しい時代ですね。ミドル～シニアの足を引っ張ってしまうと、現場への受け入れは難しいです。

AIに聞けばすぐわかるようなことはスキルとは言わない

AIを使えばすぐにわかる知識や技術は「スキル」とは見なされないでしょう。
数年前のエンジニアバブル下だと、ジョブホップを繰り返して、いろんな技術スタックを身に付けて（？）、経歴書にいろんな技術を羅列していくスキルサラダみたいなエンジニアを何人か見ました。みんな最初の環境構築と簡単なToDoアプリレベルでジョブホップしていましたが、今となってはそれが何に役立つんでしょうか。

「スキルサラダのみなさん、息してますか？」

（おまけ）副業人材の活用は難しい

AIの登場で、副業エンジニアを活用するのはますます難しくなりました。
副業にタスクを出すために、開発基準をまとめる＆利用技術と明確なゴールを定める
→あれ、AIに投げればよくない？
というシーンが増えました。
せっかくAIを活用しているのだから、チームの内製化と専門性強化に注力したほうが長期的には効果的でしょう。